В этом году научное сообщество нейроэлектроники и нейротехнологий в России создаст первую некоммерческую Ассоциацию. Учёные уверены, что со временем биологический и искусственный интеллекты объединятся в одну взаимодополняющую систему. Но для интеграции ИИ с живыми нейросетями понадобятся мемристоры. В лаборатории Нижегородского Университета Лобачевского разрабатывают новую электронную компонентную базу для эьлшл. В центре внимания — мемристоры, уникальные наноэлементы, способные заменить флеш-память и стать ключом к компактным и энергоэффективным аппаратным нейросетям.
Госпрограмма «Приоритет 2030» позволила университету внедрить научные разработки на площадке Центра нанофабрикации СП «Квант» (ГК «Росатом»). Это дало возможность выйти на промышленную линию с технологией 90 нм, производя верхние слои микросхем на пластинах 300 мм. Мемристорные технологии обеспечат прирост эффективности примерно в 1000 раз, снизив энергопотребление до 1 ватта. Это позволит создавать компактные вычислители для смартфонов, нейроинтерфейсов и других устройств.
Одно из интересных направлений проекта — интеграция искусственных нейронных сетей с живыми. Такие системы объединяют искусственный ИИ и биологическую нейронную сеть, представленную культивируемыми клеточными культурами мозга или срезами мозга животных. Это позволяет изучать активность мозга и использовать его сигналы для управления роботами или протезами.
Промежуточная стадия между ИИ и гибридным интеллектом — физический интеллект. Современные ИИ-технологии интегрируются с сенсорными и моторными функциями. В эпоху гибридного интеллекта ведущая роль останется за человеком, что станет основой будущей промышленной революции и развития киберфизических систем. Ну а нейроморфные процессоры на базе мемристоров повышают их эффективность.
Мемристор, наряду с резистором и конденсатором, был теоретически описан в 1971 году профессором Леоном Чуа. Его назвали «универсальным явлением», элементом с памятью, присутствующим в разных материалах и системах. По сути это электронный прибор, который может «вести себя» как резистор или конденсатор, но при этом обладает памятью. Под воздействием сигнала он меняет свое сопротивление и сохраняет его до следующего воздействия. Мемристор можно назвать аналогом синапса в биологической нервной системе: передача электрических сигналов через синапсы изменяет их пропускную способность, что лежит в основе памяти и обучения.
Мемристоры могут стать основой для энергонезависимой памяти, сочетающей функции ПЗУ и оперативной памяти. Это ускорит загрузку системы, избавив от необходимости переносить данные с жесткого диска в оперативную память. Новая память сохранит данные и обеспечит мгновенный доступ к ним, что сократит энергозатраты. Они также используются для создания искусственных нейронных сетей, имитирующих механизмы работы нервной системы. Эта технология позволяет разрабатывать компактные и энергоэффективные нейросети, что является их основным применением.
На нижнем уровне ученые изучают микроскопические явления, отвечающие за эффект памяти. При подаче сигнала внутри твердого тела происходит перераспределение дефектов, что меняет сопротивление материала. Структура «металл-оксид-металл» проста и совместима с современными технологиями микроэлектроники.
Квантовые возможности делают доступными
В Квантум Парке МГТУ им. Баумана прошла презентация серийных отечественных криостатов сверхнизких температур. Также был официально запущен облачный доступ к российскому гибридному квантово-классическому вычислительному комплексу на базе сверхпроводникового квантового сопроцессора SnowDrop 4Q. Этот технологический прорыв открывает новые возможности для решения сложных вычислительных задач, недоступных классическим компьютерам и суперкомпьютерам. Ученые активно работают над повышением производительности квантовых сопроцессоров, чтобы перевести квантовые вычисления в практическую плоскость.
Облачный доступ к этому оборудованию для научно-исследовательских организаций и промышленных компаний ускорит разработку прорывных технологий, укрепит экономический потенциал страны и повысит качество жизни за счет появления инновационных продуктов и услуг.
Криостаты растворения — это оборудование для экспериментов при экстремально низких температурах ниже 10 мК. Они создают условия, близкие к абсолютному нулю, что необходимо для изучения новых квантовых эффектов. Криостаты применяются в гибридных квантовых вычислениях, фундаментальных исследованиях в физике конденсированного состояния, квантовых эффектах в сверхтекучих жидкостях, сверхпроводниках, полупроводниках, астрономических исследованиях, поиске темной материи, сверхчувствительном детектировании с ИК-сенсорами, создании ИИ на основе нейроморфных вычислителей и квантовых коммуникациях.
Разработка такого высокотехнологичного продукта стала вызовом для команды ученых и инженеров. Были созданы инженерные и конструкторские решения для охлаждения установки до сверхнизких температур и система управления для автоматического режима. Это важный шаг для нашей страны, создающий фундамент для дальнейших исследований в квантовых вычислениях, расширяющий возможности экспериментальной физики низких температур и способствующий развитию отечественных технологий.
Эти параметры позволят российским алгоритмистам разрабатывать и тестировать квантовые алгоритмы, создавая библиотеку методов. Облачный сервис ускорит разработку новых алгоритмов, оценку их эффективности и решение сложных задач, требующих больших ресурсов на классических вычислителях. Кроме того, облачный доступ обеспечит обучение с использованием квантового вычислителя для всех вузов РФ.
Криогенные установки и облачный сервис ориентированы на ведущие российские организации, занимающиеся научными исследованиями и внедрением передовых технологий. Это крупнейшие корпорации, научные институты РАН, специализирующиеся на физике твердого тела, сверхпроводимости и низкотемпературных процессах. Гибридный комплекс позволяет моделировать молекулярные структуры для разработки новых лекарств, оптимизировать логистические цепочки, решать задачи машинного обучения с высокой эффективностью и выполнять многие другие вычисления за короткое время.
А вот исследователи из Казанского федерального университета (КФУ) разработали новый метод для создания квантовых чипов. Эти чипы могут быть очень надёжными и легко масштабируемыми. Исследование проводилось в рамках государственной программы и при поддержке Минобрнауки России. В работе также участвовали учёные из Физико-технического института им. А. Ф. Иоффе РАН, которые являются мировыми лидерами в области синтеза карбида кремния.
Квантовые технологии активно развиваются, но до сих пор не существует готовых к использованию квантовых процессоров. Однако учёные уже тестируют различные материалы и методы.
Например учёные обратили внимание на особые дефекты в кристаллах карбида кремния. Эти дефекты обладают уникальными свойствами и могут стать основой для квантовых чипов. Карбид кремния — это промышленный материал, который широко используется в электронике. Из него можно выращивать большие кристаллы, что позволяет использовать стандартные методы производства микросхем. Это делает возможным массовое производство квантовых чипов высокого качества.
Инноинструменты в практике: 3D-печать и «умное» производство
В университете МИСИС создали новый материал для аэрокосмической отрасли. В него добавили кальций, чтобы убрать вредное влияние железа из переработанного алюминия. Железо часто делает металл хрупким, но с кальцием оно становится частью прочного соединения. Этот материал можно использовать для обшивки самолетов.
Новый сплав легкий и прочный, как нужно для авиации. Он подходит для 3D-печати, потому что у него стабильная структура. Ученые планируют добавить в сплав марганец, кремний и цирконий, чтобы он стал еще прочнее и лучше выдерживал высокие температуры и коррозию. В этом материале есть особое соединение с кальцием, которое не образует трещин. Это делает его хорошим для 3D-печати больших деталей. Если этот материал начнут использовать на заводах, производство может стать дешевле.
А вот ученые из Нижегородского политеха создали инновационный инструмент для металлообработки. Устройство превращает обычный станок в диагностический центр. Блок контролирует работу станка, фиксируя вибрации, их ускорение, скорость и амплитуду. Данные передаются инженерам через Wi-Fi, радиосвязь или IoT.
Интеллектуальные блоки предотвращают поломки, продлевают срок службы оборудования и инструментов. Это улучшает качество продукции и снижает затраты на обслуживание. В университете считают, что это шаг к «умному» производству. Каждая машина станет источником данных, что повысит конкурентоспособность российской промышленности.