Современные нейронные сети, основа искусственного интеллекта, демонстрируют впечатляющие возможности в обработке информации, но требуют огромных затрат энергии. Центральный элемент таких систем — искусственный нейрон, базовая вычислительная единица, имитирующая живую нервную клетку. Один из самых перспективных путей снижения энергопотребления нейроморфных систем — использование сверхпроводниковой электроники. Устройства на ее основе функционируют на сверхвысоких частотах и тратят в тысячи раз меньше энергии, чем полупроводниковые аналоги.
Гаусс-нейрон и проблема идеальной симметрии
Особый интерес исследователей вызвал гаусс-нейрон — сверхпроводниковое устройство из двух петель с джозефсоновскими контактами, аналогами транзисторов. В идеальном симметричном состоянии этот нейрон преобразует входной сигнал в выходной, формируя идеальный симметричный купол, описываемый функцией Гаусса. Однако при реальном производстве наноустройств достичь такой симметрии крайне сложно. Критические токи контактов могут различаться, индуктивности плеч интерферометра — быть неодинаковыми, а входной сигнал — подаваться с разбалансировкой. До недавнего времени оставалось неясным, как каждый из этих дефектов влияет на функционирование нейрона.
Создание диагностического справочника
Ученые поставили цель разработать уникальный «диагностический справочник» для создателей сверхпроводниковых нейросетей. Они детально изучили все три сценария нарушения симметрии и вывели математические уравнения, описывающие передаточную функцию нейрона для каждого случая. Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом, представлены в журнале Beilstein Journal of Nanotechnology.
Чтение уникальных "отпечатков" дефектов
Существует ключевая сложность в диагностике сверхпроводниковых нейронов: важнейшие параметры (критические токи и индуктивности плеч) невозможно измерить после изготовления устройства; анализировать можно только структуру целиком. Данные об этих величинах извлекаются из формы передаточной функции. Теория показала, что каждый тип асимметрии специфически искажает идеальную куполообразную кривую отклика, оставляя уникальный след. Научившись распознавать эти «отпечатки», можно точно определить причину неисправности в конкретном образце. И наоборот, зная целевые параметры, по новым формулам легко установить допустимый технологический разброс при производстве.
Экспериментальное подтверждение теории
Наиболее важное подтверждение теория получила при сопоставлении с данными реального эксперимента. Эксперимент показал передаточную функцию в виде почти идеального колокола, но на наклоненной базовой линии. Разработанная модель четко указала, что такой след оставляет только один тип дефекта — асимметрия подачи входного сигнала. Более того, исследователи объяснили его причину: даже в физически симметричном образце он может возникать из-за паразитного электромагнитного взаимодействия между управляющей линией и считывающим элементом схемы.
Путь к энергоэффективным нейроморфным системам
Таким образом, разработанный метод позволяет получать данные о дефектах элементов нейрона, хотя ни один из них нельзя исследовать отдельно. Анализ формы передаточной функции открывает возможности для диагностики, отбраковки дефектных образцов и совершенствования их конструкции. Эти знания критически важны для перехода от лабораторных прототипов к созданию полноценных сверхпроводниковых нейроморфных устройств, способных решать сложные задачи ИИ с беспрецедентной скоростью и энергоэффективностью.
Мы используем файлы cookie, чтобы обеспечить максимально удобную работу с нашим сайтом. Продолжая пользоваться сайтом, Вы соглашаетесь с использованием нами cookie-файлов.
