Ru

Нейроморфные платформы

Разработка архитектуры аппаратных нейроморфных платформ, аппаратная реализация искусственных нейронных сетей, создание нейронных сопроцессоров на основе мемристорных и оптогенетических технологий, создание прототипа нейроморфного вычислительного устройства

hybrid_neurochip_bioculture.pngПроект направлен на разработку гибридных нейроинтерфейсов (чип + биологическая ткань), которые путем осуществления двунаправленной коммуникации с нейронной культурой позволят выяснить фундаментальные основы построения биологических нейронных сетей.

Данный проект относится к междисциплинарным, поскольку создаваемые нейроинтерфейсы предполагают использование не только программных компонент и алгоритмов обработки данных на основе ИИ, но и внедрение оптогенетических инструментов (белков)* на клеточном уровне, исследование процессов взаимодействия биокультуры с наноэлектроникой.

Наряду с нейроинтерфейсами в ходе проекта будут разработаны нейросетевые сопроцессоры** и встроенная мемристорная энергонезависимая память***, которые в совокупности будут способны автономно осуществлять двустороннюю коммуникацию с нейронами на субстрате (in vitro), а также, в перспективе, и с живым мозгом (in vivo).

Группой специалистов ведется разработка по двум направлениям:
  1. разработка новых подходов и элементной базы для реализации энергоэффективных интеллектуальных устройств;
  2. создание на их основе двунаправленных нейроинтерфейсов следующего поколения.

В рамках первого направления разрабатываются:
  • программно-аппаратный стек, состоящий из специализированных нейроморфных процессорных ядер для ускорения нейросетевых алгоритмов и необходимого программного обеспечения, в частности компиляторов и оптимизаторов нейронных сетей;
  • подходы к повышению энергоэффективности процессоров за счет использования новых типов памяти.

Указанные наработки используются при реализации второго направления – создании нейроинтерфейсов высокой плотности, обеспечивающих широкополосный двунаправленный интерфейс с нервной тканью. Разрабатываемые нейроинтерфейсы представляют собой системы на кристалле, содержащие специально разработанную интерфейсную электронику и нейроморфные сопроцессоры и реализующие обработку нейронных сигналов непосредственно на чипе.

rodopsynes_light-sensitive_proteins_.png

Для обеспечения локализованного ввода информации в нервную ткань разрабатывается метод, основанный на оптогенетике, позволяющий стимулировать отдельные нейроны светом.

На рис.: Оптически активные канальные белки (родопсины), с помощью которых удастся создать прецизионное воздействие на отдельные нейроны


В результате выполнения проекта планируется создание ряда прототипов и продуктов:
  • специализированного сопроцессора и программного стека для работы с ним;
  • элементной базы (сложнофункциональных блоков) для создания гибридных биоэлектронных устройств;
  • прототипов нейроинтерфейсных чипов и устройств для работы с ними;
  • новых оптогенетических инструментов (родопсинов и GPCR) и эффективных методов встраивания белков в клетки.

Достигнутые результаты

В рамках НИОКР в феврале 2019 года была продемонстрирована работа первого российского специализированного нейросетевого сопроцессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения. В лаборатории нейровычислительных систем были разработаны основные элементы: процессорные ядра, интерфейсы и основное программное обеспечение.

В ходе дальнейших работ над проектом специалистами совместно с партнерами был создан прототип интегральной встраиваемой сегнетоэлектрической памяти, который обладает преимуществами по сравнению с флэш-памятью (низкое энергопотребление, быстрая запись информации, больший ресурс циклов перезаписи). Сегнетоэлектрические ячейки памяти на основе оксида гафния стали одними из первых в мире, их модификации сейчас используются лабораторией в нейровычислительных устройствах для более эффективной обработки данных.

electrophysiological_system_in_vitro_neuromorphs_mipt.pngВ 2020 году лабораторией также были разработаны две системы (для in-vitro - см. фото - и in-vivo исследований), позволяющие в режиме реального времени измерять слабые электрические сигналы, которые индуцируются нервной тканью, и, таким образом, получать биологическую обратную связь. Обе системы оснащены нейросетевыми сопроцессорами с реконфигурируемыми элементами, использующими алгоритмы глубокого машинного обучения.

Кроме того, был разработан ряд технологий, позволяющих реализовывать различные нейрофизиологические интерфейсы:

  • для in-vivo применений – методика создания сверхтонких многослойных электрокортикографических зондов, обеспечивающих относительно малоинвазивные измерения потенциалов коры головного мозга;
  • для in-vitro измерений – технологии создания высокоплотных матриц интерфейсных электродов, позволяющих интегрировать в массив электродов светоизлучающие матрицы на основе органических светодиодов для проведения оптогенетических исследований (изучения реакции оптически активных фоточувствительных белков на световые импульсы).

Потенциал разработки предполагает практическое применение:

  • в медицине: при разработке различных типов нейропротезов и при лечении нейродегенеративных расстройств;
  • в фармацевтике: в сфере предклинических испытаний лекарств;
  • в биологии: для изучения работы биологических нейронных сетей;
  • в технике: для построения перспективных интеллектуальных систем (например, интеллектуальных процессоров для IoT устройств).

Совокупность характеристик определяют мировой уровень данной разработки, аналогом которой, во многом, является продукт компании Neuralink Илона Маска.

* оптогенетические инструменты – набор технологий исследования работы нервных клеток, основанный на внедрении в их мембрану специальных белков, реагирующих на возбуждение светом
** нейросетевой сопроцессор – аппаратная реализация процессора, построенного с использованием принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей, для обработки информации, поступающей от нейронов в разрабатываемом нейроинтерфейсе
*** мемристорная память – блоки встроенной резистивной энергонезависимой памяти на чипе с КМОП-компонентами и нейросетевым сопроцессором


Проект реализуют (МФТИ): Лаборатория нейровычислительных систем, лаборатория функциональных материалов и устройств для наноэлектроники, лаборатория перспективных исследований мембранных белков, центр коллективного пользования уникальным оборудованием в области нанотехнологий, центр исследования молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний

Руководитель проекта: заведующий лабораторией нейровычислительных систем Негров Дмитрий Владимирович

Партнеры: Юлихский исследовательский центр (Германия), Институт Биофизики общества Макса-Планка (Германия), ФПИ, Казанский федеральный университет