Результаты исследования найдут применение в сфере разработки элементов компонентной базы для вычислительных устройств, действующих на новых физических принципах.
Сегодня классические нейросетевые алгоритмы, реализованные на обычных компьютерах, практически достигли предела по эффективности в возможностях обучения вычислительных устройств выполнять самостоятельные действия. Поэтому исследовательские группы по всему миру ведут разработки новых типов систем искусственного интеллекта.
В этой сфере в последние годы наиболее перспективным направлением являются нейроморфные вычисления, которые используют архитектуры нейронных сетей – по аналогии с биологическими нервными клетками мозга – нейронами. Таким искусственным нейроном является мемристор – электронное устройство, на основе которого возможно производить нейроморфные вычисления. Кроме того, как и природный нейрон, подобный элемент обладает энергонезависимостью: в отличие от пассивных компонентов, используемых в обычных компьютерах, мемристор способен запоминать характеристики тока, протекающего сквозь него.
В теории применение мемристоров, первые образцы которых были получены еще в 2000-х годах, позволит создать новый класс вычислительных устройств, обладающих высоким быстродействием и низкими энергозатратами. На практике же для создания нейроморфных компьютеров требуется разработка эффективной методологии проектирования устройств, соответствующей компонентной базе, а также высокоточного моделирования процессов, происходящих в мемристорах в режиме реального времени.
Исследования, направленные на решение вышеперечисленных задач, проводятся в Лаборатории нелинейной динамики и нейроморфных систем Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Научное подразделение фокусируется на разработке методов и инструментов автоматизации исследовательского проектирования мемристивных систем.
«При помощи разработанного в ЛЭТИ программного обеспечения CUDAynamics существенно уточнили математическую модель, которая описывает процессы, происходящие в мемристоре второго порядка. Это наиболее совершенный на сегодня нейроморфный элемент, понимание принципов работы которого требует высокой точности и производительности при моделировании».
Руководитель Лаборатории нелинейной динамики и нейроморфных систем МолНИИ, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования (САПР) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Валерий Юрьевич Островский
CUDAynamics представляет собой интерактивный программный комплекс, объединяющий высокопроизводительные GPU-вычисления с инструментами визуального анализа нелинейной динамики. Он позволяет исследовать хаос, мультистабильность и другие сложные режимы поведения динамических систем, используемых в современной физике, электронике и нейроморфных технологиях.
Благодаря данному программному комплексу ученые ЛЭТИ переформулировали исходную систему уравнений, которые и составляют основу для моделирования процессов мемристора второго порядка. Они также построили двухпараметрические диаграммы периодичности и количественно оценили ошибку методов относительно эталонного решения (RK4, шаг 0,0001) с использованием метрики схожести изображений.
Кроме того, в рамках исследования проведено моделирование при трех типах входного воздействия (синус, треугольник, меандр) с варьированием амплитуды и частоты. Для каждого случая построены карты максимального показателя Ляпунова и диаграммы периодичности в пространстве параметров граничных сопротивлений мемристора. С помощью возможностей CUDAynamics исследователи продемонстрировали эволюцию гистерезисных петель вольт-амперных характеристиках мемристора при переходе от периодических режимов к хаотическим, что обеспечивает наглядное понимание механизмов нелинейной обратной связи.
«Помимо уточнения системы уравнений для мемристора, мы ставили перед собой цель показать, что CUDAynamics позволяет значительно повысить точность исследований нелинейных процессов, которые, например, происходят в мемристорах. Наш инструмент находится в открытом доступе для всех исследователей, занимающихся моделированием нейроморфных вычислений и другими проектами в сфере нелинейной динамики».
Руководитель Лаборатории нелинейной динамики и нейроморфных систем МолНИИ, доцент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Валерий Юрьевич Островский
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Algorithms. Проект поддержан грантом РНФ «Методы и средства автоматизации исследовательского проектирования мемристивных систем» (№23-79-10151).
