Trong tương lai, các tế bào thần kinh có thể điều chỉnh mức độ có thể cho phép các hệ thống điện toán mô phỏng não người (enable neuromorphic computing systems) thực hiện các nhiệm vụ mà các máy tính thông thường không làm được như nhận dạng mẫu, khai thác kiến thức từ các nguồn dữ liệu lớn.

Mới đây, Angeliki Pantazi và các cộng sự tại IBM Research-Zurich và École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Thụy Sỹ) đã công bố một bài viết về cấu trúc mô phỏng não người này trên tạp chí Nanotechnology.

Giống như toàn bộ các cấu trúc điện toán mô phỏng não người, hệ thống mới được đề xuất này dựa trên các tế bào thần kinh và các khớp thần kinh của chúng (synapses), các khớp nối này là nơi các tế bào thần kinh gửi các tín hiệu đến các tế bào thần kinh khác. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu các tế bào thần kinh nhân tạo cấy ghép dụng cụ vật lý (physically implemented artificial neurons) đã sử dụng các vật liệu chuyển pha. Những vật liệu này có hai trạng thái rất bền vững: trạng thái điện trở suất thấp, kết tinh trong suốt và trạng thái điện trở suất cao, vô định hình. Cũng như việc tính toán thông thường, các trạng thái này có thể chuyển đổi bằng một điện áp. Khi độ dẫn nhiệt của các tế bào thần kinh vượt quá một ngưỡng nào đó, tế bào thần kinh hoạt động mạnh mẽ.

“Chúng tôi đã xác định được rằng các thiết bị memristive chuyển pha có thể sử dụng để tạo ra các tế bào và các khớp thần kinh nhân tạo để lưu trữ và xử lý dữ liệu”, Evangelos Eleftheriou, đồng tác giả nghiên cứu thuộc IBM Research-Zurich, cho biết. “Tế bào thần kinh chuyển pha sử dụng cấu hình pha của vật liệu chuuyển pha để biểu hiện trạng thái bên trong, điện thế màng mảng của nó. Đối với các khớp thần kinh chuyển pha, trọng số liên kết (the synaptic weight) được mã hóa bởi độ dẫn nhiệt của thiết bị nano”.

Trong nghiên cứu này, mỗi tế bào thần kinh được điều chỉnh với một phạm vi hoặc cấp độ cụ thể. Các tế bào thần kinh nhận tín hiệu từ nhiều tế bào thần kinh khác với một cấp độ nào đó đã được xác định.

“Chúng tôi đã lần đầu tiên tạo ra được cấu trúc lấy cảm hứng từ sinh học của các tế bào thần kinh có thể điều chỉnh cấp độ có khả năng phân biệt các mô hình khác nhau không giám sát này”. Eleftheriou cho biết. “Điều này rất quan trọng đối với sự phát triển, khả năng mở rộng điện toán mô phỏng não người (neuromorphic computing)”. 

Một trong những tiến bộ chính của những tế bào thần kinh có thể điều chỉnh cấp độ chọn lọc cao này là cải thiện được khả năng học của chúng. Trong điện toán mô phỏng não người, việc học thông qua các tín hiệu đầu vào lặp đi lặp lại, trong đó tăng cường các kết nối khớp thần kinh nhất định. Nhóm nghiên cứu đã chỉ ra rằng các tế bào thần kinh được điều chỉnh cấp độ này học các mô hình đầu vào rất tốt, ngay cả khi hiện diện tiếng ồn đầu vào. 

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch tiếp tục phát tiển khái niệm về tế bào thần kinh được điều chỉnh cấp độ nhân tạo này để tăng cường thiết kế các mạng thần kinh quy mô lớn.