Нейроморфные вычисления и ИИ: российские разработки и мировые тренды

Искусственный интеллект (ИИ) изначально реализовывался в виде баз знаний и экспертных систем, затем активно применялись методы машинного обучения, а сегодня доминирует глубокое обучение на искусственных нейронных сетях. Согласно отечественной стратегии развития ИИ, к ключевым технологиям относятся компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений, а также перспективные методы ИИ.

Четыре ключевых тренда в развитии ИИ

Первый тренд связан с методологией, алгоритмами, программами и экосистемами, подобными решениям компании NVIDIA (США) и связанными с ними. На верхнем уровне здесь реализована многоагентная система, где каждый программный агент специализируется на своём классе задач. Агенты работают на единой аппаратной платформе с ускоренным доступом к памяти. Аппаратная часть, построенная на архитектуре фон Неймана, включает линейку вычислителей – от серверных до периферийных. В рамках секции рассматриваются нишевые решения практических задач с использованием ИИ на программно-аппаратных комплексах, в том числе с применением нейропроцессоров отечественных разработчиков – НТЦ «Модуль», «ЭЛВИС», «ХайТэк», а также процессоров линейки «Эльбрус» компании «МЦСТ».

Второй тренд – нейроморфные вычисления на основе классических КМОП-транзисторов. В ходе разработки отечественного процессора «Алтай» (компания «Мотив НТ») был создан программный фреймворк Kaspersky Neuromorphic Platform («Лаборатория Касперского», 2024 год). Параллельно развивается методологическое, алгоритмическое и программное обеспечение (НИЦ «Курчатовский институт»).
Третий тренд – нейроморфные вычисления «в памяти», устраняющие фундаментальный недостаток архитектуры фон Неймана за счёт физического объединения процессорных элементов и памяти. Одно из перспективных направлений – использование мемристоров, способных сохранять заданное сопротивление. При организации мемристоров в матрицу (кроссбар) и подаче на вход вектора напряжений, в соответствии с законами Кирхгофа и Ома, в каждом столбце формируется ток, величина которого соответствует сумме произведений проводимостей мемристоров на напряжение. Цифро-аналоговые КМОП-схемы управления такой матрицей позволяют выполнять векторно-матричные умножения – базовую операцию для глубоких нейросетей. Работы в этой области ведутся в ННГУ им. Н. И. Лобачевского, СПбГЭТУ «ЛЭТИ», АО «НИИМЭ», ФИЦ ИУ РАН, ИПТМ РАН, МФТИ, ЮФУ, Воронежском ГТУ и других научных центрах. Реализация ряда технологических КМОП-процессов на этапе, следующем после изготовления приборных (транзисторных) слоёв, освоена в Центре нанофабрикации компании «Росатом Квантовые технологии». На производстве формируются слои металлизации, память (например, STT MRAM), индуктивности, ёмкости, датчики ряда физических величин и другие элементы, необходимые для нейроморфных систем.

Четвёртый тренд – биосовместимые аппаратные решения, обеспечивающие человеко-машинный интерфейс и взаимодействие с живыми тканями. Наиболее важные результаты здесь связаны с замещением утраченных функций мозга или дополнением его новыми возможностями. Это направление, в частности, развивается на основе мемристорных технологий и представлено научными группами из Москвы, Нижнего Новгорода, Самары, Калининграда и других городов.

Ежегодно участники секции – компании и научные организации – представляют новые достижения в области технологий производства, схемотехнических и аппаратных решений, программного обеспечения, методологии построения нейроморфных систем, а также расширяют спектр практических применений нейросетевых и нейроморфных решений. Особое внимание уделяется робототехническим комплексам, включая беспилотные аппараты. Замена классических алгоритмов нейросетевыми, а также интеграция датчиков новых типов позволяют создавать системы, способные к самообучению непосредственно в процессе эксплуатации. Свои разработки в этом направлении представляют СПб ФИЦ РАН, АО «НПП «Радар ммс»», ИПУ РАН, АО «НИИМЭ» и другие организации.

Олег Тельминов подчёркивает: «Нейроморфные вычисления открывают новые горизонты для создания энергоэффективных, адаптивных и биологически совместимых систем искусственного интеллекта, а российские научные школы и индустриальные разработчики занимают в этой области заметные позиции».

Таким образом, Россия не только следует мировым трендам, но и формирует собственные прорывные направления в области нейроморфного ИИ, что подтверждается активной работой ведущих научных центров и компаний.

Материал подготовлен пресс-службой Российского форума «Микроэлектроника»

Организаторами форума «Микроэлектроника 2025» выступают АО «НИИМЭ» и АО «НИИМА «Прогресс» при поддержке Министерства промышленности и торговли Российской Федерации, Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. Генеральные партнеры – НИЦ «Курчатовский институт», Государственная корпорация по атомной энергии «Росатом», Фонд перспективных исследований (ФПИ). Инновационные партнеры – Холдинг «Швабе», ООО «Лазерный Центр», Многопрофильный ИТ-Холдинг «Национальная компьютерная корпорация», ООО «Т8», АО «Крафтвэй корпорэйшн ПЛС». Образовательный партнер – Университет «Сириус». Партнеры – ООО «НМ-Тех», Т1 Интеграция, АО НИИТМ, АО «Концерн ВКО «Алмаз – Антей», АО «Уральское проектно-конструкторское бюро «Деталь», АО «Сигналтек», Российский научный фонд, АО «НПЦ «РПК», Консорциум робототехники и систем интеллектуального управления. Генеральный информационный партнер – АО «РИЦ «ТЕХНОСФЕРА». Оператор Форума – Агентство деловых коммуникаций «ПрофКонференции».