Жасалма интеллекттин өнүгүшү менен бирге компьютер чиптерин өзгөртүү муктаждыгы да жаралууда.
Изилдөөчүлөрүнүн бул багыттагы айрым жаңы табылгаларын АКШдагы Миссури жана Британиядагы Кэмбридж университеттери жарыялашты.
Миссури университетинин (University of Missouri) жазганына караганда, алардын изилдөөчүлөрүнүн багыты – компьютерлердин иштөө ыкмасын адамдын мээсинин иштешинен үлгү алуу менен кайра карап чыгуу.
Анткени, учурда компьютердик салттуу микрочиптер физикалык мүмкүнчүлүктөрүнүн чегине жетип, ал эми жасалма интеллект мурдагыдан да көп энергия талап кыла баштады.
Азыркы он жылдыктын аягына чейин ЖИнин маалымат борборлорунун энергия керектөөсү эки эсе көбөйөрү болжолдонууда, бул өз кезегинде туруктуулукка байланышкан олуттуу суроолорду жаратат.
Алдыдагы чечим нейроморфтук эсептөөдөн чыгышы мүмкүн. Бул – компьютердик жабдуулардын маалымат иштетүү ыкмасын кадимки чиптердикине эмес, биологиялык нейрондук тармактардыкына көбүрөөк окшоштуруу.
“Мээнин эң чоң артыкчылыктарынын бири – анын жогорку эффективдүүлүгү. Мээ болжол менен 20 ватт энергияда укмуштай татаал тапшырмаларды аткарат Бул эски лампочканын эле кубаттуулугуна барабар. Ал эми бүгүнкү компьютердик архитектура өтө көп энергия сарптайт”, – дейт университеттин Искусство жана илим колледжинин (College of Arts and Science) физика профессору Сучи Гуха (Suchi Guha).
Нейроморфтук эсептөөнү ишке ашыруу аппараттык деңгээлден башталат.
Профессор Гуха жана анын изилдөө тобу мээге үйрөнүүгө, ыңгайлашууга жана маалыматты сактоого мүмкүндүк берген нейрондордун ортосундагы байланыштар сыяктуу иштөөчү электрондук компоненттерди түзүшүүдө.
Бул иштин максаты – компьютерлердин мурдагыдан кубаттуу гана болбостон, алардын энергияны кескин түрдө үнөмдөгөн системаларына негиз жаратуу.
Компьютердик чипти өзгөртүү
Миссури университетинин материалында көргөзүлгөндөй, ондогон жылдардан бери компьютерлердин иштөөсү транзисторлорго – маалыматты иштетүүгө мүмкүндүк берген майда электрондук өчүргүчтөргө таянат.
Бирок заманбап чиптердин көпчүлүгүндө маалыматты иштетүү жана эс тутум өз-өзүнчө жайларда жайгашкан.
Компьютер кандайдыр бир тапшырманы аткарган сайын, маалымат эки аймактын ортосунда улам-улам, ары-бери өтүп турат. Бул жараян иштин ылдамдыгын жайлатып, энергияны көп сарптайт.
Ал эми адам мээси эс тутум менен маалымат иштетүүнү бөлүп-жарбаган башкача ыкманы колдонот.
Нейрондордун ортосундагы жеке байланыштар синапстар деп аталат жана алар эс тутум менен маалымат иштетүү функциясын бир эле учурда аткарат.
Мындай түзүлүш мээге өтө аз энергия сарптап туруп эле үйрөнүүгө жана ыңгайлашууга мүмкүндүк берет.
Профессор Гуханын изилдөө тобу адам мээсинин иштөө ыкмасын электроникага колдонуп жатат. Алар мээдеги синапстар сыяктуу эле, маалыматты бир жерде сактап да, иштете да алган органикалык транзисторлорду түзүшүүдө.
“Биз жөн гана ылдамыраак транзисторлорду жасоону максат кылган жокпуз. Биз мээнин өзүнө көбүрөөк окшош иштеген түзмөктөрдү жаратууга аракет кылуудабыз”, – дейт бир эле учурда Миссури университетинин Материал таануу жана инженерия институтунда да окутуучулук кылган профессор Гуха.
Бул ыкманын канчалык натыйжалуу экенин текшерүү үчүн изилдөөчүлөр сыртынан караганда дээрлик окшош көрүнгөн бир нече органикалык материалдарды сынап көрүштү. Бирок ал материалдар синаптикалык транзисторлорго айландырылгандан кийин, алардын иштөө көрсөткүчтөрү кескин айырмаланды.
Негизги маселе интерфейсте – түзмөктүн ичиндеги жарым өткөргүч менен изоляциялоочу катмар кошулган жука чек арада чыкты.
“Бул бизге иштөө натыйжалуулугу материал эмнеден жасалганына гана байланыштуу эместигин көрсөтөт. Ал айланасындагы бардык нерселер менен кантип өз ара аракеттенишине да көз каранды. Атүгүл майда структуралык айырмачылыктар да чоң таасир тийгизиши мүмкүн”, – дейт илимпоз.
Мээнин иштөө принцибинен шыктанган эсептөө ыкмалары азырынча алгачкы баскычта болгону менен, профессор Гуханын пикиринде, алардыкы сыяктуу табылгалар биология менен машиналардын ортосундагы ажырымды улам кыскартып жатат.
Профессор Сучи Гуха жетектеге изилдөө тобунун илимий эмгеги Applied Electronic Materials журналында жарыяланган.
“Мээ натыйжалуу эсептөөнүн алтын стандарты бойдон калууда. Эгерде биз чыныгы акылдуу машиналарды кааласак, анда биология үйрөнгөндөй үйрөнө алган аппараттык камсыздоону жасай башташыбыз керек”,- дейт адис.
Адамдын мээсине окшош нанотүзмөк
Британиядагы Кембридж университети (University of Cambridge) маалымдагандай, алар жетектеген изилдөөчүлөр адамдын мээсин окшоштурган наноэлектрондук түзмөктү иштеп чыгышты.
Жаңы түзмөк жасалма интеллекттин аппараттык системалары керектеген энергияны кескин түрдө азайтышы мүмкүн.
Бул илимий изилдөөнүн натыйжалары Science Advances журналында жарыяланды.
Кембридж университетинин изилдөөчүлөрү гафний оксидинин адам мээсинин нейрондору канчалык натыйжалуу байланышканын окшоштурган, жогорку туруктуулукка ээ жана аз энергия талап кылуучу “мемристор” катары иштей алган өзгөчө формасын түзүштү.
Бул университет да өз материалында белгилегендей, жасалма интеллекттин азыркы системалары эс тутум менен иштетүү блокторунун ортосунда маалыматты улам-улам бири-бирине ташып турган салттуу компьютердик чиптерге таянат.
Мындай тынымсыз кыймыл чоң көлөмдөгү электр энергиясын талап кылат, ал эми ЖИнин ар кыл тармактарда кеңири колдонулушу менен энергияга болгон дүйнөлүк суроо-талап кескин өсүүдө.
Мээнин принцибине окшош же нейроморфтук эсептөөлөр – маалыматты бир эле жерде сактап жана иштетүү аркылуу энергия керектөөнү 70%га чейин кыскарта алган альтернативдүү ыкма.
Мындай система өтө аз кубат менен иштеп, адамдын мээси сыяктуу эле үйрөнүүгө жана ыңгайлашууга кыйла жөндөмдүү болмок.
“Энергия керектөө – ЖИнин учурдагы аппараттык системаларындагы негизги көйгөйлөрдүн бири. Бул маселени чечүү үчүн өтө аз ток менен иштеген, жогорку туруктуулукка ээ, которулуу циклдеринде жана түзмөктөрдүн ортосунда мыкты бир тектүүлүктү камсыз кылган, ошондой эле көп сандаган айырмалуу абалдардын ортосунда которула алган түзмөктөр керек”,- дейт Кембридж университетинин Материал таануу жана металлургия кафедрасынан доктор Бабак Бахит (Babak Bakhit).
Мемристор технологиясын өркүндөтүү
Кембридж университетинин маалымат макаласында айтылгандай, азыркы мемристорлордун көпчүлүгү металл оксиди материалынын ичинде өтө майда өткөргүч филаменттердин (жипчелердин) пайда болушуна таянат.
Бирок мындай филаменттер туруктуу эмес жүрүм-турум көрсөтүп, адатта жогорку калыптандыруу жана иштөө чыңалууларын талап кылат.
Бул болсо алардын ири масштабдагы маалымат сактоо жана эсептөө системаларында колдонулушун чектейт.
Андыктан, университеттин изилдөө тобу гафний негизиндеги жука катмардын жаңы түрүн иштеп чыгышты, ал абалдарын таптакыр башкача жол менен алмаштырат.
Стронций менен титан кошуп, катмарды эки баскычтуу ыкма менен өстүрүү аркылуу изилдөөчүлөр оксиддин ичинде, катмарлар кошулган жерлерде кичинекей электрондук “дарбазаларды”, же p-n өтмөктөрүн түзө алышкан.
Бул түзмөккө өткөрүмдүүлүгүн акырындык менен өзгөртүүгө мүмкүндүк берет. Ал муну өткөрүмдүүлүк жипчелерин (филаменттерди) өстүрүү же үзүү аркылуу эмес, интерфейстеги энергетикалык тоскоолдуктун бийиктигин жылдыруу аркылуу ишке ашырат.
Кембридж университетинин Инженердик факультетине да байланышы доктор Бахиттин айтымында, аталган механизм мемристор технологиясын өркүндөтүүдөгү эң чоң кыйынчылыктардын бирин жеңет.
“Жипче негизиндеги (филаменттик) түзмөктөр туш келди жүрүм-турумга ээ. Ал эми биздин түзмөктөр интерфейсте иштегендиктен, алар циклден циклге жана түзмөктөн түзмөккө чейин өзгөчө бир калыптуулукту көрсөтөт”, -дейт илимпоз.
Гафний негизиндеги түзмөктөрдү колдонуу менен изилдөөчүлөр айрым салттуу оксид негизиндеги түзмөктөргө караганда которулуу токторун болжол менен миллион эсе төмөн деңгээлге чейин түшүрө алышты.
Бул мемристорлор аналогдук “эс ичинде эсептөө” (in-memory computing) үчүн негизги талап болгон жүздөгөн туруктуу өткөрүмдүүлүк деңгээлдерин да көрсөттү.
Лабораториялык сыноолор түзмөктөр он миңдеген которулуу циклдерине ишенимдүү туруштук бере аларын жана программаланган абалдарын болжол менен бир суткага чейин сактай аларын аныктады.
Алар ошондой эле биологияда байкалган негизги үйрөнүү эрежелерин, мисалы, импульстардын убакытка көз каранды пластикалуулугун (spike-timing dependent plasticity) кайра жаратышты.
Бул – нейрондор сигналдар качан келгенине жараша өз ара байланыштарын күчөтүп же алсыратуучу механизм.
Температура көйгөйү
Бирок али чечүүнү талап кылган айрым кыйынчылыктар бар. Учурдагы өндүрүш процесси болжол менен 700°C температураны талап кылат. Бул стандарттуу жарым өткөргүчтөрдү өндүрүүдө уруксат берилген чектен жогору.
“Бул – азыр биздин түзмөктү жасоо процессиндеги негизги көйгөй. Бирок, биз учурда температураны төмөндөтүү жана аны өнөр жайдагы стандарттык процесстерге ылайыктуу кылуу жолдорун изилдеп жатабыз.
Эгерде биз температураны азайтып, бул түзүлүштөрдү чипке жайгаштыра алсак, алдыга карай чоң кадам болмок”,- деди доктор Бабак Бахит.
Материал таануучу физик Бахит азыркы ачылыш бир нече жылдар боюу ийгиликсиз болгон эксперименттерден кийинки натыйжа экенин да кошумчалады.
Бурулуш учур өткөн жылдын (2025-жыл) аягында, ал эки баскычтуу чөктүрүү ыкмасына өзгөртүү киргизип, биринчи катмар өстүрүлгөндөн кийин гана кычкылтек кошуп көргөндө пайда болгон.
“Мен бул ишке дээрлик үч жылымды сарптадым. Ийгиликсиздиктер абдан көп болду. Бирок ноябрдын аягында биз биринчи жолу чындап жакшы жыйынтыктарды көрдүк. Албетте, бул дагы деле алгачкы этап, бирок эгерде биз температура маселесин чече алсак, бул технология оюнду өзгөртө турган деңгээлге жетиши мүмкүн. Анткени, энергия керектөөсү абдан төмөн жана ошол эле учурда түзмөктүн иштеши абдан үмүттөндүрөт”,– дейт илимпоз.
Илимий жана техникалык терминдерге түшүндүрмө:
Нейроморфтук эсептөө – адам мээсинин иштөө принциптерин туураган эсептөө ыкмасы.
Ал маалыматты иштетүү үчүн мээнин нейрондук, синаптикалык түзүлүштөрүн, функцияларын моделдеген аппараттык жана программалык камсыздоону түзүүнү камтыйт.
Нейроморфтук эсептөө жасалма интеллекттин өсүшүн тездетүүчү фактор катары кызмат кыла алат.
Жогорку өндүрүмдүү эсептөөлөрдү күчөтөт жана жасалма суперинтеллекттин курулуш блокторунун бири боло алат. Атүгүл, учурда нейроморфтук эсептөөнү кванттык эсептөө менен айкалыштыруу боюнча эксперименттер да жүргүзүлүп жатат.
Интерфейс – эки электрондук түзүлүштүн ортосундагы же адам менен компьютердин ортосундагы байланыш.
Интерфейстер – технология иштеп чыгуучулар аппараттык жана программалык компоненттердин ортосундагы өз ара аракеттенүү чекиттери катары колдонгон куралдар жана түшүнүктөр.
Алар системанын бардык компоненттерине киргизүү-чыгаруу системасы жана деталдуу протоколдор аркылуу бири-бири менен байланышууга жардам берет, ошондой эле алардын өз алдынча иштөөсүнө мүмкүндүк түзөт.
Интерфейстер ошондой эле колдонуучуларга клавиатура жана сенсордук экран сыяктуу аппараттык түзүлүштөр жана операциялык системалар же интернет протоколдору сыяктуу программалык камсыздоолор аркылуу ар кандай түзмөктөр менен өз ара аракеттенүүсүнө жардам берет.
Мемристор – электр чынжырындагы электр тогунун агымын чектеген же жөнгө салган жана мурда андан өткөн заряддын көлөмүн “эсте сактап калган” электрдик компонент.
Мемристорлор көптөгөн реалдуу колдонмолор үчүн маанилүү. Себеби алар энергияга көз каранды эмес (энергия өчүрүлгөндө да маалыматты сактайт), бул электр жок болсо же өчүп калса да узак убакыт колдонууга мүмкүндүк берет.
Мемристор түшүнүгүн эң алгач 1971-жылы кытай-америкалык электр инженери жана компьютер илимпозу, Берклидеги Калифорния университетинин (University of California, Berkeley) электротехника жана компьютер илимдери боюнча ардактуу профессору Леон Онг Чуа (Leon Ong Chua) сүрөттөгөн.
Металл оксиди – металл менен кычкылтек байланышкан химиялык кошулмаларды камтыган кеңири, жалпы категория (мисалы, темир оксиди, жез оксиди жана магний оксиди).
Ал эми компьютердик чиптерде “металл оксиди” деген термин ар бир транзистордун ичинде жайгашкан микроскопиялык изоляциялоочу катмарды (көбүнчө кремний диоксидин) билдирет.
CMOS (сomplementary metal-oxide-semiconductor- комплементардык металл-оксид-жарым өткөргүч) деп аталган бул технология бардык заманбап процессорлордун жана эс тутумдардын негизги курулуш блогу болуп саналат.
Компьютердик чиптин өзөгүндө MOSFET деп аталган, (metal-oxide-semiconductor field-effect transistors – металл-оксид-жарым өткөргүч талаа-эффект транзисторлору) миллиарддаган микроскопиялык өчүргүчтөр жатат.
Гафний (химиялык белгиси Hf) – жылтырак, күмүш-боз түстөгү өтмө металл. Ал жогорку эрүү температурасы жана коррозияга өтө туруктуулугу менен мүнөздөлөт. Гафний – нейтрондорду сиңирүү жөндөмү менен өзгөчө белгилүү болгондуктан, ядролук жана авиациялык өнөр жай үчүн маанилүү материал.
Гафний гафний оксиди (HfO₂) түрүндө заманбап компьютердик чиптер үчүн да маанилүү материал жана негизинен транзисторлордо электр тогунун агып кетишин алдын алуу үчүн изоляциялоочу катмар катары колдонулат.
Бул өз кезегинде кичирээк, ылдамыраак жана энергияны үнөмдүү колдонгон микропроцессорлорду түзүүгө мүмкүндүк берет.
Филаменттик түзмөктөр – компьютердик чиптердин бөлүгү, изоляциялоочу же жарым өткөргүч катмар аркылуу наноөлчөмдөгү өткөрүүчү жолдордун (филаменттердин) пайда болушу жана бузулушу аркылуу иштеген электрондук компоненттер.
Филаменттик түзмөктөр адатта жөнөкөй “сэндвич” сыяктуу куралат. Эки металл электроддун ортосуна изоляциялоочу же жарым өткөргүч катмар (мисалы, металл оксиди) жайгаштырылат.
PN өтмөк – p-типтеги (оң, тешиктерге бай) жана n-типтеги (терс, электрондорго бай) жарым өткөргүч материалдардын ортосундагы чек аралык интерфейс. Ал токтун бир гана багытта өтүшүнө мүмкүндүк берген диодду түзөт жана бир тараптуу клапан сыяктуу иштейт.
Эки материалды бириктирүү чек арага жакын жерде кичирейген аймактын пайда болушуна алып келет, анткени эркин электрондор бош тешиктерди толтурат. Мунун натыйжасында электр тогу өтмөк аркылуу бир гана багытта өтө алат.
PN өтмөк түшүнүгү эң алгач 1939-жылы америкалык физик Рассел Олу (Russell Ohl) тарабынан киргизилген.
Шилтемелер:
- Маалымат макала Миссури университетинин https://showme.missouri.edu/2026/inspired-by-the-brain-mizzou-researchers-build-smarter-more-efficient-computer-hardware/ интернет баракчасындагы жана Кембридж университетинин https://www.cam.ac.uk/research/news/new-computer-chip-material-inspired-by-the-human-brain-could-slash-ai-energy-use интернет баракчасындагы материалдардын негизинде жазылды.
- Маалымат макалага негиз берген илимий изилдөөлөр Applied Electronic Materials https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsaelm.5c02633 жана Science Advances https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aec2324 журналдарында жарыяланган.
- Сүрөт unsplash.com сайтынан алынды жана iStock компаниясына таандык, автору Black Jack 3D.
- Илимий жана техникалык терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.
