Наноприборы, имитирующие клетки мозга, совместно идентифицируют мутации в вирусах
В сентябрьском выпуске журнала Nature ученые из Техасского университета A&M, Hewlett Packard Labs и Стэнфордского университета описали новый наноразмерный прибор, который действует почти идентично клетке мозга. Более того, они показали, что эти синтетические нейроны можно объединять в сложные сети, способные решать задачи подобно мозгу.
«Это первое исследование, где нам удалось эмулировать нейрон с помощью всего одного наноразмерного устройства, для которого в противном случае потребовались бы сотни транзисторов», — сказал доктор Р. Стэнли Уильямс, старший автор исследования. «Мы также успешно использовали сети наших искусственных нейронов для решения упрощенных версий реальной задачи, которая вычислительно сложна даже для самых совершенных цифровых технологий».
В частности, исследователи продемонстрировали доказательство концепции, что их вдохновленная мозгом система может идентифицировать возможные мутации в вирусе, что крайне важно для обеспечения эффективности вакцин и лекарств против штаммов, демонстрирующих генетическое разнообразие.
Критической проблемой для современных цифровых технологий является неспособность эффективно решать задачи оптимизации (например, поиск оптимального маршрута с множеством остановок) и распознавания образов. Мозг же справляется с такими задачами быстро и с низким энергопотреблением. Нейроморфные системы, имитирующие мозг, могут преодолеть эти вычислительные барьеры.
Как устроен искусственный нейрон
Основной строительный блок — синтетическое наноустройство из слоев различных неорганических материалов. Ключевую роль играет тонкий слой из соединения диоксида ниобия (NbO2).
При приложении небольшого напряжения температура этого слоя повышается. Достигнув критического значения, диоксид ниобия быстро переходит из состояния изолятора в проводник. При этом его температура падает, и материал снова становится изолятором.
Эти колебания позволяют устройству генерировать импульсы электрического тока, очень похожие по форме на потенциалы действия биологических нейронов. Изменяя напряжение, исследователи воспроизвели около 15 типов режимов генерации импульсов, наблюдаемых в мозге (устойчивый, пакетный, хаотический), используя один компонент и гораздо меньше энергии по сравнению с транзисторными схемами.
Решение реальной задачи
Для проверки ученые соединили 24 таких устройства в сеть, вдохновленную связями между корой и таламусом мозга. Эту систему использовали для решения упрощенной версии задачи реконструкции вирусного квазивида — идентификации мутантных вариаций вируса без референсного генома.
Сети представляли короткие фрагменты генов. Программируя силу связей между искусственными нейронами, исследователи установили базовые правила сборки этих фрагментов. Задачей сети было, подобно пазлу, определить мутации в геноме вируса на основе сегментов.
Оказалось, что в течение нескольких микросекунд сеть искусственных нейронов приходила в состояние, указывающее на геном мутантного штамма. Этот результат — доказательство принципа, что нейроморфные системы могут быстро и энергоэффективно выполнять подобные задачи.
Следующие шаги
Дальнейшие планы включают расширение круга решаемых задач за счет внедрения других режимов генерации импульсов и ключевых свойств человеческого мозга, таких как обучение и память. Также предстоит решить аппаратные проблемы для коммерческого масштабирования технологии.
«Мы продемонстрировали, что в зависимости от типа задачи существуют разные и более эффективные способы вычислений, чем обычные методы с использованием цифровых компьютеров на транзисторах», — заключил Уильямс.