Мемристоры помогли нейронной сети сымитировать работу мозга

Исследователи из Московского физико-технического института (Москва), Университета Лобачевского (Нижний Новгород) и Южного федерального университета (Таганрог) встроили математическую модель специального устройства — мемристора в ранее разработанную биофизическую модель нейросети, имитирующей передачу между нервными клетками тормозных сигналов. Они нужны для сохранения баланса процессов возбуждения и торможения в мозге. «Мы получили фундаментальный результат, позволяющий оценить функциональную значимость мемристоров для имитации информационных процессов мозга. Наша дальнейшая работа будет связана с интеграцией этих данных в архитектуры нейронных сетей и оценкой их эффективности на сложных нейроморфных задачах, например, математических вычислениях и имитации двигательной активности», — сообщил «Известиям» участник проекта, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Лобачевского Сергей Стасенко. Ученые поменяли тормозную синаптическую пластичность в биофизической модели нейросети на мемристивную. Выяснилось, что это не сказывается на динамике модели и позволяет также воспроизводить эффекты, которые присутствуют в экспериментах на мозге, когда проводится проверка памяти или отклика нейронов. «Предполагается, что за счет более точной имитации информационных процессов в мозге расширятся как функциональные характеристики нейронной сети, так и ее энергоэффективность при реализации в нейроморфных чипах», — сказал Сергей Стасенко. В дальнейшем эти результаты можно будет применить при создании архитектуры реальной нейронной сети, воспроизводящей биологические функции. Например, обладающей памятью.