Научные проекты
Текущие проекты
Электрофизические свойства комбинированного мемристорного-диодного кроссбара - нового компонента наноэлектроники, предназначенного для изготовления запоминающей и логической матриц нейропроцессора
Сроки: 2019-2020 гг.
Грант Российского фонда фундаментальных исследований №19-07-00272
Исполнители: А.Д. Писарев, А.Н. Бобылев, А.Н. Бусыгин
Руководитель проекта: С.Ю. Удовиченко
Генерация нового знания в нейросети на основе массива мемристорных синапсов в запоминающей матрице биоморфного нейропроцессора и принципы увеличения быстродействия и энергоэффективности обработки информации на специализированном устройстве по сравнению с существующими вычислительными средствами
Сроки: 2019-2021 гг.
Грант Российского фонда фундаментальных исследований №19-37- 90030
Исполнитель: А.Н. Бусыгин
Руководитель проекта: С.Ю. Удовиченко
Моделирование физических процессов в мемристорно-диодных кроссбарах входного и выходного блоков нейропроцессора
Сроки: 2020-2022 гг.
Грант Российского фонда фундаментальных исследований №20 -37- 90003
Исполнитель: Ибрагим Абдулла Хайдар.
Руководитель проекта: С.Ю. Удовиченко
Реализованные проекты
Разработка и исследование процессов формирования нанокристаллов кремния в слоях нитрида и оксинитрида кремния для светодиодных структур
Руководитель: Удовиченко Сергей Юрьевич
Грант РФФИ № 12-08-90013-Бел_а
Сроки реализации: 2012-2013
Проект выполнен при совместной поддержке РФФИ и Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований (БРФИИ)
Инновационная разработка «Биоморфный нейропроцессор на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара для имитации работы кортикальной колонки мозга»
В 2018 году Центром по направлению «Информационные технологии (IT). Искусственный интеллект» представлена инновационная разработка «Биоморфный нейропроцессор на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара для имитации работы кортикальной колонки мозга».
Инновационная разработка выполнена в рамках Национальной технологической инициативы NeuroNet, поддержанной 09.06.2015 на заседании Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России. Согласно дорожной карте NeuroNet, представленной на этом заседании, к 2020 году должны быть получены первые прототипы нейроморфных чипов на основе мемристорных технологий и разработаны первые образцы нейроморфных компьютеров.
Разработана оригинальная программная биоморфная модель нейрона, которая состоит из отдельных функциональных частей и позволяет реализовывать любые соединения между функциональными частями разных нейронов, что придает большую гибкость архитектуре нейросети.
Сформулированы принципы построения сверхбольшой биоморфной нейросети на основе программной модели нейрона, и проведена адаптация нейросети к нейропроцессору.
Разработаны ключевые узлы аппаратной части нейропроцессора – запоминающая и логическая матрицы на основе развитой электрической модели нейрона.
Представлены электрические схемы, планарная и 3D топология и нанотехнология изготовления этих матриц на основе нового компонента наноэлектроники – комбинированного мемристорно-диодного кроссбара.
Проведено SPICE моделирование процессов одновременной обработки сигналов и ассоциативного самообучения аппаратной биоморфной нейросети нейропроцессора, в результате которых успешно сформированы новые ассоциации (новое знание).
Кроме задачи получения нового знания, относящейся к проблеме создания систем искусственного интеллекта, на этом аппаратном средстве решаются технические задачи – увеличение быстродействия и энергоэффективности расчетов по сравнению с существующими сегодня вычислительными средствами (серверы и суперкомпьютеры) – за счет применения смешанных аналогово-цифровых вычислений, в том числе с помощью новых элементов наноэлектроники – мемристоров, интегрированных в комбинированные мемристорно-диодные кроссбары.
В 2019 году в Центре проводятся исследования по изготовлению и тестированию лабораторного образца запоминающей матрицы нейропроцессора, соостоящей из мемристорных синапсов, на нанотехнологическом комплексе «НаноФаб-100».
Эти исследования поддержаны грантом РФФИ-2019 № 19-07-00272.
Исследования по генерации нового знания и увеличения быстродействия и энергоэффективности обработки информации на специализированном устройстве по сравнению с существующими вычислительными средствами с высокой производительностью финансируются именным грантом РФФИ – Аспирант – 2019 № 19-37-90030.
Изготовление экспериментального образца (прототипа) биоморфного нейропроцессора начато совместно Фабрикой «Ангстрем - Т», г. Москва, Зеленоград, и НОЦ «Нанотехнологии» на нанотехнологическом комплексе «Нанофаб – 100», поставленном в ТюмГУ фирмой ЗАО «НТ-МДТ», г. Зеленоград, в рамках Федеральной целевой программы.
Аналогов разработанного биоморфного нейропроцессора в России и за рубежом нет.
Уникальность концепции состоит в том, что автономное аппаратное средство построено на основе модернизированной биоморфной электрической модели нейрона, и нейропроцессор является биоморфным еще и с точки зрения выполнения функций нейросети, созданной на основе оригинальной биоморфной программной модели нейрона.
В настоящее время в информационных технологиях (IT) разрабатываются искусственные нейросети на простых нейронах и аппаратные средства для обработки звуковых и видеосигналов. Принятие решений в таких устройствах происходит в результате анализа информации, хранящейся в блоках памяти, и выбора наиболее правдоподобного решения.
Представленная инновационная разработка биоморфного нейропроцессора конкурентоспособна на рынке наноэлектроники и опережает разработки нейопроцессоров ведущих фирм IBM и Hewlett-Packard. Масштаб внедрения – замена ныне используемых персональных компьютеров на компьютеры нового поколения, способные генерировать новое знание. Применение в различных сферах деятельности человека. Прежде всего – принятие решения в процессе получения нового знания в динамично меняющихся условиях, управление сложными динамическими объектами.
Руководитель НОЦ «Нанотехнологии» Сергей Удовиченко за разработку биоморфного нейропроцессора в 2019 году награжден Дипломом лауреата Тюменского областного конкурса «Лидер в научно-инновационной деятельности» в номинации «Ученый года в инновациях».
Технология изготовления высокоэффективных стекловолокнистых катализаторов
Разработана технология изготовления высокоэффективных стекловолокнистых катализаторов на основе магнетронного метода нанесения тонких пленок оксидов переходных металлов с высокой адгезией к носителю и однородностью плёнки по составу.
Катализаторы предназначены для экологически чистой утилизации жидких углеводородных отходов и шламов с уменьшением газовых выбросов при возможной их дальнейшей переработке.
Морфологическое исследование насекомых и клещей
Морфологическое исследование насекомых и клещей производится на сканирующем электронном микроскопе с предварительным покрытием проводящей пленкой золота на установке автоматического нанесения металлических покрытий Quorum Q 150R.
Электрофизические свойства комбинированного мемристорного-диодного кроссбара - нового компонента наноэлектроники, предназначенного для изготовления запоминающей и логической матриц нейропроцессора
Сроки: 2019-2020 гг.
Грант Российского фонда фундаментальных исследований №19-07-00272
Исполнители: А.Д. Писарев, А.Н. Бобылев, А.Н. Бусыгин
Руководитель проекта: С.Ю. Удовиченко
Генерация нового знания в нейросети на основе массива мемристорных синапсов в запоминающей матрице биоморфного нейропроцессора и принципы увеличения быстродействия и энергоэффективности обработки информации на специализированном устройстве по сравнению с существующими вычислительными средствами
Сроки: 2019-2021 гг.
Грант Российского фонда фундаментальных исследований №19-37- 90030
Исполнитель: А.Н. Бусыгин
Руководитель проекта: С.Ю. Удовиченко
Моделирование физических процессов в мемристорно-диодных кроссбарах входного и выходного блоков нейропроцессора
Сроки: 2020-2022 гг.
Грант Российского фонда фундаментальных исследований №20 -37- 90003
Исполнитель: Ибрагим Абдулла Хайдар.
Руководитель проекта: С.Ю. Удовиченко
Реализованные проекты
Разработка и исследование процессов формирования нанокристаллов кремния в слоях нитрида и оксинитрида кремния для светодиодных структур
Руководитель: Удовиченко Сергей Юрьевич
Грант РФФИ № 12-08-90013-Бел_а
Сроки реализации: 2012-2013
Проект выполнен при совместной поддержке РФФИ и Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований (БРФИИ)
Инновационная разработка «Биоморфный нейропроцессор на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара для имитации работы кортикальной колонки мозга»
В 2018 году Центром по направлению «Информационные технологии (IT). Искусственный интеллект» представлена инновационная разработка «Биоморфный нейропроцессор на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара для имитации работы кортикальной колонки мозга».
Инновационная разработка выполнена в рамках Национальной технологической инициативы NeuroNet, поддержанной 09.06.2015 на заседании Президиума Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России. Согласно дорожной карте NeuroNet, представленной на этом заседании, к 2020 году должны быть получены первые прототипы нейроморфных чипов на основе мемристорных технологий и разработаны первые образцы нейроморфных компьютеров.
Разработана оригинальная программная биоморфная модель нейрона, которая состоит из отдельных функциональных частей и позволяет реализовывать любые соединения между функциональными частями разных нейронов, что придает большую гибкость архитектуре нейросети.
Сформулированы принципы построения сверхбольшой биоморфной нейросети на основе программной модели нейрона, и проведена адаптация нейросети к нейропроцессору.
Разработаны ключевые узлы аппаратной части нейропроцессора – запоминающая и логическая матрицы на основе развитой электрической модели нейрона.
Представлены электрические схемы, планарная и 3D топология и нанотехнология изготовления этих матриц на основе нового компонента наноэлектроники – комбинированного мемристорно-диодного кроссбара.
Рис.1. Кроссбар (а) и мемристорная микросхема (в).
Рис.2. Лабораторный прототип нейропроцессора: 1 – PIC18 контроллер, 2 – мемристорная микросхема, 3 – I2C интерфейс, 4 – USB интерфейс.
Проведено SPICE моделирование процессов одновременной обработки сигналов и ассоциативного самообучения аппаратной биоморфной нейросети нейропроцессора, в результате которых успешно сформированы новые ассоциации (новое знание).
Кроме задачи получения нового знания, относящейся к проблеме создания систем искусственного интеллекта, на этом аппаратном средстве решаются технические задачи – увеличение быстродействия и энергоэффективности расчетов по сравнению с существующими сегодня вычислительными средствами (серверы и суперкомпьютеры) – за счет применения смешанных аналогово-цифровых вычислений, в том числе с помощью новых элементов наноэлектроники – мемристоров, интегрированных в комбинированные мемристорно-диодные кроссбары.
В 2019 году в Центре проводятся исследования по изготовлению и тестированию лабораторного образца запоминающей матрицы нейропроцессора, соостоящей из мемристорных синапсов, на нанотехнологическом комплексе «НаноФаб-100».
Эти исследования поддержаны грантом РФФИ-2019 № 19-07-00272.
Исследования по генерации нового знания и увеличения быстродействия и энергоэффективности обработки информации на специализированном устройстве по сравнению с существующими вычислительными средствами с высокой производительностью финансируются именным грантом РФФИ – Аспирант – 2019 № 19-37-90030.
Изготовление экспериментального образца (прототипа) биоморфного нейропроцессора начато совместно Фабрикой «Ангстрем - Т», г. Москва, Зеленоград, и НОЦ «Нанотехнологии» на нанотехнологическом комплексе «Нанофаб – 100», поставленном в ТюмГУ фирмой ЗАО «НТ-МДТ», г. Зеленоград, в рамках Федеральной целевой программы.
Аналогов разработанного биоморфного нейропроцессора в России и за рубежом нет.
Уникальность концепции состоит в том, что автономное аппаратное средство построено на основе модернизированной биоморфной электрической модели нейрона, и нейропроцессор является биоморфным еще и с точки зрения выполнения функций нейросети, созданной на основе оригинальной биоморфной программной модели нейрона.
В настоящее время в информационных технологиях (IT) разрабатываются искусственные нейросети на простых нейронах и аппаратные средства для обработки звуковых и видеосигналов. Принятие решений в таких устройствах происходит в результате анализа информации, хранящейся в блоках памяти, и выбора наиболее правдоподобного решения.
Представленная инновационная разработка биоморфного нейропроцессора конкурентоспособна на рынке наноэлектроники и опережает разработки нейопроцессоров ведущих фирм IBM и Hewlett-Packard. Масштаб внедрения – замена ныне используемых персональных компьютеров на компьютеры нового поколения, способные генерировать новое знание. Применение в различных сферах деятельности человека. Прежде всего – принятие решения в процессе получения нового знания в динамично меняющихся условиях, управление сложными динамическими объектами.
Руководитель НОЦ «Нанотехнологии» Сергей Удовиченко за разработку биоморфного нейропроцессора в 2019 году награжден Дипломом лауреата Тюменского областного конкурса «Лидер в научно-инновационной деятельности» в номинации «Ученый года в инновациях».
Технология изготовления высокоэффективных стекловолокнистых катализаторов
Разработана технология изготовления высокоэффективных стекловолокнистых катализаторов на основе магнетронного метода нанесения тонких пленок оксидов переходных металлов с высокой адгезией к носителю и однородностью плёнки по составу.
Катализаторы предназначены для экологически чистой утилизации жидких углеводородных отходов и шламов с уменьшением газовых выбросов при возможной их дальнейшей переработке.
Морфологическое исследование насекомых и клещей
Морфологическое исследование насекомых и клещей производится на сканирующем электронном микроскопе с предварительным покрытием проводящей пленкой золота на установке автоматического нанесения металлических покрытий Quorum Q 150R.
|
|
|
