Участники обсудили достигнутые результаты в научном направлении «Нейроморфные системы и энергонезависимая память» и перспективы его развития. На заседании было заслушано 10 докладов.
По данной теме работает коллектив лаборатории разработки систем искусственного интеллекта Муромского института (филиала) ВлГУ. Свое выступление руководитель лаборатории, ведущий научный сотрудник МИ ВлГУ Сергей Щаников посвятил вопросам создания масштабируемых программно-аппаратных вычислительных средств для систем искусственного интеллекта и план развития этого научного направления в институте.
«Российская академия наук подчеркивает важность развития искусственного интеллекта в России. Такие заседания крайне необходимы для развития данного научного направления. Они позволяют координировать работу университетов и объединять усилия для достижения лучших результатов», – сообщил Сергей Щаников.
Научный коллектив Владимирского госуниверситета 
разрабатывает системы, которые будут обладать двумя основными особенностями. Во-первых, в них будет реализован переход от архитектуры фон Неймана к применению нейроморфных вычислений. Фоннеймановскими называют классические принципы совместного хранения команд и данных в памяти компьютера, но у них есть узкое место – ограниченная пропускная способность канала «процессор-память». Данную проблему можно решить с помощью «нейроподобных» вычислений, работа которых основана на принципах функционирования живых биологических нейронов. Во-вторых, ученые предлагают перейти от цифровых вычислений на базе транзисторов к аналоговым вычислениям на базе мемристивных устройств.
Сергей Щаников на заседании в РАН представил концепцию аппаратных ускорителей искусственного интеллекта на базе мемристивных устройств. Мемристивное устройство – это пассивный элемент в микроэлектронике. Он способен изменять своё сопротивление под действием электрического поля и протекавшего через него заряда, а также сохранять его длительное время. Важным преимуществом применения мемристивных устройств в системах искусственного интеллекта является то, что они функционируют подобно синапсам (связям) биологических нейронов, при этом потребляя мало энергии.
Предложенная концепция в настоящее время реализуется во Владимирском государственном университете в рамках субсидии Минобрнауки России. В команде проекта – ученые из Муромского института ВлГУ, Университета Лобачевского, НГТУ имени Р.Е. Алексеева и Университета Донггук (Южная Корея). Разработка подобного класса устройств позволит вывести системы искусственного интеллекта на новый качественный уровень и обеспечить устойчивое многолетнее развитие данного направления.
По словам Сергея Щаникова, проект имеет хорошие перспективы коммерциализации и востребован российскими потребителями. Для государственного сектора он интересен в связи с действием нацпроекта «Цифровая экономика» и политикой цифровизации, требующей обработки большого количества данных. Частному сектору будет актуален в связи с активным развитием российских IT-компаний в сфере услуг, основанных на работе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта (потенциальные потребители – Яндекс, Сбер и др.). Разработка обладает потенциальными конкурентными преимуществами перед существующими аналогами по производительности и энергопотреблению.
Совет отметил важность проводимых исследований и рекомендовал продолжить работу в данном научном направлении.