Ученые выявили, что искусственные связи нейронов могут обучаться подобно биологическим

МОСКВА, 25 июля. /ТАСС/. Ученые НИЦ "Курчатовский институт" продемонстрировали возможность обучения искусственных аналогов синапсов, которые в организме человека обеспечивают связи между нейронами головного мозга, нервными клетками органов чувств, рецепторами и так далее, по правилам, аналогичным биологическим. Это является важным шагом к созданию самообучающихся вычислительных систем, сообщила в четверг пресс-служба "Курчатовского института". Искусственными аналогами синапсов, которые соединяют нейроны в живых нервных сетях и обладают похожей "пластичностью", то есть могут либо пропускать, либо не пропускать нервные импульсы, в данной работе выступают мемристоры. Их название происходит от английских слов memory и resistor - резистор с памятью. "Ученые продемонстрировали возможность обучения мемристивных наноструктур определенного типа по биоподобным правилам. Полученные результаты открывают возможности для создания автономных нейровычислительных систем с весьма низким потреблением энергии, в перспективе способных обучаться решению сложных когнитивных задач", - говорится в сообщении. В работе были использованы разработанные в ННГУ им. Н.И. Лобачевского мемристивные наноструктуры, то есть миниатюризированные до единиц нанометров с помощью нанотехнологий. В отличие от электронных устройств они потребляют мало энергии, поскольку она не требуется им для поддержания текущего состояния, а необходима лишь для его изменения. "Такого рода системы обладают экстремально малым энергопотреблением и могут существенно превосходить по скорости обработки информации современные вычислительные системы, базирующиеся на архитектуре фон Неймана при выполнении перечисленных когнитивных функций", - сказал один из авторов исследования, директор-координатор по направлению природоподобные технологии НИЦ "Курчатовский институт" Вячеслав Демин, слова которого приводятся в сообщении. В НИЦ добавили, что создание таких систем позволяет ответить на большие вызовы Стратегии научно-технологического развития РФ, в частности в области перехода к передовым технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта.