Супер-Тьюринговые синаптические резисторные цепи для интеллектуальных морфирующих крыльев

Мероприятия

Искусственный интеллект и нейробиологические системы с каждым годом все больше сближаются в своем функционале, однако принципиальные различия между ними до сих пор сохраняются. Одним из ключевых отличий является способность человеческого мозга выполнять выводы и обучение одновременно, что называют супер-Тьюринговыми вычислениями. В то время как традиционные компьютерные системы, основанные на модели Тьюринга, проводят обучение и вывод последовательно, что иногда снижает эффективность при работе в сложных и быстро меняющихся условиях. Новаторской разработкой в этой области стали супер-Тьюринговые синаптические резисторные цепи (synstor), которые претендуют на значительное повышение адаптивности и энергоэффективности систем искусственного интеллекта за счет одновременного выполнения процессов обучения и вывода информации. Синаптические резисторы представляют собой специализированные электронные устройства, воспроизводящие поведение биологических синапсов.

В отличие от традиционных нейронных сетей, работающих с цифровыми сигналами и требующих отдельного этапа обучения, synstor работают в аналоговом режиме, используя импульсные сигналы с постоянной амплитудой. Это позволяет им не только выполнять вычисления по выводу данных, но и динамически изменять свои характеристики проводимости во время самой обработки сигналов, что соответствует процессу обучения. Основная идея супер-Тьюринговых вычислений, реализуемых с помощью synstor, базируется на модификации матрицы проводимости — эквивалента весовых коэффициентов нейронной сети — одновременно с выполнением вычислений. При этом используется коррелляционная обучающая функция, тесно связанная с известным биологическим механизмом зависимой от времени пластичности синапса (STDP). Благодаря одновременному обновлению весов во время обработки входящих сигналов, устройство получает возможность в реальном времени адаптироваться к изменениям внешней среды и корректировать собственные ошибки.

Практически возможности синтезированных супер-Тьюринговых синаптических резисторных цепей были продемонстрированы в рамках управления морфирующим крылом. Морфирующие крылья способны менять свою форму во время полета, что улучшает аэродинамические характеристики, снижает сопротивление и увеличивает подъемную силу. Управление такими крыльями в реальном времени — задача чрезвычайно сложная из-за непредсказуемости воздушных потоков и влияния многих факторов. Традиционные системы управления, основанные на последовательном обучении и выводе, часто не справляются с динамическими изменениями среды. Использование синтезированных synstor в структуре управления позволило создать интеллектуальную систему, которая одновременно проводит анализ текущего состояния крыла и корректирует управляющие параметры, обучаясь на лету.

Это обеспечивает снижение отношения сопротивления к подъемной силе, уменьшение колебаний аэродинамических характеристик и эффективное восстановление крыла из состояний сваливания. Более того, проведенные эксперименты показали, что такая система превосходит как классические искусственные нейронные сети, так и человеческих операторов в скорости обучения, точности управления и энергетической эффективности. Аппаратная реализация synstor основана на сложной многослойной структуре, включающей полупроводниковый кремниевый канал, тонкую диэлектрическую прослойку, ферроэлектрический слой из сплава гафния и циркония (Hf0.5Zr0.5O2) и проводящий электрический электрод на основе оксида вольфрама (WO2.

8). Важной особенностью является наличие шотткиевских контактов с титаном, которые обеспечивают нужное распределение электрических полей и позволяют переключать состояние ферроэлектрических доменов, что напрямую влияет на проводимость устройства. Такая конструкция обеспечивает надежное и точное управление весовыми коэффициентами in situ, без необходимости внешнего вмешательства. Отличительная особенность — способность synstor изменять свое состояние даже при выполнении вычислений благодаря параллельному применению импульсов на входные и выходные электроды. При наложении одинаковых по амплитуде сигналов на оба вывода происходит переключение ферроэлектрических доменов, тогда как при подаче лишь на вход или выход цепь ведет себя как пассивный резистор, не изменяя состояния.

Этот механизм делает возможным одновременное выполнение процессов вывода и обучения, что недоступно традиционным аппаратным решениям. Сравнение synstor с другими аналоговыми устройствами, такими как плавающие затворы, мемристоры и фазово-переходные резисторы, показывает ряд преимуществ в виде более низкой энергетической стоимости, высокой точности настройки проводимости и долговременной стабильности параметров. В частности, длительность сохранения заданного состояния превышает год, а количество циклов переключения достигает триллионов без значительного ухудшения характеристик. Кроме синаптических резисторов, в системе применяются искусственные нейроны, имитирующие биологическое поведение, включая генерацию импульсов при достижении определенного порога тока. Используются как аналоговые, так и цифровые схемы, которые обеспечивают формирование выходных сигналов для воздействия на исполнительные механизмы морфирующего крыла — пьезоэлектрические актуаторы, способные менять форму кровельного края в ответ на управляющие импульсы.

В рамках широкомасштабных экспериментальных тестов проводилась оценка эффективности системы управления с использованием synstor, а также сравнение с традиционными искусственными нейронными сетями и человеческими операторами. Испытания проходили в аэродинамической трубе при различных углах атаки, включая условия докризисного полета и режим сваливания, характеризующийся сложнейшим аэродинамическим шумом и хаосом. Результаты показали, что синтезированный synstor обеспечивает на порядок более быстрое достижение оптимальных параметров управления, снижая время обучения в среднем до нескольких секунд против десятков секунд у людей и часов у ANN. Помимо этого, synstor продемонстрировали более стабильную адаптивность при резких изменениях условий полета, что особенно важно в стационарных и трактуемых лишь приближенно средах. В условиях сваливания synstor системам удалось успешно восстановить управляемость крыла, тогда как ANN просто не справились с задачей.

Сопоставление энергопотребления синтезированного решения и классических алгоритмических вычислений также было поражающим. Synstor и связанные с ними контуры потребляли энергию на уровне десятков нановатт, что в миллионы раз менее интенсивно по сравнению с вычислениями на современных процессорах, требующих ватт энергетических ресурсов. Это открывает перспективы использования таких систем в компактных автономных дронах и других устройствах с ограниченным энергобюджетом. Теоретическая основа super-Turing computing в контексте представленных экспериментов опирается на концепцию совместного минимизации объективной функции, связанной с состоянием системы управления. При этом суммарный функционал ошибки характеризуется как функция Ляпунова, которая в процессе учёбы систематически уменьшается до устойчивого значения.

Одновременно synstor обеспечивает автоматическую коррекцию ошибок и адаптацию алгоритма управления в реальном времени, значительно улучшая надежность и производительность. Перспективы развития данных технологий обещают серьезные изменения в области искусственного интеллекта и автономных систем. Integración synstor в мультислойные структуры позволит создавать более сложные и эффективные нейроморфные вычислительные платформы, гибко адаптирующиеся к непредсказуемым и динамичным ситуациям. В долгосрочной перспективе подобные решения способны стать фундаментом для развития интеллектуальных роботов и беспилотных летательных аппаратов с уровнем адаптивного поведения, сравнимым с живыми организмами. Для научного сообщества синтезированные супер-Тьюринговые синаптические резисторы открывают возможность более глубокого понимания процессов обучения в живых системах и интеграции этих принципов в инженерные решения.

Разработка новых материалов и микроэлектронных технологий, оптимизация цифровых и аналоговых интерфейсов, а также внедрение алгоритмов обучения, имитирующих естественные формы пластичности, будут способствовать дальнейшему росту эффективных интеллектуальных систем. Таким образом, интеграция супер-Тьюринговых синаптических резисторных цепей в управление морфирующими крыльями значительно повышает качество адаптации, снижает энергопотребление и расширяет границы применения искусственного интеллекта в сложных средах. Это открывает новые горизонты для создания высокоинтеллектуальных автономных систем, способных гибко реагировать на вызовы реального мира, от авиации до робототехники и beyond.