Výzkumníci napodobují strategie mořských slimáků v kvantovém materiálu

Výzkumníci z Purdue University objevili, že materiál může napodobovat nejzákladnější inteligentní funkce mořského slimáka. To by jim mohlo pomoci vyvinout hardware, který by učinil umělou inteligenci (AI) účinnější a spolehlivější, což by mohlo mít dopad na mnoho oblastí, jako jsou autonomní vozidla, chirurgické roboty a algoritmy sociálních médií.

Studie byla publikována v Proceedings of the National Academy of Sciences. Byla vedená týmem výzkumníků z Purdue University, University of Georgia, Rutgers University a Argonne National Laboratory.

Shriram Ramanathan je profesorem materiálového inženýrství na Purdue University.

“Neurovědci objevili při studiu mořských slimáků základní znaky inteligence, které jsou fundamentální pro přežití jakéhokoli organismu,” řekl Ramanathan. “Chceme využít této zralé inteligence v zvířatech, aby urychlili vývoj AI.”

Učení od mořských slimáků

Neurovědci objevili u mořských slimáků dva hlavní znaky inteligence: habituaci a senzitizaci. Habitace nastává, když se něco nebo někdo zvykne na stimul v průběhu času, zatímco senzitizace nastává, když něco nebo někdo reaguje silně na nový stimul.

Jedním z hlavních problémů s AI je “dilema stability a plasticity”, ke kterému dochází, když AI má potíže se učením a ukládáním nových informací bez přepsání existujících informací. S habitací by AI mohlo “zapomenout” na nepotřebné informace a stát se stabilnějším. Současně by senzitizace mohla pomoci mu uchovat nové a důležité informace, což by umožnilo plasticitu.

Demonstrace strategií v niklovém oxidu

Výzkumníci byli schopni demonstrovat obě habitaci a senzitizaci v niklovém oxidu, který je kvantovým materiálem kvůli svým vlastnostem, které nelze vysvětlit klasickou fyzikou. Pokud by kvantový materiál mohl úspěšně použít tyto formy učení, bylo by možné vyvinout AI přímo do hardwaru. AI by mohlo provádět složitější úkoly při nižší spotřebě energie, pokud by mohlo fungovat jak prostřednictvím hardwaru, tak softwaru.

“Zásadně jsme napodobovali experimenty provedené na mořských slimácích v kvantových materiálech, abychom pochopili, jak tyto materiály mohou být zajímavé pro AI,” řekl Ramanathan.

Mořští slimáci demonstrují habitaci, když přestanou tolik stahovat své žábry, což je reakce na uvěznění na sifonu. Elektrický šok do ocasu mořského slimáka způsobí, že žábry se stáhnou dramatičtěji, což je senzitizace.

Abyste mohli tuto vlastnost reprodukovat v niklovém oxidu, musí dojít ke zvýšení změny elektrického odporu. Opakovaným vystavením materiálu vodíkovému plynu se změna elektrického odporu niklového oxidu snižuje v průběhu času. Avšak když je zaveden nový stimul, jako je ozon, změna elektrického odporu se výrazně zvyšuje.

Výzkumný tým vzal tyto výsledky v úvahu a tým vedený Kaushikem Royem, profesorem elektrotechniky a počítačového inženýrství na Purdue University, modeloval chování niklového oxidu. Vyvinuli algoritmus, který by mohl použít strategie habitace a senzitizace pro kategorizaci datových bodů do klastrů.

“Dilema stability a plasticity není vůbec vyřešeno. Ale jsme ukázali způsob, jak řešit ho na základě chování, které jsme pozorovali v kvantovém materiálu,” řekl Roy. “Pokud bychom mohli materiál, který se učí takto, převést do hardwaru v budoucnu, AI by mohlo provádět úkoly mnohem účinněji.”

Aby to bylo užitečné a praktické, musí výzkumníci zjistit, jak aplikovat tyto strategie v velkých systémech, jakož i určit, jak by materiál mohl reagovat na stimuly, zatímco je integrován do počítačového čipu.