РадіофізикАвторитетний журнал із прикладної фізики, який видає Американський Інститут Фізики (AIP), опублікував статтю науковців факультету радіофізики, електроніки та комп’ютерних систем КНУ, присвячену розробці нового типу штучного нейрона. Розповідає один із авторів розробки – завідувач кафедри нанофізики та наноелектроніки ФРЕКС, професор Олександр ПРОКОПЕНКО:

– Комп’ютери та комп’ютерні системи проникли майже в усі галузі людської діяльності і в деяких випадках навіть стали незамінними. Разом із тим, більшість існуючих комп’ютерів переважно створено на основі архітектури Джона фон Неймана, що призводить до принципового обмеження можливостей таких систем. Щоб усунути їх, компанії-виробники комп’ютерних комплектуючих використовують альтернативні підходи, серед яких достатньо популярним є підхід, заснований на використанні штучних нейронів та нейронних мереж. Наприклад, компанією Intel у 2018 році представлений перший процесор із нейронним ядром (Loihi chip), що містить близько 130 тисяч нейронів із 130 мільйонами синапсів.
Можливості нейронних систем суттєво залежать не тільки від особливостей зв’язку між нейронами, але й від технічних характеристик окремих нейронів. Сьогодні більшість нейросистем будують на основі напівпровідникових транзисторів, проте відповідні пристрої не здатні використати весь можливий потенціал нейротехнологій. Тому останнім часом науковці всього світу активно шукають нові підходи до створення штучних нейронів, зокрема на основі магнітних матеріалів.
Революційним кроком у цьому напрямі є наша розробка штучного нейрона нового типу на основі антиферомагнітних (АФМ) матеріалів – АФМ нейрона та відповідної нейрологіки.
Наш штучний нейрон – це двошарова структура у вигляді АФМ плівки, вкритої тонкою плівкою платини. Навіть окремі АФМ нейрони можуть виконувати базові логічні операції, а якщо об’єднати три АФМ нейрони, можна створити двійковий суматор – базовий елемент обчислювальних систем.
Особливості запропонованої нейрологіки: новітній принцип роботи, мала кількість АФМ нейронів, необхідних для реалізації логічних операцій, та високі робочі частоти (~1000 ГГц), що визнано Американським Інститутом фізики (AIP) одним із ключових досягнень у галузі нейросистем у 2018 році.