Оптоэлектронная модель нейрона

Электрические модели нейронов типа Ходжкина–Хаксли не слишком удобны для построения в элементной базе ИС ввиду необходимости реализации заметной емкостной составляющей и большого числа управляемых источников тока (напряжения). Более того, огромное число синаптических связей, осуществляемых с помощью электрических межсоединений, в любых технологиях СБИС приводит к значительному росту размеров и энергопотребления НС. В этом плане наиболее перспективно использование оптики, где в условиях однонаправленности сигналов (от источника света к приемнику) и отсутствии их взаимного влияния возможно построение даже трехмерных структур ИНС. И здесь может оказаться целесообразным использование оптоэлектронной модели нейрона, предложенной на кафедре физики полупроводников и микроэлектроники ВГУ.

Рассматриваемая модель основана на эффекте «замороженной» фотопроводимости в полупроводниках, имеющих локальные уровни прилипания с аномально большим временем жизни носителей (для определенности будем считать, что это дырки). Такое свойство материала позволяет реализовать структуру фоторезистора с памятью (ФРП, рис. 1.5), при попадании на которую фотонов с энергией hn, достаточной для образования электронно-дырочных пар, электроны переходят в зону проводимости и устремляются к аноду, а дырки захватываются ловушками. В результате в объеме полупроводника накапливается положительный заряд, что приводит к поступлению из катода дополнительных электронов, т.е. количество дырок на ловушках пропорционально потоку фотонов, а ток через полупроводник пропорционален количеству захваченных ловушками дырок. Память описанной структуры заключается в хранении на уровнях прилипания положительного заряда, причем, чтобы в отсутствие света ток через полупроводник отсутствовал, последовательно в цепь катода включается фотодиод с малым темновым током, образуя совместно с ФРП прибор фотопамяти (ПФП).

Рис. 1.5.Фоторезистор с памятью

Рис. 1.6. Оптоэлектронный нейрон

Параллельным соединением таких приборов можно смоделировать множество входных синапсов нейрона, принимающих от своих соседей световые сигналы, которые преобразуются в электрические, одновременно взвешиваясь благодаря пропорциональности тока через ПФП накопленному в нем заряду. Далее токи от ПФП-синапсов объединяются и подаются на пороговое устройство, в качестве которого можно использовать полупроводниковый инжекционный лазер. Пока ток через лазер не превышает критического значения, он работает в светодиодном режиме, его излучение имеет широкую спектральную полосу, низкую мощность и большую угловую апертуру. При достижении током порога мощность излучения резко увеличивается, уменьшается угловая апертура, свет становится монохроматичным. Один из вариантов предлагаемой структуры нейрона представлен на рис. 1.6. При отсутствии возбуждения через приемники излучения ПФП 2 и ПФП 5 протекают малые темновые токи, которые с приходом светового импульса резко возрастают. Усиление тока зависит от наколенных на ловушках дырок и увеличивается с каждым новым возбуждением. Усиленные токи от ПФП 2, выполняющего роль возбуждающих связей, идут на полупроводниковый лазер, который, если суммарный ток превышает порог, излучает монохроматичный свет высокой интенсивности. Для расширения функциональных возможностей модели в состав нейрона вводятся тормозящие связи, образованные ПФП 5, которые шунтируют источник излучения.

За образование аналога выходного нервного импульса (спайка) в оптоэлектронном нейроне отвечают фотодиод 3 и фоторезистор с памятью 4, оптически связанные с лазером 1. В момент включения лазера фотодиод переходит в проводящее состояние, делая излучение лазера более мощным и независимым от продолжительности возбуждения. Из-за большей инерционности фоторезистора по сравнению с фотодиодом только через 1 мкс ток фоторезистора возрастет до величины, способной шунтировав лазер, погасить его. Благодаря наличию у фоторезистора 4 памяти (порядка нескольких микросекунд) в рассматриваемом нейроне после прекращения излучения лазера наступает состояние рефрактерности, так как лазер остается зашунтированным, пока не рекомбинируют накопленные на ловушках ФРП 4 дырки. Если в биологическом нейроне длительность нервных импульсов порядка миллисекунды, то в нашей модели время «забывания» изменения веса связи (время жизни дырок на ловушках) в тысячи раз меньше, т.е. быстродействие рассматриваемого аналога биопрототипа будет примерно на три порядка выше.

Анализ временных характеристик модели проводился для входного узла нейрона на основе уравнения квазинейтральности и двух (для электронов и дырок) уравнений непрерывности. В предположении равномерной генерации носителей во всем объеме полупроводникового материала соответствующая система уравнений может быть представлена в виде (1.5)

(1.5)

;

,

где n, p – концентрации электронов и дырок в объеме полупроводника; n_t, p_t – концентрации электронов и дырок на ловушках; n₀, p₀ – равновесные концентрации электронов и дырок; N_t – концентрация ловушек; g_n = g_p = g – скорость генерации электронов и дырок в объеме полупроводника; S_n, S_p – эффективное сечение захвата электронов и дырок; v_t – среднее значение тепловой скорости электронов; g_r – постоянная рекомбинации; f – вероятность захвата электрона; E_t – энергия ловушечного уровня, отсчитанная от дна зоны проводимости.

Для кремния n–типа с ловушками для дырок, т.е. при n_t =0, p_t =N_t f_p=N_t (1–f) систему (1.5) можно переписать в виде:

(1.6)

по форме схожим с системой (1.4) Ходжкина–Хаксли.

Численное решение этой системы (методом Рунге-Кутта 4-го порядка) для различных значений электрофизических параметров показало возможность получения скачка концентрации электронов n(t) (спайка) при подаче возбуждающих импульсов длительностью ~10^-6 c. Наиболее приемлемый результат (с формой импульса типа рис. 1.4) обеспечивался при следующих значениях параметров: n₀ = 10¹¹ см^–3, N_t = 5·10¹⁶ см^–3; E_t =1,12 В; g=10¹⁵ см^–3с^–1; g_r =10^-10 см³с^–1; S_n=S_p=10^–18 см^–2, v_t =10⁷ см/с, довольно типичных для полупроводниковых материалов, кроме концентрации ловушек N_t, которая в обычных условиях работы составляет величину 10¹¹…10¹² см^-3. Более высокие значения N_t возможны в сильно дефектных полупроводниках или при наличии мощного нейтронного облучения.

Оценка характерных размеров оптоэлектронного нейрона при реализации в рамках интегральной технологии с площадью инжекционного лазера 300´300 мкм² и светочувствительных площадок 10´10 мкм² показывает, что на кристалле 50´50 мм² можно разместить до 10⁴ нейронов с 10⁷…10⁸ связями, т.е. получить достаточно мощную вычислительную структуру. Более подробное обсуждение возможностей оптических НС будет рассмотрено позднее, в разделе, посвященном вопросам практической реализации НС.

Контрольные вопросы

1. Расскажите об основных тенденциях развития кибернетики начала 21–го века.

2. Какую из основных парадигм искусственного интеллекта реализуют ИНС? В чем она заключается?

3. При решении каких задач наиболее полно проявляется преимущество ИНС перед традиционными ЭВМ?

4. Опишите биологическую структуру и основы функционирования нервных клеток живых организмов.

5. Приведите типичную форму нервного импульса (спайка), расскажите об условиях его возникновения.

6. Что такое процесс рефракции и как он реализуется в нервной клетке?

7. Где хранится и как производится обработка информации в системе нервных клеток?

8. Что послужило основой для разработки аналоговой модели нейрона Ходжкина–Хаксли? Какова эквивалентная схема единичного отрезка мембраны?

9. Приведите систему дифференциальных уравнений, описывающих модель Ходжкина–Хаксли, и охарактеризуйте результат ее решения.

10. Какие сложности возникают при реализации нейрона Ходжкина–Хаксли в элементной базе ИС?

11. На каком эффекте основана оптоэлектронная модель нейрона? В чем он заключается?

12. Опишите структуру и функционирование прибора фотопамяти (ПФП) в модели оптонейрона.

13. Как реализуются основные элементы биопрототипа нейрона в его оптоэлектронной модели?

14. Приведите систему дифференциальных уравнений для описания временных характеристик оптонейрона и охарактеризуйте результат ее решения.

15. Что показывает сравнительный анализ характеристик электрической и оптоэлектронной моделей биопрототипа нейрона?