Нейронные динамические системы объединяют нейронные сети с математическими моделями, которые описывают изменение сложных процессов во времени. Такие системы применяют для физического моделирования, медицинской визуализации и трехмерной реконструкции мозга. Однако для их работы приходится выполнять множество последовательных вычислений, постоянно проверять точность результата и менять размер вычислительных шагов. На традиционных компьютерах это осложняется необходимостью постоянно передавать данные между памятью и процессором, что увеличивает время обработки и энергозатраты.

Исследователи предлагают решить эту проблему с помощью вычислений непосредственно в памяти. В разработанном чипе данные обрабатываются там же, где хранятся, поэтому системе не приходится постоянно передавать их между отдельными блоками. Такой подход позволяет ускорить вычисления и одновременно снизить энергопотребление, что особенно важно для моделирования, где результат необходимо получать практически в реальном времени.

Чип изготовлен по 40-нм техпроцессу и занимает площадь всего 0,28 квадратного миллиметра. Он работает на частоте 50 МГц и содержит вычислительные блоки в памяти, а также массивы мемристоров, способных сохранять информацию об изменении проводимости. Архитектура использует девять последовательных ступеней конвейерной обработки.

В испытаниях при моделировании нейронной динамики чип оказался в 3,82–36,27 раза быстрее современных специализированных ASIC и потреблял в 11,75–24,73 раза меньше энергии.

Работу системы ученые проверили на задаче реконструкции кортикальной поверхности. Чип восстановил границы серого и белого вещества мозга и на их основе в реальном времени построил трехмерную поверхность коры. Несмотря на высокую скорость обработки, система сохранила сложную структуру мозговых складок. Полученные поверхности были гладкими, замкнутыми и топологически согласованными. При этом скорость работы оказалась в 478,18 раз выше, чем на ускорителях NVIDIA A100.

Авторы считают, что такая технология может применяться там, где обработка данных должна происходить практически без задержки. Среди потенциальных сценариев они называют интерфейсы «мозг — компьютер», хирургическую навигацию в реальном времени, медицинскую визуализацию и создание цифровых двойников мозга. Чип также может использоваться как исследовательский инструмент для изучения нейродегенеративных заболеваний, например, Альцгеймера и Паркинсона.