Ключови изводи
- Рядък вид материя, наречена spin glass, може да даде възможност на AI, който разпознава обекти по начина, по който хората го правят.
- Използването на въртящо се стъкло за печатни вериги може също да доведе до нови видове изчисления с ниска мощност.
- Други видове чипове, вдъхновени от мозъка, също могат да подобрят начина, по който AI разпознава изображения.
Печатането на схеми директно върху физически обекти може да доведе до по-интелигентен изкуствен интелект (AI).
Изследователи от Националната лаборатория в Лос Аламос използват рядка форма на материя, известна като въртящо се стъкло, за да заменят вериги. Необичайните свойства на spin glass позволяват форма на AI, която може да разпознава обекти от частични изображения, както прави мозъкът.
„Въртящите се очила са системи с „неравен пейзаж“от възможни решения“, каза Крис Мур, компютърен учен и физик от института Санта Фе, който не е участвал в изследването в Лос Аламос, каза пред Lifewire в имейл интервю. „Те ни помагат да анализираме защо алгоритмите понякога се забиват в решения, които изглеждат добре локално, но не са възможно най-добрите.“
Печатни схеми
Използването на въртящо се стъкло за печатни вериги също може да доведе до нови видове изчисления с ниска мощност. Спин-гласът позволява на изследователите да изследват материалните структури с помощта на математика. С този подход учените могат да променят взаимодействието в системите, използвайки електронно-лъчева литография, която използва фокусиран лъч от електрони, за да начертае персонализирани форми върху повърхност. Литографията може да позволи отпечатването на нови видове вериги.
Литографията прави възможно представянето на различни изчислителни проблеми в мрежи със спин-стъкло, според скорошен документ на екипа от Лос Аламос, публикуван в рецензираното списание Nature Physics.
"Нашата работа осъществи първата експериментална реализация на изкуствено спин-стъкло, състоящо се от наномагнити, подредени да възпроизвеждат невронна мрежа, " Майкъл Саконе, постдокторант по теоретична физика в Националната лаборатория в Лос Аламос и водещ автор на вестникът, се казва в прессъобщението. „Нашият документ полага основата, от която се нуждаем, за да използваме тези физически системи на практика.“
Мур оприличи въртящото се стъкло на силициев диоксид (прозоречно стъкло), който изглежда като перфектен кристал, но докато се охлажда, остава в аморфно състояние, което изглежда като течност на молекулярно ниво.йени
„По същия начин алгоритмите могат да заседнат зад „енергийни бариери“, които пречат на глобалния оптимум“, добави Мур.
Идеи от теорията на спин стъклото могат да помогнат на изследователите да се ориентират в пейзажи с големи размери.
"Този стремеж създаде жизнена интердисциплинарна общност в пресечната точка на физика, математика и компютърни науки", каза Мур.„Можем да използваме идеи от физиката, за да определим фундаменталните граници на алгоритмите – като например колко шум могат да понесат, докато все още намират модели в данните – и да проектираме алгоритми, които успяват до тези теоретични граници.“
AI, който помни като хората
Изследователският екип изследва изкуственото въртящо се стъкло като начин за разглеждане на така наречените невронни мрежи на Хопфийлд. Тези мрежи моделират човешката асоциативна памет, която е способността да се учи и помни връзката между несвързани елементи.
Теоретичните модели, описващи спин стъкла, се използват широко в други сложни системи, като тези, описващи мозъчната функция.
С асоциативна памет, ако се задейства само една памет, например чрез получаване на частично изображение на лице като вход - тогава мрежата може да извика цялото лице. За разлика от традиционните алгоритми, асоциативната памет не изисква идентичен сценарий за идентифициране на памет.
Изследването на Saccone и екипа потвърди, че spin-glass ще бъде полезно за описание на свойствата на една система и как тя обработва информация. AI алгоритмите, разработени в spin glass, биха били "по-объркани" от традиционните алгоритми, каза Саконе, но и по-гъвкави за някои AI приложения.
"Теоретичните модели, описващи въртящите се очила, се използват широко в други сложни системи, като тези, описващи мозъчната функция, кодове за коригиране на грешки или динамика на фондовия пазар", каза Саконе. „Този широк интерес към въртящите се стъкла предоставя силна мотивация за създаване на изкуствени въртящи се стъкла.“
Други видове чипове, вдъхновени от мозъка, също могат да подобрят начина, по който AI разпознава изображения. Скорошна статия показва как компютърните чипове могат динамично да се пренареждат, за да приемат нови данни, както прави мозъкът, помагайки на AI да продължи да се учи с течение на времето.
„Мозъците на живите същества могат непрекъснато да се учат през целия им живот“, каза Шрирам Раманатан, професор в Училището по инженерство на материалите на университета Пърдю и един от авторите на статията в съобщение за медиите.„Сега създадохме изкуствена платформа за машините да се учат през целия си живот.“
