Neuronové tranzistory postupně dospívají, zvyšuje se jejich rychlost, hustota i schopnost zpracovávat vstup.
Sulfid molybdeničitý (molybdenit) patří do skupiny chalkogenitů přechodných kovů, které se stále častěji uplatňují i jako polovodiče.
Může být připraven také v podobě 2D materiálu s vlastnostmi v mnohém připomínajícím grafen. Oproti grafenu má sulfid molybdeničitý dokonce některé vlastnosti lepší; jeho vrstvu lze např. přepínat mezi vodičem a polovodičem pouze změnou tlaku. Dále lze snadno ladit i velikost zakázaného pásu a tranzistory z molybdenitu vykazují prozatím vůči těm grafenovým menší chybovost. Křemík zase předčí možností miniaturizace a energetickou úsporností.
Právě dvoudimenzionální vrstva sulfidu molybdeničitého se stala základem nově připraveného neuronového tranzistoru. S. G. Hu a jeho kolegové z čínské University of Electronic Science and Technology a Nanyang Technological University (Singapur) publikovali své výsledky v časopisu Nanotechnology.
Lidské neurony fungují digitálně, na principu „všechno, nebo nic“. O aktivaci rozhoduje, zda vstup dosáhne určité prahové hodnoty. Neuron přitom provádí vyhodnocení (vážený součet) vstupů přicházejících současně z různých zdrojů.
Právě tyto vlastnosti má i tranzistor fungující na principu neuronu. Je možné k němu přivádět vstup z jedné nebo i více bran (hradel) a tranzistor pak provede příslušné vyhodnocení.
Dosavadní neuronové tranzistory pracovaly na nízkých frekvencích, okolo 0,05 Hz – ve srovnání s neurony v lidském mozku, které mají rychlost kolem 5 Hz. Nově zkonstruovaný tranzistor na bázi molybdenitu má naproti tomu široce volitelný rozsah od setin po 15 Hz, podle nastavení by se tedy mohl hodit pro různý typ aplikací. Jako následující cíl autoři výzkumu uvádějí co nejvíc zvýšit počet vstupů, které tranzistor dokáže zpracovávat. Neuron v lidském mozku vyhodnocuje současně informace z až tisíce propojení (synapsí).
Předpokládá se, že architektura na bázi takových prvků („neuromorfní hardware“) by mohla být velmi pružná (rekonfigurovatelná) a vhodná nepřekvapivě třeba pro aplikace neuronových sítí/strojového učení. Jako další prvek, s nímž by neuronové tranzistory mohly být integrovány, se uvádějí memristory; ty by mohly hrát cca roli synapsí biologického mozku.
Z velkých IT firem došla v projektech kolem neuronových tranzistorů zatím nejdále IBM. Před 3 lety firma ve spolupráci s Cornell University svůj neuronový tranzistor zvaný Synapse dotáhla až do verze s milionem programovatelných neuronů na čipu.
Zdroj: Phys.org a další
