인공 신경망을 위한 성장하는 생체 영감 고분자 뇌 - ScienceDaily

뉴로모픽 웨트웨어에서 뉴런을 연결하는 새로운 방법이 오사카 대학과 홋카이도 대학의 연구원들에 의해 개발되었습니다. 웨트웨어는 전구체 용액에 담긴 전극에 구형파 전압을 적용하여 3차원 구성으로 성장한 전도성 폴리머 와이어를 포함합니다. 전압은 와이어 컨덕턴스를 수정하여 네트워크를 훈련할 수 있습니다. 이 조작된 네트워크는 감독되지 않은 Hebbian 학습 및 스파이크 기반 학습을 수행할 수 있습니다.

컴퓨터에서 인공 지능을 생성하기 위한 신경망 개발은 원래 생물학적 시스템이 작동하는 방식에서 영감을 받았습니다. 그러나 이러한 ‘뉴로모픽’ 네트워크는 성능을 제한하는 생물학적 뇌와 전혀 닮지 않은 하드웨어에서 실행됩니다. 이제 오사카 대학과 홋카이도 대학의 연구원들은 뉴로모픽 ‘웻웨어’를 만들어 이를 바꿀 계획이다.

신경망 모델은 이미지 생성 및 암 진단과 같은 응용 분야에서 놀라운 성공을 거두었지만 여전히 인간 두뇌의 일반적인 처리 능력에는 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 부분적으로는 이러한 모델이 일반적으로 요구하는 수백만 개의 매개변수 및 연결에 최적화되지 않은 기존 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 소프트웨어로 구현되기 때문입니다.

memristive 장치를 기반으로 하는 Neuromorphic wetware는 이 문제를 해결할 수 있습니다. 멤리스티브 소자는 인가된 전압과 전류의 이력에 의해 저항이 설정되는 소자입니다. 이 접근법에서 전기 중합은 전도성 폴리머로 만들어진 와이어를 사용하여 전구체 용액에 담긴 전극을 연결하는 데 사용됩니다. 그런 다음 작은 전압 펄스를 사용하여 각 와이어의 저항을 조정하여 멤리스티브 장치를 만듭니다.

“빠르고 에너지 효율적인 네트워크를 만들 수 있는 가능성은 1D 또는 2D 구조를 사용하여 나타났습니다.”라고 수석 저자인 Megumi Akai-Kasaya는 말합니다. “우리의 목표는 이 접근 방식을 3D 네트워크 구성으로 확장하는 것이었습니다.”

연구진은 전도성이 높고 투명하며 유연하고 안정적인 ‘PEDOT:PSS’라는 일반적인 고분자 혼합물에서 고분자 와이어를 성장시킬 수 있었습니다. 상부 및 하부 전극의 3D 구조를 먼저 전구체 용액에 담갔다. PEDOT:PSS 와이어는 미성숙한 뇌에서 축삭 안내를 통한 시냅스 연결 형성을 모방하여 이러한 전극에 구형파 전압을 적용하여 선택된 전극 사이에서 성장되었습니다.

와이어가 형성되면 와이어의 특성, 특히 컨덕턴스가 하나의 전극에 가해지는 작은 전압 펄스를 사용하여 제어되며, 이는 와이어를 둘러싼 필름의 전기적 특성을 변경합니다.

수석 저자인 Naruki Hagiwara는 “이 프로세스는 연속적이고 가역적이며, 이 특성은 소프트웨어 기반 신경망과 마찬가지로 네트워크를 훈련할 수 있게 합니다.”라고 설명합니다.

조작된 네트워크는 감독되지 않은 Hebbian 학습(즉, 종종 함께 작동하는 시냅스가 시간이 지남에 따라 공유 연결을 강화할 때)을 시연하는 데 사용되었습니다. 게다가 연구원들은 네트워크가 작업을 완료할 수 있도록 와이어의 컨덕턴스 값을 정밀하게 제어할 수 있었습니다. 생물학적 신경망의 프로세스를 더 가깝게 모방하는 신경망에 대한 또 다른 접근 방식인 스파이크 기반 학습도 와이어의 직경과 전도성을 제어하여 시연되었습니다.

다음으로, 더 많은 수의 전극을 가진 칩을 제조하고 미세 유체 채널을 사용하여 각 전극에 전구체 용액을 공급함으로써 연구원들은 더 크고 강력한 네트워크를 구축하기를 희망합니다. 전반적으로, 이 연구에서 결정된 접근 방식은 뉴로모픽 웻웨어의 실현과 인간과 컴퓨터의 인지 능력 사이의 격차를 좁히기 위한 큰 발걸음입니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/07/230705105850.htm