CC BY
0РЕАЛИЗАЦИЯ АДИАБАТИЧЕСКИХ СВЕРХПРОВОДЯЩИХ ИНТЕРФЕРОМЕТРОВ
ДЛЯ НЕЙРОМОРФНЫХ СИСТЕМ
Ионин А.С.1'2*, Разоренов Ф. А.1'2, Егоров С.В.1, Карелина Л.Н.1, Шуравин Н.С.1,
Сидельников М.С.1, Больгинов В.В.1
1 Институт физики твердого тела имени Ю.А. Осипьяна Российской академии наук,
Черноголовка, Россия, sasha-ionin@mail.ru
2Московский физико-технический институт (национальный исследовательский
университет), Долгопрудный, Россия
Искусственные нейронные сети (ANN), в последнее время, активно внедряются в различные сферы деятельности. Ключевым элементом таких систем является нейрон, использующийся в качестве нормирующего нелинейного элемента. Наиболее полезными являются нормировочные функции, имеющие форму сигмоиды (о-нейрон) и распределения Гаусса (у-нейрон). Увеличение объема входных данных, а также увеличение числа нейронов в нейросети, приводит к росту времени и затрачиваемых ресурсов, необходимых для работы и обучения сети. Данный факт подталкивает к изысканию новых вариантов реализации таких систем. Одно из наиболее перспективных направлений - это использование элементов сверхпроводящей электроники на основе эффекта Джозефсона. Действительно, сверхпроводниковые логические элементы функционируют на сверхвысоких частотах при диссипации энергии порядка 1 аДж на одно переключение, что на 3 порядка меньше энергопотребления полупроводниковых аналогов. Использование концепции адиабатических вычислений, в свою очередь, позволяет сократить энергопотребление еще на 3 порядка величины [1, 2].
В данной работе представлены результаты реализации двух типов нейронов [3, 4], предложенных ранее в работе [5]. Образцы являются многослойными тонкопленочными структурами, содержащими сверхпроводящие замкнутые контуры. Контуры содержат один или два туннельных джозефсоновских контакта для о- и у-нейронов соответственно. Экспериментально измеренные передаточные функции содержат нелинейную (полезный сигнал) и линейную (паразитный сигнал) компоненты. Для анализа передаточных функций были получены алгебраические уравнения, учитывающие взаимодействие образца с задающим и считывающим элементами. Показано, что сверхпроводящий экран не обеспечивает полной независимости элементов нейрона, предполагавшейся в предыдущих работах. Это требует обобщения существующих теоретических моделей с целью учета всех компонент матрицы индуктивностей. В остальном, предложенные формулы хорошо описывают преобразование входного сигнала реализованными образцами.
Литература
1. Soloviev I.I., Klenov N.V., Bakurskiy S.V. [et al.] // Beilstein Journal of Nanotechnology. - 2017.
- Vol. 8. - P. 2689-2710.
2. Bakurskiy S.V., Gudkov A.L., Klenov N.V. [et al.] // Moscow University Physics Bulletin. - 2014.
- Vol. 69. - № 4. - P. 275-286.
3. Ионин А.С., Шуравин Н.С., Карелина Л.Н. [и др.] // ЖЭТФ. - 2023. - Т. 164. - № 6(12). -С. 1008.
4. Ионин А.С., Карелина Л.Н., Шуравин Н.С. [и др.] // Письма в ЖЭТФ. - 2023. - Т. 118. -№ 10. - С. 761-768.
5. Щеголев А.Е., Кленов Н.В., Соловьев И.И. [и др.] // Журнал радиоэлектроники. - 2016. -№ 9. - С. 1-13.
