Các nhà nghiên cứu đã tạo ra các tế bào thần kinh nhân tạo mỏng nguyên tử có khả năng xử lý cả tín hiệu ánh sáng và điện cho máy tính. Vật liệu này cho phép sự tồn tại đồng thời của các đường dẫn phản hồi và chuyển tiếp riêng biệt trong mạng lưới thần kinh, tăng cường khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp. Trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học đã nghiên cứu cách tái tạo khả năng tính toán linh hoạt của các tế bào thần kinh sinh học để phát triển các hệ thống học máy nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn liên quan đến việc sử dụng memristor: các thành phần điện tử có khả năng lưu trữ một giá trị bằng cách sửa đổi độ dẫn của chúng và sau đó sử dụng giá trị đó để xử lý trong bộ nhớ.
Tuy nhiên, một thách thức chính để tái tạo các quá trình phức tạp của tế bào thần kinh sinh học và não bằng cách sử dụng memristor là rất khó khăn trong việc tích hợp cả tín hiệu thần kinh chuyển tiếp và phản hồi. Những cơ chế này củng cố khả năng nhận thức của chúng ta để học các nhiệm vụ phức tạp.
Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Oxford, IBM Research Europe và Đại học Texas, đã công bố một kỳ tích quan trọng: sự phát triển của các tế bào thần kinh nhân tạo mỏng nguyên tử được tạo ra bằng cách xếp chồng các vật liệu hai chiều (2D) lên nhau. Kết quả đã được công bố trên tạp chí Nature Nanotechnology.
Trong bài viết, các nhà nghiên cứu đã mở rộng chức năng của các memristor điện tử bằng cách làm cho chúng phản ứng với các tín hiệu quang học cũng như điện. Điều này cho phép sự tồn tại đồng thời của các đường dẫn phản hồi và chuyển tiếp riêng biệt trong mạng. Sự tiến bộ cho phép nhóm tạo ra các mạng thần kinh hoạt động tương tự như bộ não của chúng ta: các chương trình máy học có thể tính toán với tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như học việc bỏ qua giám sát trong các vấn đề tối ưu hóa phân cụm và tổ hợp.
Vật liệu 2D chỉ được tạo thành từ một vài lớp nguyên tử và quy mô mịn này mang lại cho chúng nhiều đặc tính kỳ lạ khác nhau, có thể được tinh chỉnh tùy thuộc vào cách vật liệu được xếp lớp. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một chồng ba vật liệu 2D đó là: graphene, molypden disulfide và vonfram disulfide để tạo ra một thiết bị cho thấy sự thay đổi độ dẫn điện của nó tùy thuộc vào công suất và thời gian ánh sáng hoặc điện chiếu vào nó.
Không giống như các thiết bị lưu trữ kỹ thuật số, các thiết bị này hoạt động tương tự như các khớp thần kinh và tế bào thần kinh trong não sinh học của chúng ta. Tính năng tương tự cho phép chúng tính toán, và truyền một chuỗi tín hiệu điện hoặc quang được gửi đến thiết bị tạo ra những thay đổi dần về lượng điện tích được lưu trữ. Quá trình này tạo cơ sở cho các tính toán tế bào thần kinh, tương tự như cách não của chúng ta xử lý kết hợp của các tín hiệu kích thích và ức chế.
Giáo sư Jamie Warner, Đại học Texas ở Austin, cho biết: "Việc sử dụng các cấu trúc 2D như vậy trong máy tính đã được nói đến trong nhiều năm, nhưng chỉ đến bây giờ chúng ta mới thấy kết quả sau hơn bảy năm phát triển. Bằng cách lắp ráp các lớp đơn 2D quy mô wafer thành các thiết bị quang điện tử siêu mỏng phức tạp, điều này sẽ cho phép bắt đầu các phương pháp xử lý thông tin mới bằng cách sử dụng vật liệu 2D dựa trên các phương pháp chế tạo có thể mở rộng công nghiệp. Tiến sĩ Syed nói: "Mặc dù chúng tôi đặt mục tiêu mở rộng khái niệm này trong tương lai, chúng tôi tin rằng các kết quả chứng minh nguyên tắc hiện tại của chúng tôi chứng minh mối quan tâm khoa học quan trọng trong các lĩnh vực kỹ thuật neuromorphic rộng lớn hơn, cho phép chúng tôi mô phỏng và hiểu rõ hơn về bộ não." Giáo sư Bhaskaran chỉ ra rằng những phát triển nghiên cứu thú vị rất quan trọng cho sự đổi mới trong tương lai, nhưng đây không phải là công nghệ mà người ta nên mong đợi trong điện thoại di động của họ trong hai năm tới.
Tuy nhiên, một thách thức chính để tái tạo các quá trình phức tạp của tế bào thần kinh sinh học và não bằng cách sử dụng memristor là rất khó khăn trong việc tích hợp cả tín hiệu thần kinh chuyển tiếp và phản hồi. Những cơ chế này củng cố khả năng nhận thức của chúng ta để học các nhiệm vụ phức tạp.
Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Oxford, IBM Research Europe và Đại học Texas, đã công bố một kỳ tích quan trọng: sự phát triển của các tế bào thần kinh nhân tạo mỏng nguyên tử được tạo ra bằng cách xếp chồng các vật liệu hai chiều (2D) lên nhau. Kết quả đã được công bố trên tạp chí Nature Nanotechnology.
Trong bài viết, các nhà nghiên cứu đã mở rộng chức năng của các memristor điện tử bằng cách làm cho chúng phản ứng với các tín hiệu quang học cũng như điện. Điều này cho phép sự tồn tại đồng thời của các đường dẫn phản hồi và chuyển tiếp riêng biệt trong mạng. Sự tiến bộ cho phép nhóm tạo ra các mạng thần kinh hoạt động tương tự như bộ não của chúng ta: các chương trình máy học có thể tính toán với tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như học việc bỏ qua giám sát trong các vấn đề tối ưu hóa phân cụm và tổ hợp.
Vật liệu 2D chỉ được tạo thành từ một vài lớp nguyên tử và quy mô mịn này mang lại cho chúng nhiều đặc tính kỳ lạ khác nhau, có thể được tinh chỉnh tùy thuộc vào cách vật liệu được xếp lớp. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một chồng ba vật liệu 2D đó là: graphene, molypden disulfide và vonfram disulfide để tạo ra một thiết bị cho thấy sự thay đổi độ dẫn điện của nó tùy thuộc vào công suất và thời gian ánh sáng hoặc điện chiếu vào nó.
Không giống như các thiết bị lưu trữ kỹ thuật số, các thiết bị này hoạt động tương tự như các khớp thần kinh và tế bào thần kinh trong não sinh học của chúng ta. Tính năng tương tự cho phép chúng tính toán, và truyền một chuỗi tín hiệu điện hoặc quang được gửi đến thiết bị tạo ra những thay đổi dần về lượng điện tích được lưu trữ. Quá trình này tạo cơ sở cho các tính toán tế bào thần kinh, tương tự như cách não của chúng ta xử lý kết hợp của các tín hiệu kích thích và ức chế.
Giáo sư Jamie Warner, Đại học Texas ở Austin, cho biết: "Việc sử dụng các cấu trúc 2D như vậy trong máy tính đã được nói đến trong nhiều năm, nhưng chỉ đến bây giờ chúng ta mới thấy kết quả sau hơn bảy năm phát triển. Bằng cách lắp ráp các lớp đơn 2D quy mô wafer thành các thiết bị quang điện tử siêu mỏng phức tạp, điều này sẽ cho phép bắt đầu các phương pháp xử lý thông tin mới bằng cách sử dụng vật liệu 2D dựa trên các phương pháp chế tạo có thể mở rộng công nghiệp. Tiến sĩ Syed nói: "Mặc dù chúng tôi đặt mục tiêu mở rộng khái niệm này trong tương lai, chúng tôi tin rằng các kết quả chứng minh nguyên tắc hiện tại của chúng tôi chứng minh mối quan tâm khoa học quan trọng trong các lĩnh vực kỹ thuật neuromorphic rộng lớn hơn, cho phép chúng tôi mô phỏng và hiểu rõ hơn về bộ não." Giáo sư Bhaskaran chỉ ra rằng những phát triển nghiên cứu thú vị rất quan trọng cho sự đổi mới trong tương lai, nhưng đây không phải là công nghệ mà người ta nên mong đợi trong điện thoại di động của họ trong hai năm tới.