Ученые создали молекулы, которые работают как нейроны без транзисторов

Ученые из Индийского института науки предложили революционный подход к созданию ИИ-железа. Вместо традиционных транзисторов они используют молекулы, которые ведут себя как нейроны. Разработка может изменить архитектуру вычислительных систем.

Современные нейросети работают на обычных процессорах и видеокартах. Эти компоненты изначально не создавались для ИИ. Архитектура классическая: память и вычисления разделены. Данные постоянно перемещаются между ними. Это тратит много энергии и упирается в физические ограничения. Быстрее уже не получается.

Интересуетесь ИИ? Международный клуб ShareAI Александра Горного - объединяет тех, кто хочет внедрить в свой бизнес или работу ИИ или погрузиться в эту тему. Онлайн и оффлайн.
Узнать подробнее про клуб ShareAI

Инженеры ищут альтернативу в нейроморфных чипах. Они работают по принципу мозга — хранят и обрабатывают информацию в одном месте. Но пока такие системы только имитируют работу нейронов. Внутри все те же транзисторы и кремний, просто организованные по-другому.

Команда из IISc пошла дальше. Они собрали 17 молекулярных конструкций на основе рутения. Это металл из платиновой группы. При правильном подборе окружения молекула начинает менять поведение по команде. Она работает то как память, то как логический вентиль, то как синапс. Все в одной структуре без транзисторов и кремния.

Сритош Госвами руководит проектом. Он объясняет уникальность подхода. Редко встретишь такую адаптивность в электронных материалах. Здесь химический дизайн и вычисления — не аналогия, а рабочий принцип.

Главное достижение команды — теоретическая модель. Она предсказывает поведение устройства по структуре молекулы. Молекулярная электроника буксовала 50 лет именно из-за хаотичности и непредсказуемости молекул. Теперь появился инструмент для контроля.

Следующий шаг — встроить молекулярные элементы в кремниевые чипы. Если получится, это станет ИИ-железом нового типа. Не симуляция интеллекта на транзисторах, а материал, который сам умеет учиться.

Технология решает главную проблему современных ИИ-систем — разделение памяти и вычислений. В мозге эти функции объединены. Каждый синапс одновременно хранит и обрабатывает информацию. Молекулярный подход впервые повторяет этот принцип на материальном уровне, а не через программную эмуляцию.

Автор: Александр Чернов
Журналист с техническим бэкграундом, пишущий о практических аспектах внедрения искусственного интеллекта. Бывший главред федерального издания. Любит сбалансированную подачу информации без хайпа.