Мемтранзистор приближает мир к нейроморфным вычислениям

Компьютерные алгоритмы могут выполнять функции мозга, такие как распознавание лиц и перевод с другого языка, но сами компьютеры еще не работают, как мозг человека.

«У компьютеров есть отдельные модули обработки и хранения памяти, тогда как мозг использует нейроны для выполнения обеих функций», — говорит Марк С. Херсам из Северо-западного университета. «Нейронные сети могут добиться сложных вычислений со значительно более низким потреблением энергии по сравнению с цифровым компьютером».

В последние годы исследователи искали способы сделать компьютеры более нейроморфными, чтобы выполнять все более сложные задачи с высокой эффективностью. Теперь Херсам, профессор материаловедения и инженерии и его команда приближают мир к реализации этой цели.

Исследовательская группа разработала новое устройство, называемое «мемтранзистор», которое функционирует подобно нейрону, выполняя как функцию памяти, так и обработку информации. С комбинированными характеристиками мемристора и транзистора мембранный преобразователь также включает в себя несколько терминалов, которые работают более точно с нейронной сетью.

Научно-исследовательская работа была опубликована сегодня, 22 февраля, в издании Nature.

Мемтранзистор основывается на работе, опубликованной в 2015 году, в которой исследователи использовали однослойный дисульфид молибдена (MoS2) для создания трехконтактного мембранного переключателя, настраиваемого на затвор, для быстрого и надежного хранения цифровой памяти. Мемристор, который является сокращением от «Memory resistors», представляет собой резисторы, которые «помнят» ранее примененное к ним электрическое напряжение. Типичными мемристорами являются двухконтактные электронные устройства, которые могут управлять только одним каналом напряжения. Преобразуя его в трехконечное устройство, Херсам проложил путь для использования мемристоров в более сложных электронных схемах и системах, таких как нейроморфные вычисления.

Для развития мемтранзистора команда Херсам снова использовала атомарно тонкий MoS2 с четко определенными границами зерен, которые влияют на поток электронов (ток). Подобно тому, как волокна расположены в древесине, атомы расположены в упорядоченных областях — называемых «зернами» — внутри материала. При приложении большого напряжения границы зерен облегчают движение атомов, вызывая изменение сопротивления.

«Поскольку дисульфид молибдена является атомарно тонким, на него легко влияют нанесенные электрические поля», — пояснил Херсам. «Это свойство позволяет нам создавать транзистор. Характеристики мемристора обусловлены тем, что дефекты материала относительно подвижны, особенно при наличии границ зерен».

Но в отличие от своего предыдущего мемристора, который использовал отдельные мелкие части MoS2, мембранный аппарат Херсама использует непрерывную пленку поликристаллического MoS2, которая содержит большое количество мелких частей. Это позволило исследовательской группе расширить масштабы устройства от одной до многих устройств по всей пластине.

«Когда длина устройства больше, чем размер отдельного зерна, у вас гарантировано наличие границ зерен в каждом устройстве по всей пластине», — сказал Херсам. «Таким образом, мы видим воспроизводимые, настраиваемые мембранные ответы на больших массивах устройств».

После изготовления мембранных преобразователей равномерно по всей пластине, команда Херсам добавила дополнительные электрические контакты. Типичные транзисторы и ранее разработанный мемристор имеют три терминала. Однако в своей новой работе команда реализовала семиконечное устройство, в котором один терминал управляет током среди остальных шести терминалов.

«Это еще больше похоже на нейроны в мозге, — сказал Херсам, — потому что в мозге у нас обычно нет одного нейрона, связанного только с одним другим нейроном. Вместо этого один нейрон связан с несколькими другими нейронами. Наша структура устройства позволяет использовать несколько контактов, которые похожи на множественные синапсы в нейронах».

«Мы считаем, что мемтранзистор может быть основным элементом схемы для новых форм нейроморфных вычислений», — сказал Марк Херсам. «Тем не менее, создание десятков устройств, как мы это делали в нашей работе, отличается от миллиарда, что сегодня делается с использованием обычных транзисторных технологий. Однако до сих пор мы не видим каких-либо фундаментальных барьеров, которые будут препятствовать дальнейшему расширению нашего подхода».

Больше информации: Vinod K. Sangwan et al, Multi-terminal memtransistors from polycrystalline monolayer molybdenum disulfide, Nature (2018). DOI: 10.1038/nature25747