Дослідники з Корейського передового інституту науки та технологій (KAIST) розробили інноваційний "Перемикач частоти нейристора", який наслідує здатність мозку до адаптації, обіцяючи більш енергоефективне та стабільне обладнання для штучного інтелекту (ШІ).
Цей пристрій, що діє автономно, може змінювати частоту свого сигналу, подібно до того, як біологічні нейрони регулюють свою чутливість. Ця внутрішня пластичність є ключовою для його покращеної продуктивності та стійкості. Інтегруючи як леткі, так і нелеткі мемористи, нейристор досягає програмованої багаторівневої частотно-вольтажної поведінки, що дозволяє йому ефективніше навчатися та адаптуватися.
Симуляції з використанням розріджених нейронних мереж показали значне зниження енергоспоживання на 27,7% порівняно з традиційними ШІ-мережами, зберігаючи при цьому точність обчислень. Крім того, нейристор демонструє надзвичайну стійкість, здатний до самоорганізації для відновлення продуктивності навіть після симуляції пошкодження його нейронних компонентів.
Це нововведення, опубліковане в Advanced Materials 18 серпня 2025 року під керівництвом професора Кюн Мін Кіма, має значно принести користь застосуванням, що вимагають тривалої стабільності, таким як пристрої граничних обчислень та автономні транспортні засоби. Мемристори, також відомі як резистори пам'яті, є ключовими компонентами у розробці нейроморфних обчислень, прагнучи імітувати структуру та функції людського мозку. Дослідження, проведені в інших установах, також зосереджені на створенні більш ефективних ШІ-систем. Наприклад, розробки в галузі нейроморфних обчислень прагнуть відтворити структуру та функціонування людського мозку для зменшення енергоспоживання. Ці зусилля включають використання нових матеріалів та архітектур, що дозволяють обробляти інформацію паралельно, подібно до біологічних систем. Очікується, що ці паралельні розробки прискорять впровадження ШІ в повсякденне життя, роблячи його більш доступним та екологічним. Подальші дослідження зосереджені на масштабованості цих технологій, щоб вони могли бути інтегровані в широкий спектр пристроїв, від смартфонів до великих центрів обробки даних, відкриваючи нові можливості для інновацій у різних галузях.
Здатність мемристорів зберігати інформацію навіть при відключеному живленні робить їх ідеальними кандидатами для створення більш енергоефективних та потужних систем ШІ. Дослідження показують, що ця технологія може революціонізувати зберігання та обробку даних, що призведе до створення швидших та компактніших пристроїв. Здатність мемристорів виконувати як зберігання даних, так і обчислення в одному компоненті відображає інтегровану роботу синапсів у мозку, пропонуючи шлях до створення більш ефективних штучних нейронних мереж.
Розробка таких передових технологій, як нейристор з перемиканням частоти, підкреслює зростаюче значення граничних обчислень та автономного водіння. Ці області вимагають обробки даних у реальному часі та високого ступеня надійності, що робить адаптивні та енергоефективні апаратні рішення, подібні до розроблених KAIST, критично важливими для майбутнього розвитку.