Ключевые выводы
- Редкий тип материи, называемый спиновым стеклом, может позволить ИИ распознавать объекты так, как это делают люди.
- Использование спинового стекла для печатных схем также может привести к новым типам вычислений с низким энергопотреблением.
- Другие типы чипов, вдохновленных мозгом, также могут улучшить распознавание изображений искусственным интеллектом.
Печатные схемы непосредственно на физических объектах могут привести к созданию более умного искусственного интеллекта (ИИ).
Исследователи из Лос-Аламосской национальной лаборатории используют редкую форму материи, известную как спиновое стекло, для замены электрических цепей. Необычные свойства спинового стекла позволяют создать форму ИИ, которая может распознавать объекты на частичных изображениях, как это делает мозг.
«Спиновые очки - это системы с «ухабистым ландшафтом» возможных решений», - сообщил Lifewire по электронной почте Крис Мур, ученый-компьютерщик и физик из Института Санта-Фе, не участвовавший в исследованиях в Лос-Аламосе. интервью. «Они помогают нам проанализировать, почему алгоритмы иногда застревают в решениях, которые хорошо выглядят локально, но не являются лучшими из возможных».
Печатные схемы
Использование спинового стекла для печатных схем также может привести к новым типам вычислений с низким энергопотреблением. Спиновое стекло позволяет исследователям исследовать материальные структуры с помощью математики. При таком подходе ученые могут настраивать взаимодействие внутри систем с помощью электронно-лучевой литографии, в которой сфокусированный пучок электронов используется для рисования на поверхности нестандартных форм. Литография может позволить печатать новые типы схем.
Литография позволяет представлять различные вычислительные задачи в сетях спинового стекла, согласно недавней статье команды из Лос-Аламоса, опубликованной в рецензируемом журнале Nature Physics.
«Наша работа завершилась первой экспериментальной реализацией искусственного спинового стекла, состоящего из наномагнитов, устроенных так, чтобы воспроизвести нейронную сеть», - заявил Майкл Сакконе, исследователь теоретической физики в Лос-Аламосской национальной лаборатории и ведущий автор исследования. газета, - говорится в сообщении. «Наша статья закладывает основу для практического использования этих физических систем».
Мур сравнил спиновое стекло с диоксидом кремния (оконным стеклом), которое кажется идеальным кристаллом, но при охлаждении застревает в аморфном состоянии, которое на молекулярном уровне выглядит как жидкость.
"Точно так же алгоритмы могут застрять за "энергетическими барьерами", которые стоят на пути к глобальному оптимуму", - добавил Мур.
Идеи теории спинового стекла могут помочь исследователям ориентироваться в многомерных ландшафтах.
«Это стремление создало активное междисциплинарное сообщество на стыке физики, математики и компьютерных наук», - сказал Мур.«Мы можем использовать идеи из физики, чтобы определить фундаментальные ограничения алгоритмов - например, сколько шума они могут выдержать, при этом обнаруживая закономерности в данных, - и разработать алгоритмы, которые будут работать вплоть до этих теоретических ограничений».
ИИ, который помнит как человек
Исследовательская группа исследовала искусственное спиновое стекло, чтобы изучить так называемые нейронные сети Хопфилда. Эти сети моделируют ассоциативную память человека, которая представляет собой способность изучать и запоминать отношения между несвязанными элементами.
Теоретические модели, описывающие спиновые очки, широко используются в других сложных системах, таких как те, которые описывают работу мозга.
С ассоциативной памятью, если срабатывает только одна память, например, при получении частичного изображения лица в качестве входных данных, сеть может вспомнить все лицо целиком. В отличие от традиционных алгоритмов, ассоциативная память не требует идентичного сценария для идентификации памяти.
Исследование Сакконе и его команды подтвердило, что спин-стекло может быть полезно для описания свойств системы и того, как она обрабатывает информацию. По словам Сакконе, алгоритмы ИИ, разработанные в спиновом стекле, будут «более беспорядочными», чем традиционные алгоритмы, но также и более гибкими для некоторых приложений ИИ.
«Теоретические модели, описывающие спиновые очки, широко используются в других сложных системах, таких как те, которые описывают работу мозга, коды исправления ошибок или динамику фондового рынка», - сказал Сакконе. «Широкий интерес к спиновым стеклам дает сильную мотивацию для создания искусственного спинового стекла».
Другие типы чипов, вдохновленных мозгом, также могут улучшить распознавание изображений искусственным интеллектом. В недавней статье показано, как компьютерные чипы могут динамически перестраиваться, чтобы принимать новые данные, как это делает мозг, помогая ИИ учиться с течением времени.
«Мозг живых существ может постоянно учиться на протяжении всей жизни», - заявил в пресс-релизе Шрирам Раманатан, профессор Школы материаловедения Университета Пердью и один из авторов статьи.«Теперь мы создали искусственную платформу, на которой машины могут учиться на протяжении всей своей жизни».
