Разработка научно-технологических принципов создания и функционирования биоподобных мемристорных систем в сопряжении с нейрональными биокультурами

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 16-19-00144

НазваниеРазработка научно-технологических принципов создания и функционирования биоподобных мемристорных систем в сопряжении с нейрональными биокультурами

Руководитель Михайлов Алексей Николаевич, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" , Нижегородская обл

Конкурс №11 - Конкурс 2015 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по приоритетным тематическим направлениям исследований» (11)

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-801 - Фундаментальные основы конвергентных наук

Ключевые слова Мемристор, синаптическая пластичность, искусственная нейронная сеть, нейрональная биокультура, компьютерное моделирование, математическое моделирование, электронный интерфейс, обучение

Код ГРНТИ34.55.21

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Мемристор – это элемент электрической цепи, способный аналоговым образом менять сопротивление в зависимости от приложенного к нему напряжения и имитировать роль синапса в нервной системе. К основным достоинствам мемристора относятся простая структура и малый размер (изменение электрического сопротивления при приложении напряжения происходит в локальной нанометровой области материала, помещенного между двумя электродами), а отсюда – высокое быстродействие и низкое энергопотребление. Разработка нейроморфных электронных устройств на основе мемристоров является одним из прорывных исследовательских направлений, которое ведет к созданию технологической базы для производства продуктов совершенно нового технического уровня, формированию новых рынков. К таким продуктам, в частности, относятся универсальные запоминающие устройства (RRAM) и вычислительные системы (супернейрокомпьютеры или ассоциативные компьютеров) на основе гибридизации КМОП-технологии и мемристоров, новые продукты и технологии на основе интеграции электронных устройств и биологических тканей/культур (биосенсоры, нейроинтерфейсы, нейропротезы и др.) для развития робототехники и разработки новых методов диагностики/лечения социально значимых заболеваний. Несмотря на серьезные ресурсы и усилия, направляемые во всем мире на решение данной задачи, исследования и разработки в этой области находятся на начальной стадии развития, поэтому у российских коллективов есть все шансы занять передовые позиции. Целью данного проекта является разработка научно-технологических принципов создания искусственных нейронных сетей на основе тонкопленочных мемристивных наноструктур и их функционирования в составе электрических схем, сопряженных с нейронной сетью культуры диссоциированных клеток мозга. Для достижения данной цели в ходе проекта будут решаться три взаимосвязанные задачи: 1) Разработка и исследование обучаемых матриц типа «кросс-бар» или «кросс-пойнт» на основе мемристоров, демонстрирующих адаптивное поведение и синаптическую пластичность. 2) Компьютерное / математическое моделирование мемристоров, искусственной нейронной сети на основе матрицы мемристоров, синаптически связанных нейронных генераторов, внешних и интерфейсных электронных устройств. 3) Культивирование нейронной сети гиппокампальных клеток, разработка технологических подходов для регистрации и передачи сигналов нейрональной активности. Указанные направления исследований будут замыкаться в рамках экспериментально реализованных демонстрационных электрических схем типа «мемристор» – «внешние электронные узлы» и «мемристор» – «электронный интерфейс» – «нейронная сеть культуры диссоциированных клеток мозга». Научная новизна поставленной задачи заключается в получении прорывных результатов при интеграции мемристоров, как эквивалентов адаптивных синаптических соединений, в электронные устройства, которые могут быть использованы для демонстрации функций нейронной сети, а также для преобразования, воспроизведения и контроля электрической активности биологических культур. Впервые будет исследована возможность сопряжения искусственных нейронных сетей на основе мемристоров с электронными устройствами, регистрирующими электрическую активность культуральной сети гиппокампальных нейронов. Основу заявляемого проекта составляет междисциплинарный подход, использующий комбинацию методов и подходов, направленных на формирование и моделирование синаптического поведения мемристивных наноструктур, проектирование и изготовление макетов искусственных нейронных сетей на их основе, построение и исследование компьютерных моделей искусственных нейронных сетей, математическое моделирование и реализацию интерфейсных электронных устройств, культивирование и регистрацию активности живых нейрональных сетей. Достижимость решения поставленной задачи обеспечивается обширным багажом знаний, накопленным как в мире, так и непосредственно исполнителями заявляемого проекта, в частности, в области комплексных междисциплинарных исследований молекулярно-клеточных и сетевых механизмов функционирования мозга, по технологии создания и закономерностям функционирования запоминающих устройств на основе мемристоров и в области компьютерного моделирования нейросетевых систем. Имеющийся у коллектива исполнителей многолетний опыт и арсенал технологических, аналитических и теоретических методов позволяет планировать получение результатов мирового уровня по завершении выполнения проекта.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Герасимова С.А.,Михайлов А.Н., Белов А.И., Королев Д.С., Гусейнов Д.В.,Лебедева А.В., Горшков О.Н., Казанцев В.Б. Design of memristive interface between electronic neurons AIP Conference Proceedings, V. 1959, P. 090005 (год публикации - 2018)
10.1063/1.5034744

2. Михайлов А.Н., Морозов О.А., Овчинников П.Е., Антонов И.Н., Белов А.И., Королев Д.С., Шарапов А.Н., Грязнов Е.Г., Горшков О.Н., Пигарева Я.И., Пимашкин А.С., Лобов С.А., Казанцев В.Б. One-Board Design and Simulation of Double-Layer Perceptron Based on Metal-Oxide Memristive Nanostructures IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, Vol. 2, No 5, P.371 (год публикации - 2018)
10.1109/TETCI.2018.2829922

3. Королев Д.С., Белов А.И., Окулич Е.В., Окулич В.И., Гусейнов Д.В., Сидоренко К.В., Шуйский Р.А., Антонов И.Н., Грязнов Е.Г., Горшков О.Н., Тетельбаум Д.И., Михайлов А.Н. Manipulation of resistive state of silicon oxide memristor by means of current limitation during electroforming Superlattices and Microstructures, Vol. 122, P.371 (год публикации - 2018)
10.1016/j.spmi.2018.07.006

4. Тетельбаум Д.И., Михайлов А.Н., Белов А.И., Королев Д.С., Окулич Е.В., Окулич В.И., Шуйский Р.А., Гусейнов Д.В., Грязнов Е.Г., Горшков О.Н. ION IMPLANTATION IN THE TECHNOLOGY OF METAL-OXIDE MEMRISTIVE DEVICES Ion Implantation. Synthesis, Applications and Technology. Nova Science Publishers, Inc., P. 1-39 (год публикации - 2018)

5. Гладков А.А., Гринчук О., Пигарева Я.И., Михина И.В., Пимашкин А.С. Theta rhythm-like bidirectional cycling dynamics of living neuronal networks in vitro PLOS ONE, Vol. 13, No 5, e0192468 (год публикации - 2018)
10.1371/journal.pone.0192468

6. Королев Д.С., Михайлов А.Н., Белов А.И., Сергеев В.А., Антонов И.Н., Горшков О.Н., Тетельбаум Д.И. Adaptive behaviour of silicon oxide memristive nanostructures Journal of Physics: Conference Series, Vol.741, P.012161 (год публикации - 2016)
10.1088/1742-6596/741/1/012161

7. Гусейнов Д.В., Тетельбаум Д.И., Михайлов А.Н., Белов А.И., Шенина М.Е., Королев Д.С., Антонов И.Н., Касаткин А.П., Горшков О.Н., Окулич Е.В., Окулич В.И., Бобров А.И., Малехонова Н.В., Павлов Д.А., Грязнов Е.Г. Filamentary model of bipolar resistive switching in capacitor-like memristive nanostructures on the basis of yttria-stabilized zirconia International Journal of Nanotechnology (год публикации - 2016)

8. Антонов И.Н.,Белов А.И., Михайлов А.Н., Морозов О.А., Овчинников П.Е. Формирование весовых коэффициентов искусственной нейронной сети на основе мемристивного эффекта в наноструктурах «металл-оксид-металл» Радиотехника и электроника (Journal of Communications Technology and Electronics) (год публикации - 2018)

9. Герасимова С.А.,Михайлов А.Н.,Белов А.И., Королев Д.С.,Горшков О.Н.,Казанцев В.Б. Simulation of Synaptic Coupling of Neuron-Like Generators via a Memristive Device Technical Physics, Vol. 62, No. 8, pp. 1259–1265 (год публикации - 2017)
10.1134/S1063784217080102

10. Михайлов А.Н., Грязнов Е.Г., Белов А.И., Королев Д.С., Шарапов А.Н., Гусейнов Д.В., Тетельбаум Д.И., Тихов С.В., Малехонова Н.В., Бобров А.И., Павлов Д.А., Герасимова С.А., Казанцев В.Б., Агудов Н.В., Дубков А.А., Розарио К.М.М., Соболев Н.А., Спаньоло Б. Field- and irradiation-induced phenomena in memristive nanomaterials Physica Status Solidi C, No. 10-12, V. 13, P. 870-881 (год публикации - 2016)
10.1002/pssc.201600083

11. Вдовичев С.Н.,Вдовичева Н.К., Шерешевский И.А. Approaches for Circle Characterization in Photolithography Journal of Surface Investigation: X-ray, Synchrotron and Neutron Techniques, Vol. 11, No. 3, pp. 501–504. (год публикации - 2017)
10.1134/S1027451017030156

Публикации