Ученые из Кореи представили новый подход к обработке сигналов в электронных устройствах. Вместо традиционной борьбы с электрическими помехами, которые принято называть шумом, ученые предлагают использовать их как рабочий инструмент.
В классической электронике шум считается нежелательным явлением, так как он искажает сигналы и снижает точность передачи данных. Однако работа нервной системы человека строится на ином принципе: нейроны мозга не дают абсолютно одинаковую реакцию на повторяющиеся стимулы из-за внутренних флуктуаций. Эта вариативность помогает мозгу адаптивно обрабатывать информацию из внешней среды.
Вдохновившись этим биологическим механизмом, ученые разработали полупроводниковую структуру на основе мемристоров. Мемристор — это компонент, который меняет свое сопротивление под действием электричества и сохраняет это состояние. В ходе экспериментов выяснилось, что характер шума, возникающего в мемристоре, напрямую зависит от его текущего сопротивления.
Это свойство позволило создать так называемый программируемый вероятностный нейрон. Суть его работы заключается в том, что при одном и том же входном сигнале устройство может выдавать разную вероятность отклика в зависимости от предварительно заданного состояния мемристора. Таким образом, ученые научились не просто учитывать шум, а целенаправленно настраивать его уровень для решения конкретных задач.
Один и тот же нейрон можно адаптировать к сигналам разной частоты. Изменяя сопротивление мемристора, схему переключают между режимом работы с медленными процессами, например, анализирующими движения человека в диапазоне герц, и быстрыми сигналами, такими как речь в диапазоне килогерц.
Эффективность подхода была подтверждена экспериментально. В тестах система показала точность распознавания двигательной активности на уровне 94,8 %, а распознавания речи — 95 %.
По словам руководителя проекта, основная ценность работы заключается в том, что шум мемристоров перестает рассматриваться как дефект и становится управляемым ресурсом для обработки информации. Возможность перенастройки одного и того же оборудования под разные типы сигналов открывает перспективы для создания маломощных нейроморфных систем, которые могут найти применение в периферийных устройствах интернета вещей и мобильной электронике.