נוירונים משוב מבוססי ממיריסטור פרובסקיט עם קטודה של גרפן מחוזר מהונדסת בעזרת אטום ניקול בודד

שבבים בהשראת מוח עבור מכונות חכמות יותר

המחשבים המודרניים מהירים אך מפתיע שאינם יעילים במשימות שהמוח שלנו מבצע בקלות, כמו זיהוי פרח או תכנון מסלול יעיל בין ערים רבות. מאמר זה מדווח על סוג חדש של רכיב אלקטרוני המתנהג יותר כמו ניורון של ממש במוח, המטפל גם באותות "הפעל" וגם באותות "עצור" במכשיר זעיר יחיד. על ידי הנדסה מדויקת של החומרים ברמת אטום בודד, החוקרים יוצרים ניורונים מלאכותיים היכולים ללמוד דפוסים ולפתור בעיות אופטימיזציה מורכבות תוך שימוש הרבה פחות בחומרה בהשוואה למעבדים של היום.

למה אנו זקוקים לסוגים חדשים של ניורונים בחומרה

נוירונים ביולוגיים מאזנים כל הזמן שני סוגי אותות: מעוררים שמניעים אותם לירי, ומעכבים שמחזיקים אותם אחורה. האיזון ביניהם חיוני לחשיבה יציבה, לתפיסה ולקבלת החלטות. מחלקה מיוחדת הנקראת ניורוני משוב מערבבת אותות "קדמיים" נכנסים עם אותות מעכבים "אחוריים", ומאפשרת התנסויות כגון תחרות בין ניורונים והחלטות זוכה-לוקח-הכל, שבהן רק התגובה החזקה ביותר שורדת. שיחזור ההתנהגות הכפולה והמעודנת הזו באלקטרוניקה היה קשה. רוב המכשירים הקיימים מסוג ממיריסטור, הזוכרים את היסטוריית הזרם החשמלי שלהם, מוליכים זרם בעיקר בכיוון אחד ומתפוגגים מהר מדי, מה שהופך אותם לבלתי מתאימים כנציגים של ניורונים שצריכים לאגד אותות על פני מילישניות.

בנייה של מכשיר אלקטרוני חכם יותר

הקבוצה מטפלת במגבלות אלה באמצעות ממיריסטור מבוסס פרובסקיט — מכשיר שהמוליכות שלו יכולה להשתנות בהדרגה — בשילוב עם קטודה יוצאת דופן העשויה גרפן מחוזר שמאובזר באטומי ניקול מבודדים. שכבת אטומי הניקול הבודדים אינה רק ממשק פסיבי. ראשית, היא מיישרת את נוף האנרגיה בממשק כך שאלקטרונים יכולים לזרום בצורה סימטרית יותר בשני הכיוונים, ותומכת בהתנהגויות מעוררות ומעכבות מאוזנות. שנית, היא מגדילה את מחסום האנרגיה לתנועת יוני יוד לתוך האלקטרודה. במקום לרוץ בחופשיות, היונים נלכדים באופן חלקי ונעים לאט ובאופן הפיך. תנועה מבוקרת זו מאריכה את "הזיכרון" של המכשיר לאותות עבר לטווח מילישניות הרלוונטי ביולוגית ללא צורך בקבלים חיצוניים מגושמים.

איך עיצוב אטומי מעצב התנהגות

באמצעות מיקרוסקופיה וספקטרוסקופיה מתקדמות, החוקרים מאשרים שאטומי הניקול מעוגנים בנפרד לאתרי חמצן בתוך שכבת הגרפן במקום להתאגד לחלקיקים. סימולציות מחשב מראות שהסידור האטומי הזה מזיז את רמות האנרגיה האלקטרוניות של משטח הפחמן, מה שהופך אותו ליותר מתכתי ומתואם טוב יותר לפרובסקיט שמתחתיו. במקביל, חישובים מגלהים מחסום דיפוזיה גבוה יותר ליוני היוד כאשר הניקול נוכח. בניסויים, מכשירים עם קטודה מהונדסת זו יכולים לעבור בעדינות בערך 1,000 רמות מוליכות שונות ומציגים תגובות כמעט סימטריות במראה לסריקות מתח חיוביות ושליליות. הזרם שלהם דועך במשך כ-780 מילישניות לאחר גירוי — טווח זמן הקרוב לזה של תאי עצב אמיתיים — מה שמאפשר למכשיר לדמות באמינות דינמיקת "הצטברות-דליפה-ירי" (leaky integrate-and-fire).

ממכשיר יחיד לרשת לומדת

בעזרת הפעלת הממיריסטורים בפולסים מותאמים של מתח, הקבוצה מראה שמכשיר בודד יכול לפעול כנוירון משוב: הוא מסכם פולסים נכנסים, יורה כאשר הזרם שלו חוצה סף, ואז דולף לאט חזרה למצב המנוחה. פולסים שליליים מדכאים את מוליכות המכשיר, ומספקים צורה אלקטרונית של עיכוב. רשתות של ניורונים אלה מסודרות במערכי קרוסבר ומחוברות לאלקטרוניקה בקרה פשוטה מבוססת FPGA. בהדגמה אחת, המערכת מבצעת למידה תחרותית בלתי מפוקחת על נתוני פרחים, מקבצת שלושה סוגי פרחים לפי תכונות מדודות, כאשר כל ניורון מתמחה בסוג מסוים. במבחן אחר, סכמת למידה שיתופית מבוססת מפת ארגון עצמי משתמשת באותו סוג ניורונים כדי לפתור את בעיית סוחר הנודד, אתגר קלאסי בלוגיסטיקה, ומתכנסת למסלולים יעילים עד שישה פעמים מהר יותר מהאלגוריתם הסטנדרטי של התאונה המדומה (simulated annealing).

מה משמעות הדבר לעתיד המחשוב

במונחים יומיומיים, עבודה זו מראה שאנו יכולים לבנות יותר ויותר רכיבים אלקטרוניים המתנהגים כמו תאי מוח זעירים וכיוליים במקום מתגים פשוטים של פעלה-כבוי. באמצעות הצבת אטומי ניקול בודדים בדיוק במקומות הנכונים בתוך שכבת גרפן, המחברים מקבלים שליטה מדויקת על אלקטרונים ויונים גם יחד, ומתקבל מכשיר היכול לעורר, לעכב ולשכוח באיטיות בצורה דמויית מוח. ניורונים מלאכותיים אלה יכולים להיות מאורזים בצפיפות, זקוקים למעט מעגלי תמיכה, וכבר מטפלים במשימות למידה ופתרון אופטימיזציה ריאליסטיות. ככל שמכשירים כאלה ממשיכים להשתפר, הם עלולים להוות את הבסיס לחומרה קומפקטית ויעילה באנרגיה שתשלים או אפילו תחליף חלקים מהמעבדים הדיגיטליים הצרכניים באנרגיה של היום, ביישומים החל מזיהוי תבניות ועד תכנון חכם.

ציטוט: Li, QX., Li, HX., Sun, T. et al. Feedback neurons based on perovskite memristor with nickel single-atom engineered reduced graphene oxide cathode. Nat Commun 17, 3085 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-69805-2

מילות מפתח: מחשוב נוירו-מורפי, ממיריסטור, מכשירי פרובסקיט, אלקטרוניקת גרפן, למידת חומרה