Отдельные нейроны человеческого мозга с высокой скоростью и эффективностью могут выполнять так называемые логические операции. Вычислительные системы, которые подражают работе биологических нейронов, так называемые нейроморфные системы могут выполнять подобные операции при помощи нескольких электронных узлов, соединенных в схему логического элемента. Не так давно исследователи из Фуданьского университета и китайской Академии наук закончили разработку электронных аналогов нейронов — нейристоры, элементы структуры которых изготовлены из двумерных плоских материалов. И такие нейристоры уже сейчас способны выполнять логические операции OR, AND, XNOR и XOR без потребности в дополнительных устройствах.

«Наши нейристоры построены по схеме с двойным управляющим электродом, затвором, а в качестве канала используется двумерный материал» — пишут исследователи, — «Используя полупроводники n-, p-типа и их комбинацию, мы можем реализовать выполнение нейристором любой логической операции. Поэтому один нейристор уже можно рассматривать как отдельный логический элемент».

Для проверки работоспособности ученые изготовили нейристоры двух типов — из диселенида вольфрама (WSe2) и дисульфида молибдена (MoS2), а структура этих нейристоров была предназначена для выполнения операций суммировании и проверки четности. При этом, ученые получили 78-процентную экономию площади кристалла по сравнению с площадью, занимаемую традиционным логическим элементом, выполняющим такую же функцию.

После этого ученые создали искусственную нейронную сеть на базе трехмерной структуры их элементов XNOR. Эта сеть показала производительность на уровне 622.35 тера-операций в секунду за ватт и потребление энергии 7.31 мВт на один элемент.

Такие показатели говорят о том, что такие нейристоры и логические элементы могут стать основой нейроморфных процессоров следующего поколения, которые будут иметь весьма скромные габариты при очень высоком быстродействии и эффективности. А в самом ближайшем времени китайские ученые планируют включить в состав нейристора элемент памяти, состояние которого будет переключать полярность нейристора, что позволит программировать устройство для выполнения различных логических операций.