Ритм походки зададут мемристоры

Прибор на основе мемристоров — микроэлектронных компонентов, способных "запоминать" предыдущие воздействия, возьмет на себя функции соединения между поврежденными нейронными структурами, генерирующими последовательность импульсов для каждого шага. Публикация об этом исследовании вышла в журнале "Российские нанотехнологии".

В детстве многие из нас читали сказку о сороконожке, которую спросили, как она выбирает, с какой ноги шагать: задумавшись, бедняжка просто не смогла идти дальше. И даже если ног всего две, процесс не так прост – необходимо согласованно напрягать и расслаблять мускулы, учитывая при этом данные с сенсоров кожи стоп. К счастью, большую часть ответственности за ходьбу и другие движения берут на себя "ансамбли" нейронов, расположенные в спинном мозге — так называемый центральный генератор упорядоченной активности (ЦГУА). В ответ на желание начать движение он формирует последовательности импульсов, служащих командой для мыщц. Если же работа нейронов нарушена в результате травмы, вполне здоровые мышцы окажутся парализованы. Исследователи разработали принципиальную схему устройства, которое способно создать необходимую цепочку (паттерн) сигналов, потенциально заменив собой поврежденный ЦГУА.

Основными рабочими компонентами схемы являются мемристоры (от memory + resistor), сопротивление которых зависит от величины прошедшего через них заряда. Главной задачей ученых было добиться, чтобы в ответ на внешний сигнал, устройство, как и биологический ЦГУА, выдавало ритмичную последовательность импульсов в соответствии с биологическим паттерном ходьбы. Следовательно, устройство необходимо "обучить" правильному поведению.

Канадский физиолог Дональд Хебб сформулировал правило, по которому работают настоящие нейроны: если между возбуждением первого и второго нейрона есть причинно-следственная связь, то их взаимодействие будет становиться все более плотным, а время между откликами – уменьшаться. Предположим, мы учим ребенка слову "яблоко", устанавливая ассоциацию между набором звуков и физическим объектом. Если яблоки красные, у малыша сформируется связь: "красное" — "яблоко". Если в следующий раз мы покажем зеленые яблоки, эта связь ослабится. Таким образом нервная система живого организма подстраивается под меняющиеся условия, то усиливая связь между нейронами (обучение), то ослабляя эти связи (разобучение).

"Одним из важнейших компонентов в нашей схеме является мемристор, так как его сопротивление можно изменять, формируя тем самым последовательность сигналов с определенным паттерном, — поясняет Алина Сулейманова, научный сотрудник компании B-Rain Labs. — В ходе моделирования мы выяснили, что если сопротивление мемристора слишком высокое, то при воздействии входного сигнала мембранный потенциал искусственного "нейрона" изменится незначительно, и "нейрон" не сформирует выходной сигнал. В этом случае мемристор необходимо "обучить" —  уменьшить его сопротивление. Однако, если оно будет слишком низким, то последовательность выходных сигналов будет формироваться хаотично. Следовательно, необходимо увеличивать сопротивление. Таким образом, мы определили диапазон значений сопротивления мемристора, при котором генерируется последовательность сигналов, похожая на биологический паттерн ходьбы".

В качестве проводящего материала было взято за основу органическое соединение BTBT (бензотиено[3,2-b][1]-бензотиофен) , тонкая пленка которого выступила в роли активного слоя мемристора.

"Материал был выбран не случайно, — комментирует Никита Прудников, лаборант-исследователь группы нейроморфных систем лаборатории технологий искусственного интеллекта НИЦ "Курчатовский институт". — Во-первых, BTBT показывает времена изменения сопротивления, сопоставимые с реальными биологическими нейронами. Во-вторых, в основе пленки – малая молекула, что позволяет гибко настраивать свойства устройств за счет химического изменения этих молекул и управления структурой пленки. Наконец, обладая всеми преимуществами органического материала, соединение в то же время показывает хорошую проводимость".

На следующим этапе работы ученые планируют физическую реализацию прототипа ЦГУА и ее тестирование с мемристивными приборами.