Пресса об РФФИ
Раскрыта концепция создания «мозга на чипе»
Газета «Поиск» (г. Москва), 24.05.2020
Дата публикации: 08.09.2020
Группа учёных работает над созданием мозгоподобных мемристивных систем, обеспечивающих высочайшую степень адаптивности, энергоэффективности, необходимую для реализации компактных и эффективных нейроинтерфейсов, робототехники нового поколения, искусственного интеллекта, умного города, персонализированной медицины и др.
Учёными Университета Лобачевского в сотрудничестве с другими коллегами из России, Италии, Китая и США впервые предложена концепция мемристивного нейрогибридного чипа для использования в компактных биосенсорах и нейропротезах. В основе концепции лежат существующие и перспективные решения на стыке нейронных клеточных и микрофлюидных технологий, позволяющие вырастить пространственно упорядоченную живую нейронную сеть, в сочетании с КМОП-совместимыми технологиями создания микроэлектродных матриц и массивов мемристивных устройств для регистрации, обработки и стимуляции в реальном времени биоэлектрической активности.
Со слов заведующего лабораторией Научно-исследовательского физико-технического института ННГУ, взаимодействие разных подсистем организуется на одном кристалле (чипе) и управляется встроенными аналого-цифровыми схемами.
«Реализация такой биосовместимой микроэлектронной системы, наряду с развитием клеточных технологий, обеспечит прорыв в области нейропротезирования с важным конкурентным преимуществом: миниатюрный датчик биоэлектрической активности на основе микро- и наноструктур с возможностью хранения и обработки сигналов в режимах как прямого распространения, так и обратной связи будет играть роль активного нейроинтерфейса для интеллектуального управления нейрональными структурами. Такие возможности недостижимы на основе традиционных архитектур нейроинтерфейсов и могут быть распространены на другие типы биоэлектрических сигналов для решения проблем регистрации сигналов активности мозга, сердца и мышц, а также состояния кожи в составе носимых систем обработки сигналов и диагностики», — подчеркнул Алексей Михайлов.
«Простейшей задачей, выполняемой мемристивными устройствами, является прямая обработка спайковой активности биологической сети (рисунок 1C), однако перспективные нейросетевые архитектуры на основе полносвязанных мемристивных массивов «кросс-бар» с возможностью самообучения предназначены для адаптивного декодирования временных и пространственных характеристик биоэлектрической активности. Выходы такой сети (рисунок 1F) могут быть использованы для управления воздействием на клетки путём последовательного модулирования внеклеточной стимуляции по заданному протоколу (рисунок 1G). Аналоговые и цифровые схемы для управления массивами электродов и мемристивных устройств, усиления, генерации и передачи сигналов между слоями должны быть реализованы в основном приборном слое КМОП (рисунок 1E)», — поясняет Алексей Михайлов.
Для создания нейрогибридного чипа потребуется совместное проектирование и оптимизация всех упомянутых элементов на уровнях материалов, устройств, архитектур и систем. Конечно, эта работа должна идти в ногу с развитием био- и нейротехнологий для решения ряда проблем, связанных в первую очередь с биосовместимостью, механическим воздействием, геометрией, расположением и миниатюризацией микроэлектродов и зондов, а также с реакцией живой культуры / ткани на интерфейсе с искусственной электронной подсистемой.
Как говорит Алексей Михайлов, концепция раскрывает идею создания системы «мозг-на-чипе», относящейся к более общему классу мемристивных нейрогибридных систем для робототехники нового поколения, искусственного интеллекта и персонализированной медицины.
«Именно уникальные свойства мемристивных устройств определяют их решающее значение в разработке прикладных нейроморфных и нейрогибридных систем для нейровычислительных устройств, интерфейсов «мозг-компьютер» и нейропротезирования. Данные сферы займут значительную часть мирового рынка высоких технологий объёмом в триллионы долларов к 2030 г. с учётом скорости развития и внедрения технологий искусственного интеллекта, Интернета вещей, технологий «больших данных», «умного города», робототехники, а в ближайшем будущем, также нейропротезирования и инструментальной корректировки / поддержки / усиления когнитивных способностей человека», — говорит в заключение Алексей Михайлов.
Различные исследовательские задачи в рамках реализации данной концепции уже активно решаются в университете Лобачевского при поддержке Российского научного фонда (грант № 16-19-00144), – в части создания массивов металл-оксидных мемристоров для двунаправленного нейроинтерфейса, Российского фонда фундаментальных исследований (гранты №№ 18-29-23001 и 20-01-00368), – в части мозгоподобных мемристивных нейросетевых архитектур и спайковых нейронных сетей, а также Правительства Российской Федерации (Соглашение № 074-02-2018-330 (2)), – в части индуцированных шумом явлений в мемристивных материалах, устройствах и сетях.
Отдел по связям с общественностью и онлайн-образованию ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Источник: газета «Поиск»
Фото: Gerd Altmann / Pixabay
