В электронных устройствах нерегулярные колебания сигналов обычно называют «шумом». Поскольку шум мешает точной обработке информации, в традиционных полупроводниковых технологиях его стараются уменьшить или устранить. Однако нейроны в человеческом мозге не всегда реагируют одинаково, даже на один и тот же стимул. Крошечные внутренние изменения в нейронах влияют на то, когда и как часто они возбуждаются, и эта вероятностная операция является одной из ключевых функций мозга по обработке информации. Исследователи KAIST разработали полупроводниковую технологию следующего поколения, которая не устраняет текущий шум, генерируемый в мемристорах, а вместо этого настраивает его на желаемый уровень и использует для обработки различных типов сигналов.
В целом шум, возникающий в полупроводниках, считается препятствием для точной обработки сигналов. По этой причине большинство электронных устройств разрабатываются таким образом, чтобы максимально снизить или устранить шум. Однако человеческий мозг работает иначе. Нейроны, нервные клетки мозга, не всегда одинаково реагируют на один и тот же стимул из-за внутренних вероятностных флуктуаций. Эта непостоянность на самом деле помогает мозгу гибко реагировать на широкий спектр ситуаций и сенсорных сигналов.
В этом исследовании научная группа использовала мемристор. Мемристор — это полупроводниковое устройство, которое меняет свое сопротивление в ответ на электрическую стимуляцию и запоминает это состояние. До сих пор шумы, возникающие в мемристорах, в основном использовались для генерации случайных чисел, то есть создания непредсказуемых чисел, или для вероятностных вычислений.
Ключевая идея этого исследования заключается в том, что при изменении состояния сопротивления мемристора меняются величина и характер его шумового тока. Если задать определенное состояние сопротивления мемристора, вероятность генерации спайка и диапазон отклика могут меняться даже при одном и том же входном сигнале. Используя этот принцип, исследовательская группа создала «программируемый вероятностный нейрон» (ППН), который рассматривает шум не просто как нестабильность, а как ресурс обработки информации, который можно настроить нужным образом.
Этот нейрон можно настроить так, чтобы он реагировал по-разному в зависимости от того, насколько быстро меняется входной сигнал, то есть от его частоты. Изменяя только сопротивление мемристора, можно настроить ту же схему так, чтобы она чутко реагировала на медленные сигналы человеческой активности в диапазоне герц (Гц) или на быстрые речевые сигналы в диапазоне килогерц (кГц). Гц и кГц — это единицы измерения, которые показывают, сколько раз сигнал повторяется в секунду: 1 кГц равен 1000 Гц. Проще говоря, один искусственный нейрон можно переконфигурировать в зависимости от скорости сигнала, который ему нужно обработать. При обработке медленно меняющихся сигналов, таких как движения человека, он может работать в режиме, подходящем для медленных изменений; при обработке быстро меняющихся сигналов, таких как речь, его можно настроить на эффективное улавливание коротких и быстрых изменений.
Исследователи протестировали технологию на сигналах с различными частотными диапазонами. Система кодировала и классифицировала сигналы, связанные с двигательной активностью человека, в диапазоне герц, а речевые сигналы — в диапазоне килогерц, достигнув точности распознавания двигательной активности 94,8 % и распознавания речи 95 %.