5 Применение мемристоров

А при чём тут мемристор? В этом разделе будут приведены аргументы подтверждающие, что мемристоры являются революционным способом решения многих прикладных задач. В то время когда по производительности компьютер на мемристорах может соперничать по производительности лишь с квантовым компьютером, полноценный универсальный квантовый компьютер является пока гипотетическим устройством. На настоящий момент были практически реализованы экспериментальные системы, реализующие мемристивный эффект.

В соответствии с традиционными подходами закона Мура (рисунок 5) [11], когда будет невозможно сделать транзисторы меньше, то на смену компьютерам с фон неймановской архитектурой, придут компьютеры на основе мемристивных эффектов. Одним из узких мест архитектуры фон Неймана является тот факт, что обработка и хранение информации физически разделены [12]. То есть информация хранится в памяти, а обрабатывает ее процессор. В процессе работы такого компьютера необходимо перегонять большие объемы информации между процессором и памятью. Мы же хотим объединить обработку и хранение информации в одном месте, чтобы избежать такой излишней переброски данных, и к тому же, теоретически такая новая система наименее энергозатратна, а значит выделят меньше тепла, что исключает сбоев связанных с перегревом.

Рисунок 5 – График реализации во времени закона Мура

Все компьютеры реализованы на архитектуре фон Неймана [12]. Её недостатком является то, что обработка и хранение информации физически разделены, то есть информация хранится в памяти, а обрабатывает ее процессор. В процессе работы такого компьютера необходимо перегонять большие объемы информации между процессором и памятью. Мы же хотим объединить обработку и хранение информации в одном месте, чтобы избежать такой излишней переброски данных, и к тому же, теоретически такая новая система наименее энергозатратна, а значит выделят меньше тепла, что исключает сбоев связанных с перегревом (рисунок 6).

а) архитектура фон Неймана;

б) архитектура основанная на мемристивной системе

Рисунок 6 – Принцип совместного хранения команд и данных в памяти компьютера

Память на основе мемристоров, в первую очередь, может заменить флеш-память [7]. Жёсткие диски в компьютерах уже сейчас активно заменяют носителями на основе флеш-памяти , так как в отличие от накопителей на жестких дисках (например HDD), флеш-память не содержит подвижных механических частей, и поэтому считается более надёжным и компактным видом носителя информации [7]. Поэтому можно ожидать, что память на мемристорах станет единственным типом компьютерной памяти. Благодаря свойствам мемристоров, такие компьютеры можно будет выключать и включать в любой момент, не тратя время на перезагрузку.

Несмотря на простоту устройства, но именно придти к данной реализации мемристора не позволяла современная наука. Устройство резистора, конденсатора и катушки индуктивности простое, а также материальная база для таких элементов подобрана ещё давным-давно. Что не скажешь о мемристорах, технологию создания и материальную базу пытались открыть почти 45 лет. И только когда наука дошла до активного изучения поведения материалов наноразмерных масштабах, то в существование мемристивного эффекта и его практического применения поверили учёные всего мира после официального экспериментального открытия мемристора в 2008 г.

Отслеживание электрической активности нейронов имеет первостепенное значение для разработки нейропротезов – биомедицинских устройств, управляемых «мыслями». Нейропротезы очень хорошо могут быть реализованы на мемристорах, ведь они работают точно также как и настоящие клетки человеческого мозга, о чём будет рассказано чуть позднее.

Но где ещё могут пригодится мемристоры? Чтобы ответить на этот вопрос следует задать следующий вопрос: почему нас не удовлетворяют обычные компьютеры? Создание компьютерной модели мозга – это создание модели, которая начнёт чуть ли не мыслить имитирую реальный мозг, а значит на ней, можно тестировать влияние лекарств избежав возможные случайные негативные последствия клинических испытаний. За счёт этого всё можно делать гораздо быстрее.

Создавая каждый год всё более и более совершенные ЭВМ, тем не менее, учёных и инженеров никогда не удовлетворяли компьютеры. А вот созданный природой вычислительная машина – мозг обладает высочайшей энергоэффективностью, ассоциативностью, высоким быстродействием при очень низких «тактовых» частотах. Создание компьютерной модели мозга – это создание модели, которая начнёт чуть ли не мыслить имитирую реальный мозг, а значит на ней, можно тестировать влияние лекарств, избежав возможные случайные негативные последствия клинических испытаний. Всё это становится уже более или менее реальным, благодаря открытию искусственных нейронных сетей [8]. Суть нейронных сетей мозга заключается в наличии не только большого числа нейронов (в мозге человека – порядка 100 млрд.), выполняющих вычислительную функцию, но и огромного числа связей между этими нейронами (5 000 – 20 000), причем каждая связь имеет свой определённый вес, т.е. значимость каждого сигнала. Роль связей в мозге человека играют синапсы. Ключевая особенность ИНС – возможность обучения, которая достигается изменением весов связей. Однако современные ИНС – это аппаратно-программное воплощение на фон неймановской архитектуре. ИНС могут обеспечивать решение ряда задач с большей эффективностью, если реализовывать их не на компьютерах на мемристивных элементах (рисунок 7). Можно попытаться скопировать структуру мозга, построив нейроны из транзисторов, а синапсы заменив мемристорами [13], тем самым современная ИНС может превратиться в завершённую версию искусственного интеллекта или по-другому говоря, синтезировать сознание человека в компьютере.

а) нервная клетка мозга; б) мемристор

Рисунок 7 – Упрощённое представление об устройстве элемента памяти