Forscher entdecken, dass Lernen in synthetischer Materie nachgeahmt werden kann

Forscher an der Rutgers University haben entdeckt, dass Lernen in synthetischer Materie nachgeahmt werden kann. Lernen ist ein wichtiger Aspekt der Intelligenz, und die neue Entdeckung könnte große Auswirkungen auf die Entwicklung von Algorithmen in der künstlichen Intelligenz (KI) haben.

Die neue Studie wurde im Journal PNAS.

Grundlegende Eigenschaft von Menschen

Die grundlegende Eigenschaft des Lernens beim Menschen war die Inspiration für die Entwicklung vieler KI-Technologien und ermöglicht es ihnen, sich an veränderte Bedingungen und Umgebungen anzupassen. Allerdings konzentriert sich die KI oft auf die Nachahmung der menschlichen Logik. Die neue Entdeckung der Forscher bietet einen Weg, um die menschliche Kognition in Geräten nachzuahmen, die lernen, sich erinnern und Entscheidungen treffen können, die denen des Menschen und unseres Gehirns ähneln.

Durch die Erstellung davon im Festkörper könnten neue Algorithmen in der KI und der neuromorphen Rechnung entwickelt werden, die die Flexibilität besitzen, Unsicherheiten, Widersprüche und andere ähnliche Aspekte in unserem täglichen Leben anzugehen. Die neuromorphe Rechnung baut künstliche Nervensysteme auf, um elektrische Signale zu übertragen, die Hirnsignale nachahmen, und tut dies, um die gesamte neurale Struktur und Operation des menschlichen Gehirns nachzuahmen.

Die Forscher an der Rutgers University wurden von Kollegen an der Purdue, der University of Georgia und dem Argonne National Laboratory unterstützt.

Nickeloxids Rolle

Zusammen untersuchten die Forscher, wie die elektrische Leitfähigkeit von Nickeloxid, das ein spezieller Typ von Isoliermaterial ist, reagierte, nachdem seine Umgebung mehrmals über verschiedene Zeitintervalle hinweg geändert wurde.

Subhashish Mandal ist ein Postdoktorand im Department of Physics and Astronomy an der Rutgers-New Brunswick.

“Das Ziel war, ein Material zu finden, dessen elektrische Leitfähigkeit durch Modulieren der Konzentration von atomaren Defekten mit externen Reizen wie Sauerstoff, Ozon und Licht eingestellt werden kann”, sagte Mandal. “Wir untersuchten, wie sich dieses Material verhält, wenn wir das System mit Sauerstoff oder Wasserstoff dotieren, und am wichtigsten, wie die externe Stimulation die elektronischen Eigenschaften des Materials ändert.”

Eine der Entdeckungen der Forscher war, dass, wenn Gasreize schnell wechselten, das Material nicht vollständig reagieren konnte. Stattdessen blieb es in einem instabilen Zustand in beiden Umgebungen, während seine Reaktion begann, abzunehmen.

Die Forscher führten dann einen Noxium-Reiz wie Ozon ein, und das Material reagierte stärker, bevor es wieder abnahm.

“Der interessanteste Teil unserer Ergebnisse ist, dass er universelle Lerneigenschaften wie Habituation und Sensibilisierung zeigt, die wir normalerweise bei lebenden Arten finden”, sagte Mandal. “Diese Materialeigenschaften können wiederum neue Algorithmen für die künstliche Intelligenz inspirieren. Ebenso, wie die kollektive Bewegung von Vögeln oder Fischen die KI inspiriert hat, glauben wir, dass das kollektive Verhalten von Elektronen in einem Quantenfestkörper dies in Zukunft auch tun kann.

“Das wachsende Feld der KI erfordert Hardware, die adaptive Speichereigenschaften besitzt, die über das hinausgehen, was in heutigen Computern verwendet wird”, fuhr er fort. “Wir finden, dass Nickeloxid-Isolatoren, die historisch gesehen auf akademische Bestrebungen beschränkt waren, interessante Kandidaten sein könnten, die in Zukunft für brain-inspirierte Computer und Robotik getestet werden.”