Группа ученых Северо-Западного университета, Бостонского колледжа и Массачусетского технологического института объявила об успешном создании и испытании нового синаптического транзистора, который может интегрироваться в нейронные сети для ассоциативного обучения. Эта разработка решает проблему отсутствия соответствующей ячейки памяти в традиционных компьютерах, постоянно передающих данные между процессором и банками памяти.
Основным преимуществом нового транзистора является его способность работать при комнатной температуре с минимальным потреблением энергии, составляющей всего 20 пВт (пиковатт). Исследователи использовали концепцию муаровых квантовых материалов, где один слой состоит из графена, а другой – из нитрида бора. Расположение слоев обеспечивает муаровый узор, являющийся ключевым элементом для обнаружения магических углов, где возникают отчетливые взаимодействия.
Ученые пошли дальше, создав нейронные цепи на основе этих транзисторов, проявивших способность к ассоциативному обучению. Эксперименты показали, что нейронные сети способны распознавать и отделять определенные комбинации в бинарном кодировании. Эта разработка открывает новые перспективы для эффективных схем вычислений в памяти и предусматривает применение передовых аппаратных ускорителей для искусственного интеллекта и машинного обучения.
