• Группа исследователей из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» создала энергоэффективную модель искусственного нейрона.
• Модель имитирует принципы работы биологической нервной ткани и обладает способностью накапливать сигналы, срабатывать при достижении порога и иметь рефрактерный период.
• Современные нейросети потребляют много электроэнергии из-за ограничений архитектуры фон Неймана.
• Ученые стремятся перейти к нейроморфному железу для повышения рентабельности вычислений.
• Искусственный нейрон в модели ЛЭТИ состоит из туннельного диода, порогового селектора и конденсатора.
• Сеть из 7 840 нейронов и 351 тыс. синапсов показала точность распознавания 97,9% на MNIST и 89,5% на Fashion-MNIST.
• TS-TD нейрон энергоэффективен и может обрабатывать 500 кадров в секунду, потребляя всего 0,012 ватта.
• Специализированные нейроморфные чипы уже существуют, но предложенная модель ЛЭТИ позволяет создать аналоговый чип с более простой конструкцией и меньшей энергоемкостью.

В симуляции сеть из 7 840 нейронов и 351 тыс. синапсов показала точность распознавания 97,9% на рукописных цифрах (MNIST), а на более сложных изображениях одежды (Fashion-MNIST) - 89,5 %. По этим показателям предложенная архитектура не уступает существующим аналогам. Однако главная особенность TS-TD нейрона - энергоэффективность. Гипотетический чип на таких нейронах может обрабатывать 500 кадров размером 28 на 28 пикселей в секунду, потребляя при этом всего 0,012 ватта - в сотни раз меньше, чем сопоставимые по производительности одноплатные компьютеры.