Научный семинар «Нейроморфные системы и их реализация» прошел в НИИМЭ

Научный семинар «Нейроморфные системы и их реализация» прошел в НИИМЭ

24.01.2018

Научный семинар «Нейроморфные системы и их реализация» прошел в НИИМЭ

24 января под руководством члена Президиума РАН, академика Г.Я. Красникова в НИИ молекулярной электроники (НИИМЭ)прошел научный семинар «Нейроморфные системы и их реализация».

В семинаре приняли участие более 60 научных сотрудников академических институтов, исследовательских центров и высших учебных заведений, в том числе представители НИИМЭ, ФТИАН РАН, ИПТМ РАН, ИФТТ РАН, НИЦ «Курчатовский институт», НИИСИ РАН, ИСВЧПЭ РАН, ИФТТ РАН, ИПС им. А.К. Айламазяна РАН, ИРЭ им. В.А.Котельникова РАН, МФТИ, НИУ «МИЭТ», СПбГЭТУ «ЛЭТИ», НИТУ «МИСиС», ННГУ им. Н.И. Лобачевского, Казанского федерального университета и др., а также представители академического корпуса: президент Национального исследовательского университета «МИЭТ», академик РАН Ю.А. Чаплыгин; главный научный сотрудник Института проблем технологии микроэлектроники и особо чистых материалов РАН, член-корреспондент РАН В.В. Аристов; директор Института радиотехники и электроники имени В.А. Котельникова РАН, член-корреспондент РАН С.А. Никитов; заведующий лабораторией Института радиотехники и электроники РАН, академик РАН А.С. Бугаёв; научный руководитель Института физики твердого тела РАН, член-корреспондент РАН В.В. Кведер; научный руководитель АО «Швабе», член-корреспондент РАН А.М. Филачев.


Открывая работу семинара, Г.Я. Красников подчеркнул нарастающую значимость микроэлектроники для обеспечения национальной безопасности и технологической независимости государства: вопросы, связанные с развитием электроники, рассматриваются сегодня на самом высоком государственном уровне: «Сегодня мы хотим посмотреть на состояние дел в области изучения и построения нейроморфных систем: какие есть наработки и перспективы развития этого направления, какие можно будет предусмотреть работы в рамках организованного на базе НИИМЭ Консорциума «Перспективные материалы и элементная база информационных и вычислительных систем». В своем вступительном слове Геннадий Яковлевич также отметил, что семинар проходит в рамках научного совета РАН «Фундаментальные проблемы элементной базы информационно-вычислительных и управляющих систем и материалов для ее создания», образованного на основе двух научных советов РАН: «Совета по элементной базе микро-, нано- электроники, квантовым компьютерам и материалам для микросистемной техники» и «Совета по физико-химическим основам полупроводникового материаловедения».


Заместитель руководителя Центра коллективного пользования уникальным научным оборудованием в области нанотехнологий МФТИ Д.В. Негров выступил с докладом «Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей», в котором отразил проблематику построения архитектур современных нейронных сетей. Докладчик представил архитектуру, разработанную лабораторией МФТИ, которая обладает свойствами, необходимыми для эффективной реализации. Архитектура имеет ряд преимуществ в сравнении с другими системами (напр. TPU, Volta и др.), на ее базе уже реализованы IP ядра системы, способные использоваться как в SoC, так и самостоятельном кристалле, а в ближайшее время архитектура будет реализована «в кремнии».


Главный научный сотрудник ИПС им. А.К. Айламазяна РАН д.ф.-м.н., проф. Н.Н. Непейвода в докладе «От нейроморфных к метанейроморфным: некоторые замечания о принципиально новых особенностях информатики для нейровычислений и о возможности перехода к высшим уровням нейровычислений» подчеркнул необходимость аппаратной поддержки нейрокомпьютинга, которая позволит эффективно использовать его преимущества для обработки больших данных. По его мнению, для полного использования преимуществ нейросистем необходимо отойти от программирования их в традиционном стиле - необходимо развивать теорию управления нейросетями и алгебраическую теорию их композиции и декомпозиции. При этом использование квантовых эффектов для создания эффективных недетерминированных нейрокомпьютеров может оказаться намного перспективнее «квантовых компьютеров».


Заместитель директора ИПТМ РАН к.ф.-м.н. С.В. Ковешников в докладе «Элементная база для нейроморфных вычислений на основе резистивной памяти: современное состояние и перспективы» представил детальный обзор технических характеристик, технологий и материалов резистивной памяти (RRAM), которую полагает наиболее перспективной для использования при создании отечественных нейроморфных систем. Он отметил, что по результатам различных исследований резистивная память RRAM показывает лучшие результаты по сочетанию плотности записи данных, энергоэффективности, надежности и скорости переключения в сравнении с NAND / NORFlash, MRAM, FeRAM. В свою очередь, имеющиеся понимание и методики позволят развивать эту технологию развивать в Консорциуме (НИИМЭ, ИФП СО, ИФТТ, ФТИАН) с МФТИ и Микроном.


К.ф.-м.н., проф. Г.Н. Панин (старший научный сотрудник ИПТМ РАН, Исследовательский центр квантово-функциональных полупроводников, Академия нано- информационных технологий, Университет Донгука, Сеул, Южная Корея) в докладе «Мемристивные двумерные электронные системы – новый тип электронных логических переключателей и памяти» рассказал о мемристивных системах, имеющих синапсоподобное поведение и 2D мемристорах, как о новом классе энергонезависимых электронных компонентов, которые смогут  решить проблему современной цифровой электроники, связанную с технологическим пределом масштабирования. Продемонстрировав результаты проведенных экспериментов, он отметил, что синапсоподобные мемристивные системы могут быть применены в искусственных нейронных сетях и интеллектуальных машинах для  аналоговых вычислений, а двумерные фотомемристоры с плавающим фотозатвором могут быть применены для широкого круга задач нейроморфных вычислений и  обработки изображений и распознавания образов.


Директор Института радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова РАН, член-корр. РАН С. А. Никитов и ведущий научный сотрудник института д.ф.-м.н.
М.В. Логунов рассказали о совместной разработке с МФТИ нейроморфных систем на базе эффектов спинтроники и спин-фотоники с рабочими частотами до 20 ТГц, имеющей целью увеличение эффективности использования вычислительных мощностей и повышение энергоэффективности систем обработки информации


Начальник Научно-исследовательской лаборатории «Исследование изделий нано- и микросистемной техники» ЦКП «МСТ и ЭКБ» НИУ МИЭТ к.ф.-м.н. Г.Д. Демин в продолжение темы рассказал в своем докладе о перспективах создания маломощных нейроморфных систем на базе спинтронных технологий. Так память (STT-MRAM) на спиновом переносе демонстрирует преимущества в виде энергонезависимости, масштабируемости (до 22 нм), быстродействия (3-5 нс), радиационной стойкости и высокой износостойкости. Докладчик рассказал о применении нейронных сетей на основе спинтронных технологий, приведя в пример спиновой наногенератор (высокочастотный приемник/передатчик сигнала, работающий в диапазоне частот 0.5-250 ГГц для беспроводных, мобильных и телекоммуникационных систем), тестовый образец которого был создан в исследовательском центре МИЭТ в партнерстве с российскими и зарубежными научными организациями.


Старший научный сотрудник Центра оптико-нейронных технологий НИИСИ РАН к.ф.-м.н. Я.М. Карандашев выступил с докладом о некоторых задачах создания мемристорных функциональных схем, привел результаты проведенных исследований и тестов.


Заведующий отделом нейроинформатики НИИСИ РАН д.ф.-м.н., проф. В.Л. Дунин-Барковский в соавторстве с Соловьевой К.П., Шакировым В.В. (НИИСИ РАН, МФТИ) в своем докладе, посвященном «нетрадиционным нейроморфным конструкциям» применил для создания нейроморфных конструкций Принцип Павлова: сеть нейронов, где сила каждой связи постепенно меняется как функция (локально) распределённых (векторных) сигналов ошибки (сети) и состояний возбуждения (соединяемых) нейронов, (постепенно) – отметив, что именно внесение ошибки позволяет выстроить безошибочную работу систем глубокого обучения. Он также предложил модель электро/радио/свет нейрокомпьютера.


В своем докладе заведующий отделом оптических наноструктур НИИСИ РАН А.Н. Палагушкин (соавторы – д.ф.-м.н. Д.В. Рощупкин (ИПТМ РАН), С.А. Прокопенко, А.П. Сергеев (НИИСИ РАН), В.В. Привезенцев (ФТИАН РАН)) рассказал о проведенных исследованиях в области изготовления и влияния материалов и внешних сред на работу мемристорных структур, исследованиях оптических и электрофизических свойств, временной релаксации параметров наноструктур металл-аморфный полупроводник-металл, экспериментальных работах в области изготовления мемристоров. Также в докладе сообщалось о разработке технологии и изготовлении экспериментальных образцов кроссбаров 16х16, содержащих 256 мемристорных элементов.

Заместитель директора НБИКС по научной работе НИЦ «Курчатовский институт» к.ф.-м.н. В.А. Демин (НИЦ «Курчатовский институт») в своем докладе рассказал об органических и неорганических мемристивных элементах и прототипах нейроморфных вычислительных систем на их основе, продемонстрировал результаты экспериментов, проведенных в институте над мемристорами, созданными с применением нанокомпозитных материалов. Также докладчик рассказал о реализации элементарного и двуслойного перцептрона на основе органических мемристоров и о ведущейся разработке перспективных архитектур нейроморфных сетей на основе мемристоров.

Заведующий лабораторией физики и технологии тонких пленок ННГУ им. Н.И. Лобачевского к.ф.-м.н. А.Н. Михайлов выступил с докладом «Металл-оксидные мемристивные наноструктуры и устройства для нейроморфных и нейрогибридных систем», в котором представил «дорожную карту» по перспективным направлениям развития исследований, разработок и применений мемристивных наноматериалов и систем. Докладчик привел примеры продуктов на основе мемристоров: запоминающие устройства, логические схемы, нейропроцессоры, нейрогибридные системы – привел результаты структурных исследований и моделирования мемристивных структур, возможности создания мемристивных устройств, совместимых с КМОП технологией, а также  искусственной нейронной сети на основе массива мемристивных устройств.

Заместитель директора Высшей школы информационных технологий и информационных систем по научной деятельности Казанского федерального университета к.т.н. М.О. Таланов представил проект протеза сегмента спинного мозга на основе мемристорного нейромодулирующего нейрона. Проект находится в начальной стадии разработки и, в случае успеха, протез с неинвазивным подключением поможет пациентам с травмой спинного мозга самостоятельно передвигаться на ногах.

Старший научный сотрудник отдела функциональной электроники НИИМЭ К.ф.-м.н. И.В. Матюшкин и младший научный сотрудник института Г.С. Теплов выступили с завершающим докладом «Абстракция вычислимости и парадигма коннекционизма», в котором отметил отметил, что понятие «модель вычислений», вытекающее логически из фундаментальных математических абстракций функции и алгоритма, и близкое к нему понятие «вычислимость» требуют уточнения определения и формализации. С этой целью он ввел представление о минимальной модели вычислений и ее шкале по степени детализации структуры вычислителя, предложил вариант формализации минимальной модели вычислений для коннекционистской системы, работающей в полудуплексном режиме, отметив, что формализации нуждаются в дискуссии в научном сообществе. Докладчик предложил модель адаптивного нейрона, на основании синтеза моделей клеточного автомата и нейронной сети, а также представил модель конечного автомата абстрактного нейрона для эффективной аппаратной реализации, реализующую мультипликативную и суммирующую функции с помощью одного блока СБИС.

В заключение семинара выступил главный научный сотрудник Института проблем технологии микроэлектроники и особо чистых материалов РАН, член-корреспондент РАН В.В. Аристов, поблагодаривший всех участников и отметивший полезность формата регулярного обсуждения вопросов, связанных с развитием нейроморфных систем. Также В.В. Аристов  предложил участникам присылать свои обоснованные проработанные предложения для включения в список работ Консорциума «Перспективные материалы и элементная база информационных и вычислительных систем».

Презентации участников форума доступны для скачивания по ссылке