Воспользовавшись особыми свойствами аморфного сплава на основе халькогенидов, исследователи из Сингапура и Великобритании создали полностью оптическую действующую модель нейрона. Управляя прозрачностью участков металл-сульфидного оптоволокна с помощью света, они добились функциональности, повторяющей механизм распространения сигналов в аксонах и синапсах. В своей работе учёные показали, что оптические аналоги нейронов демонстрируют функциональность, аналогичную работе мозга.
Сотрудники Центра прорывных фотонных технологий (Centre for Disruptive Photonic Technologies) Наньянского технологического университета (Сингапур) и Исследовательского центра оптоэлектроники (Optoelectronics Research Centre) Саутгемптонского университета (Великобритания) предприняли попытку смоделировать передачу информации в нейронах исключительно оптическим методом. В своём исследовании они воспользовались аморфными сплавами на основе халькогенидов — соединений элементов 16-й группы Периодической системы элементов, которые обладают замечательной особенностью: их оптические свойства могут быть временно или постоянно изменены с помощью света. Это даёт возможность обеспечить условия распространения оптических сигналов, сходные с теми, которые имеют место в мозге.
Оптоволокно для эксперимента изготовлено из аморфного стекла, представляющего собой сплав сульфида галлия Ga2S3 и оксида лантана La2O3. Для эмуляции функций химического синапса волокно облучается сбоку светом с длиной волны 532 нм, при которой энергия фотонов ниже ширины запрещённой зоны. Такая вспышка вызывает локальное затемнение: прозрачность участка оптоволокна снижается на 35%, и тем самым в месте экспозиции образуется «фотонный синапс». Восстановление прозрачности происходит при облучении светом с длиной волны 650 нм, который проходит через волокно, хотя в данном случае длина волны может быть любой, при условии попадании в окно прозрачности материала. В результате учёным удалось воспроизвести механизм химического распространения сигнала в нейронах.
В своей работе исследователи продемонстрировали ряд оптических аналогов для функций мозга. Среди них — удержание состояния покоя и моделирование изменений электрической активности в нервной клетке при её стимуляции.
Авторы работы заявляют, что их исследование может дать начало росту скорости и эффективности традиционных компьютерных архитектур. С появлением в будущих компьютерах механизмов адаптации и обучения они смогут обрабатывать огромные объёмы данных с намного меньшими затратами энергии. Как отмечается в исследовании, современные компьютеры, моделирующие работу нервных клеток, на 6—9 порядков менее эффективны по сравнению с биологическими системами. Для примера, моделирование пятисекундной работы мозга занимает 500 секунд машинного времени и требует 1,4 мегаватта энергии.
