Оптический нейроморф
Новое поколение алгоритмов, которые называют искусственным интеллектом, привело к революционным достижениям в обработке информации. Однако задача создания нейроморфа, компьютера из искусственных элементов, который функционирует как человеческий мозг, по-прежнему остается вызовом будущего. Резисторы с памятью, мемристоры, в последнее время применяют в прототипах нейроморфа как вычисляющие элементы и как компактные хранилища больших объемов данных.
Существуют и оптические аналоги мемристоров, в которых происходит модуляция не электронной проводимости, а пропускания света. Они привлекают инженеров большим потенциалом применений в нейроморфах, а также системах машинного обучения и искусственного интеллекта. Дело в том, что оптические приборы в принципе совмещают локальную обработку информации с чрезвычайно быстрой ее передачей внутри и вовне.
Инженеры Питтсбургского университета всесторонне изучают оптические мемристоры. Группа, возглавляемая профессором Натаном Янгбладом (Nathan Youngblood), недавно опубликовала посвященную им статью в журнале Nature Photonics. Исчерпывающий обзор дает представление о прогрессе их применения в нарождающейся области фотонных интегральных схем, обсуждает эволюцию и перспективам применения, технологию изготовления оптических мемристоров, ее достоинства и проблемы, требующие решения.
В статье показано, что этот новый активный элемент интегральных схем не требует постоянного потребления энергии и его легко перепрограммировать. Мемристоры позволяют с высокой скоростью извлекать, хранить и передавать данные, а также дают возможность параллельно обрабатывать информацию. Их можно использовать как искусственные нейроны в нейросетях, потому что динамические мемристоры с нелинейными характеристиками, как и нервные клетки, обладают свойством пластичности.
К недостаткам технологии авторы относят в первую очередь трудности масштабирования приборов. Сегодня чипы на мемристорах, например, из материалов, изменяющих оптическую фазу света, все еще получаются очень большими, несмотря на быстроту, компактность и энергоэффективность процессов в них. Профессор Янгблад считает, что мемристорные технологии пока далеки от реальных приложений, и ученые все еще ищут материал, который позволит совершить качественный скачок в этой области.