Петербургские учёные в лабораториях университета ИТМО создали крошечный элемент памяти — мемристор. Благодаря подобным устройствам через 10-15 лет искусственный интеллект может перестать быть просто софтом и в некотором смысле обрести физическое воплощение. Устройства, которые сегодня требуют дата-центров и серверных, смогут думать и запоминать прямо на уровне микросхемы — без облаков, без подключения, без инструкций.
Подобно мозгу
Мемристор — это сокращение от "memory resistor". Элемент, который совмещает память и обработку информации. Он "помнит", в каком направлении, и с какой силой ток протекал через него, и при повторном подключении восстанавливает прежнее сопротивление. Собственно, именно этот принцип и делает возможным нейроморфные системы — то есть устройства, работающие по принципу человеческого мозга. Они не разделяют вычисления и память, а превращают саму физическую структуру в живую сеть. Можно даже сказать, что у них есть "жизненный опыт". В обычном компьютере процессор обрабатывает данные, а память их хранит, в то время как в мозге и то, и другое делает нейрон.
“
"Нам нужно, чтобы то, что хранит информацию, и то, что её обрабатывает, было одним и тем же, а не разными устройствами. Мемристоры — одна из технологий, благодаря которой это, в теории, можно осуществить", — объясняет независимый IT-эксперт Александр Димитриев.
На мировом уровне к созданию мемристоров подходят крупнейшие игроки типа IBM и Samsung. Они уже вывели на тестовые линии первые образцы ReRAM-чипов, но пока никто не запустил массовое производство. Рынок находится в стадии формирования, но уже к 2030-м годам счёт пойдёт на миллиарды долларов. Окно возможностей ещё открыто, и Россия вполне может стартовать не в догоняющей, а в экспериментальной фазе, где решают идеи, а не мощности.
Что создали в ИТМО?
В университете ИТМО создали перовскитный мемристор, который решает одну из главных технологических проблем — стабильность.
“
"Мы использовали не поликристаллические, а одиночные нанокристаллы перовскита — монокристаллы размером около 300 нанометров. Их параметры от образца к образцу сохраняются и повторяются, поэтому мы получили стабильные циклы переключения. Даже после тысячи циклов — те же электрофизические параметры, никаких сбоев и деградации", — рассказала "ДП" старший научный сотрудник университета Александра Фурасова.
По её словам, одним из главных успехов стало то, что ученым удалось обойтись растворной химией, а не дорогими "ростовыми" методами, где кристалл выращивают атом за атомом.
“
"Мы фактически сделали то, что обычно требует сложных установок, но дешёвой химией. И вся химия — российская", — подчёркивает Фурасова.
ИТМО доказал: можно вырастить мозгоподобный элемент в колбе, а не на сверхдорогом оборудовании. Такой "кубик" тратит всего 70 нановатт на переключение — примерно столько же, сколько нервная клетка тратит на передачу сигнала.
Дорого, но не безнадёжно
Научный результат — полдела. Чтобы перевести его в промышленный формат, нужны миллионы, говорит генеральный директор холдинга SNDGlobal Ольга Квашенкина.
“
"Разработка ИТМО — важное исследование, но пока не прорыв для промышленности. Учёные показали, что можно сделать перовскитный мемристор с крайне низким энергопотреблением и стабильной работой более 1,5 тыс. циклов. Это хороший лабораторный результат, но для реальных чипов требуется надёжность в миллионы циклов и возможность массового производства на кремниевых подложках", — объясняет эксперт.
По её словам, для пилотной линии, на которой можно выпускать хотя бы тысячи тестовых устройств в год, инвестиции оцениваются в десятки миллионов долларов. А для масштабного производства — в сотни. В России таких линий пока нет. Первым шагом может быть создание совместных лабораторий и тестовых площадок при университетах. Тем не менее, Квашенкина видит в этом шанс на формирование собственной ниши, а не повтор чужих технологий.
“
"Это не способ заменить флеш-память из-за рубежа, а возможность создать альтернативное направление — компактные, энергоэффективные элементы для систем искусственного интеллекта и умных сенсоров", — утверждает она.
Сумма, сопоставимая с бюджетом небольшого технопарка, сегодня может быть осилена только при поддержке госпрограмм и госкорпораций, которым интересна энергетическая эффективность и суверенные технологии. Таким партнёрам нужны гарантии. Однако, надо сказать честно, учёные и инженеры всё ещё не могут с уверенностью их дать.
“
"Аппаратные синaпсы на базе мемристоров объективно сближают искусственный интеллект с возможностями биомозга по обработке информации и поддерживают техническую основу для освоения каузальных связей. Однако переход от статистического распознавания паттернов к настоящему "пониманию" причинно-следственных закономерностей требует ещё значительных достижений не только в устройствах, но и в архитектуре и теории ИИ", — отмечает директор по развитию технологий искусственного интеллекта GS Labs Ярослав Якимов.
Научить хорошему
Но если мемристор действительно сможет обучаться сам,то его можно будет обучить и "неправильно". Поэтому параллельно с разговорами о перспективности новой технологии должны вестись и дискуссии о её безопасности.
“
"Сеть сможет поддерживать нейрогенез — наращивать новые и удалять ненужные нейроны и связи. Всё будет похоже на человека, которого можно просто научить "плохому". Защита будет, прежде всего, на основе обучения "хорошему"", — предупреждает руководитель отдела развития технологий "Лаборатории Касперского" Андрей Лаврентьев.
Мемристорная архитектура — это шаг к децентрализованному ИИ, где обучение идёт прямо в устройстве, без серверов и "облаков".
Такой подход делает систему автономной, но и распределяет риски.
“
"Применение нейроморфных технологий приведёт к тому, что память о входных данных будет находиться прямо внутри сети и определять её архитектуру. Переобучить такую сеть будет очень проблематично. Поэтому данные на первом месте", — говорит Лаврентьев.
Идея "обучения хорошему" звучит почти философски. Но это буквально новый уровень кибербезопасности: защищать не код, а "характер" машины.
Зато переход к мемристорным архитектурам может стать отличной точкой экономического роста.
“
"Переход к мемристорным архитектурам неизбежно станет драйвером для развития новых материалов, тонкоплёночных технологий и микроэлектроники в России. Готовность низкая, но именно такие разработки способны сформировать внутренний рынок компонентов, что критично для технологического суверенитета", — рассуждает заместитель исполнительного директора Центра компетенций НТИ по большим данным МГУ Гарник Арутюнян.
Парадокс мемристора в том, что он заставляет переосмыслить, что значит интеллект вообще. Если элемент способен обучаться и изменять собственную структуру, то где проходит граница между программой и поведением?
“
"Нейроморфные системы изменят роль человека: часть решений перейдёт к алгоритмам, особенно в промышленности, логистике и энергетике. Но человек останется куратором, определяющим цели, этические рамки и контроль", — считает Арутюнян.
