Журнал РАДИОЛОЦМАН, январь 2013
R Colin Johnson
Первое упоминание о мемристорах приводится в основополагающей статье инженера-электрика Леона Чуа (Leon Chua) «Мемристор – недостающий элемент схемы» (1971 год).
 |
| Профессор Леон Чуа |
Исходя из математических соображений, согласно Чуа, должен существовать четвертый после резистора, конденсатора и катушки индуктивности пассивный элемент электроники. Его аргументация напоминала ход мыслей изобретателя периодической таблицы химических элементов, русского химика Дмитрия Менделеева, утверждавшего, что, исходя из математических расчетов, в периодической таблице не хватает элементов, которые должны существовать. Оба были правы. Недостающие элементы Менделеева в конечном итоге были найдены, а в 2006 году Стэн Вильямс (Stan Williams), старший научный сотрудник компании Hewlett Packard, открыл мемристор.
Чуа назвал свой четвертый пассивный элемент мемристором, потому что этот компонент «вспоминает» то количество тока, которое недавно протекало через него, за счет изменения своего внутреннего сопротивления, что делает его запоминающим резистором (memory-resistor). Основой разработки компании HP был диоксид титана, но с тех пор многие производители полупроводниковых компонентов продвинулись вперед в работе над мемристивными материалами в попытках создать универсальный тип памяти, называемый «резистивная оперативная память» (ReRAM).
В результате, примерно через 40 лет после того, как Чуа постулировал мемристоры, эти материалы, наконец-то, стали коммерчески широкодоступными в виде универсальных чипов энергонезависимой памяти, превосходящих по плотности flash-память, а по скорости – DRAM. Многие известные производители полупроводниковых компонентов обещают начать выпуск мемристивных микросхем в самое ближайшее время, некоторые даже называют 2013 год. В число этих компаний входят Adesto Technologies, Elpida, Fujitsu, Global Foundries, Hewlett Packard, Hynix, IBM, Macronix, Nanya, NEC, Panasonic, Rambus, SanDisk, Samsung, Sharp, Sony, ST Microelectronics, Winbond, 4DS, а также несколько исследовательских лабораторий, таких как IMEC в кооперации с TSMC.
Возможно, вы не знаете, что следующие 40 лет будут еще более значительными для мемристоров, которые станут основой новой эры когнитивных (познающих, разумных) компьютеров, воспроизводящих архитектуру человеческого мозга. В рамках программы Агентства передовых оборонных исследовательских проектов США (DARPA), названной «Системы нейроморфной адаптивной пластической масштабируемой электроники» (SyNAPSE), исследовательские лаборатории проводят революционные разработки, которые откроют новую эру когнитивных компьютеров. В программе участвуют IBM, Hewlett Packard и HRL Labs при сотрудничестве с Бостонским университетом, Колумбийским университетом, Корнелльским университетом, Стэндфордским университетом, Калифорнийским университетом в Мерседе и Висконсинским университетом в Мэдисоне.
Чуа предвидел применение мемристоров в искусственных нейронных сетях еще в 1976 году в своем труде «Мемристивные приборы и системы» (Memristive Devices and Systems), где он заметил, что стандартная модель нейронов, – модель Ходжкина-Хаксли, – математически идентична мемристору.
Прорыв ученых из HRL Labs
Программа SyNAPSE вдохнула новую жизнь в разработку искусственных нейронных сетей, особенно интересных результатов в которой сегодня добилась HRL Laboratories LLC (бывшая Hughes Research Laboratories) и ее Center for Neural and Emergent Systems (CNES), использовавшая мемристоры в качестве искусственных синапсов.
Отказавшись от обычно использовавшегося диоксида титана, ученые HRL Labs создали слоистую структуру из усовершенствованных материалов со свойствами внутреннего выпрямления, что, по утверждению HRL, позволяет решить проблему «паразитной утечки», тормозившей ранние попытки разработки мемристивных структур в составе перекрестных матриц.
 |
| Созданная HRL матричная мемристорная матрица, сформированная поверх кристалла КМОП микросхемы, на каждом квадратном сантиметре может хранить 10 ГБ информации |
«Эти мемристоры ведут себя как внутренний диод, что предотвращает утечку тока в направлении обратного смещения, влияющую на сохраняемые в памяти данные», – сообщил руководитель проекта и главный исследователь Нараян Сриниваса (Narayan Srinivasa).
Разработка HRL хранит точные аналоговые значения, соответствующие синаптической силе между нейронами, а затем помещает сами нейроны в соседний кристалл.
 |
| Доктор Нараян Сриниваса |
Сриниваса сказал: «Наша нейроморфная архитектура использует богатый набор программируемых соединений, подобных связям в мозге. Чтобы задействовать эту связь, мы отделили матрицу мемристоров от нейроморфной архитектуры, поместив перекрестные матрицы на один кристалл для хранения синаптических проводимостей, которые затем активируются отдельным нейроморфным кристаллом».
В первом варианте, созданном HRL Labs, двухкристальное решение имитирует один слой настоящего мозга. Однако наиболее интересные аспекты нейронного обучения предполагают использование до 6 слоев. Например, в зрительной коре каждый обрабатывающий слой постепенно связывает различные пространственные ориентации, в которых может наблюдаться объект. Другими словами, один слой может научиться распознавать двумерный силуэт объекта, но не сможет определить его, если он повернется боком. Однако с помощью всех шести слоев тот же самый объект может быть распознан вне зависимости от того, с какого направления он наблюдается. Но для эмуляции всех шести слоев коры головного мозга человека потребуется трехмерная шестислойная мемристивная матрица.
«В настоящее время мы сосредоточены на создании двумерных перекрестных решеток, чтобы минимизировать риски и максимизировать наши шансы на успех. Но, в конечном итоге, мы хотим масштабировать матрицы в третье измерение, чтобы эмулировать настоящую пространственную конфигурацию синапсов, составляющих основу мозга», – заключил Сриниваса.
