Ученые разработали «мягкую» память

18.07.2011 [02:07], Егор Калейник

Группе ученых из Университета Северной Каролины удалось создать запоминающее устройство, которое может произвести революцию в разработке биокомпьютеров. В отличие от полупроводниковой, их память является мягкой и устойчивой к внешним воздействиям и может отлично функционировать во влажной среде.

«В отличие от существующей памяти, которая весьма хрупкая и чувствительная к внешним воздействиям, разработанное нами устройство по консистенции больше всего похоже на желе», - рассказал Майкл Дики, доцент кафедры химических и биомолекулярных исследований университета и один из авторов разработки.

Принцип работы памяти схож с таковым для мемристоров, которые многие исследователи считают возможным преемником для современных микросхем памяти. Там значение кодируется нулем или единицей, которые фиксируются с помощью электронов. В «мягкой» памяти кодирование происходит с помощью ионов. Каждая ячейка состоит из двух электродов, между которыми располагается специальный гель, состоящий из индия, галлия и других веществ, на водной основе.

На данный момент разработка еще слишком громоздкая и «сырая» для использования даже в дальнейших исследованиях. Тем не менее, ученые видят в ней громадный потенциал. Благодаря свойствам новой памяти с ее помощью можно решить проблемы взаимодействия электроники и живой материи на клеточном уровне. Подобные устройства могут оказать неоценимый вклад в развитие не только вычислительной техники и биотехнологий, но и медицины.

Слайд14

Нейроинформатика — область научных исследований, лежащая на пересечении нейронауки и информатики.

Нейроинформатика является разделом искусственного интеллекта, объединяющим нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.

Слайд15

Нейронные сети (Neural Networks) - это модели биологических нейронных сетей мозга, в которых нейроны имитируются относительно простыми, часто однотипными, элементами (искусственными нейронами).

Рассмотрим в общих чертах устройство и принципы работы нервной клетки - естественного нейрона. Клетка имеет множество разветвлённых отростков- дендритов, и одно длинное тонкое волокно -аксон, на конце которого находятся синапсы, примыкающие к дендритам других нервных клеток. Каждая нервная клетка может находиться в двух состояниях: обычном и возбуждённом. В возбуждённом состоянии клетка генерирует электрический импульс величиной около 100 мВ и длительностью 1 мс, который проходит по аксону до синапсов.

Синапс при приходе импульса выделяет вещество, способствующее проникновению положительных зарядов внутрь соседней клетки. Если суммарный заряд, попавший в клетку, превосходит некоторый порог, клетка возбуждается и генерирует импульс, который распространяется по аксону и доходит до синапсов, что способствует возбуждению следующих клеток. После возбуждения клетки наступает период релаксации - некоторое время она не способна генерировать новые импульсы. Благодаря этому клетки работают по тактам, наподобие дискретных автоматов, а сеть в целом передаёт направленную волну импульсов.

Слайд16

Искусственный нейрон (формальный нейрон) - элемент искусственных нейронных сетей, моделирующий некоторые функции биологического нейрона.

Главная функция искусственного нейрона - формировать выходной сигнал в зависимости от сигналов, поступающих на его входы.

Слайд17

Общий вид искусственного нейрона:

Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная сумма его входов: Выход нейрона есть функция его состояния: y = f(s)

Слайд18