САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ НЕЙРОМОРФНЫЕ СТРУКТУРЫ НА СУБМИКРОННЫХ ПОРОШКОВЫХ СИСТЕМАХ

Профессор кафедры радиоэлектроники и информационно-измерительной техники КНИТУ-КАИ, доктор технических наук Евдокимов Юрий Кириллович представил доклад на тему «Самоорганизующиеся нейроморфные структуры на субмикронных порошковых системах» на Республиканском научном семинаре «Методы моделирования». Аннотация прошедшего доклада: Предложен метод получения самоорганизующихся электропроводящих каналов и сложных сетевых структур в субмикронных порошковых системах. Показано, что подобная самоорганизация может быть использована для самообучения и создания физических нейроморфных систем. Высокое быстродействие, большой объем памяти, хранение информации без энергозатрат, малые габариты и масса являются преимуществом порошковых систем при построении нейроморфных систем. Эти показатели недостижимы в современных твердотельных полупроводниковых технологиях. Самоорганизация проводящего канала осуществляется по принципу «скорейшего градиентного спуска» в распределенной среде с неоднородной электропроводностью. В основу стратегии самоорганизации положен дифференциальный закон Ома для сплошных сред, который осуществляет стратегию оптимальной самоорганизации структуры и обеспечивает энергетически выгодную траекторию прохождения сигнала. Обучение представляет собой процесс самоорганизации древовидной сетевой структуры, максимизирующей выходной сигнал нейросети, что эквивалентен градиентному алгоритму обучения. Приведены оценки времени релаксации и быстродействия проводящих каналов, а также энергозатраты при импульсном спекании микрочастиц. Представлены результаты экспериментов с различными порошками, а также результаты 2D и 3D физического моделирования процессов спекания в дискретной среде, состоящей из 16400 элементов. 📚 Презентация #ФизическиеНейроморфныеСистемы #СубмикронныеПорошки #Нейросети