Tutkijat löysivät, että oppiminen voidaan jäljitellä synteettisessä aineessa

Rutgersin yliopiston tutkijat ovat löyneet, että oppiminen voidaan jäljitellä synteettisessä aineessa. Oppiminen on avainominaisuus älykkyydelle, ja tämä uusi löytö voi olla suuri vaikutus algoritmin kehitykseen tekoälyssä (AI).

Uusi tutkimus julkaistiin PNAS-lehdessä PNAS.

Ihmisille ominainen perusominaisuus

Ihmisille ominainen oppimisen perusominaisuus on ollut inspiraationa monille tekoälytekniikoille, ja se mahdollistaa niiden sopeutumisen muuttuviin olosuhteisiin ja ympäristöihin. Tekoäly keskittyy usein jäljittelemään ihmisen logiikkaa. Tutkijoiden uusi löytö tarjoaa tien jäljittelemään ihmisen kognitiota laitteissa, jotka voivat oppia, muistaa ja tehdä päätöksiä samalla tavalla kuin ihmiset ja ihmisen aivot.

Luojaan tämän kiinteässä olomuodossa, uudet algoritmit tekoälyssä ja neuromorfeessa laskennassa voivat kehittyä joustavuudella, joka mahdollistaa epävarmuuksien, ristiriitojen ja muiden samankaltaisten asioiden käsittelyn, jotka ovat läsnä arkielämässämme. Neuromorfeesi laskenta rakentaa keinotekoiset hermostot siirtämään sähköisiä signaaleja, jotka jäljittelevät aivokuoren signaaleja, ja se tekee tämän jäljittelemällä ihmisen aivokuoren rakennetta ja toimintaa.

Rutgersin tutkijat työskentelivät yhdessä Purdue-yliopiston, Georgian yliopiston ja Argonne National Laboratoryn tutkijoiden kanssa.

Nickelin oksidin rooli

Tutkijat tutkivat yhdessä, miten nikkelin oksidin, joka on erityinen eristeaine, sähkönjohtavuus reagoi, kun sen ympäristöä muutettiin useita kertoja eri aikaväleillä.

Subhashish Mandal on postdoc-tutkija Rutgers-New Brunswickin fysiikan ja astronomian laitoksella.

“Tavoitteena oli löytää aine, jonka sähkönjohtavuutta voidaan säätää muuttamalla atomisten virheiden pitoisuutta ulkoisilla ärsykkeillä, kuten happi, otsoni ja valo”, Mandal sanoi. “Tutkimme, miten tämä aine käyttäytyy, kun systeemiä dopataan happi tai vety, ja miten ulkoinen ärsyke muuttaa aineen sähkönjohtavuutta.”

Yksi tutkijoiden löydöksistä oli, että kun kaasun ärsyke muuttui nopeasti, aine ei voinut reagoida täysin. Sen sijaan se säilyi epävakaassa tilassa kummassakin ympäristössä, ja sen reaktio alkoi heiketä.

Tutkijat esittivät otsonia muistuttavan ärsykkeen, ja aine reagoi voimakkaammin, ennen kuin se heikkeni jälleen.

“Tutkimuksemme tulokset osoittavat, että aineella on yleisiä oppimisen ominaisuuksia, kuten tottumusta ja herkkyyttä, joita yleensä havaitaan elävissä lajeissa”, Mandal sanoi. “Nämä aineen ominaisuudet voivat inspiroida uusia algoritmeja tekoälyssä. Niin kuin linnun tai kalan joukkoliike on inspiroinut tekoälyä, uskomme, että elektronien joukkokäyttäytyminen kvanttimekaanisessa kiinteässä aineessa voi tehdä saman tulevaisuudessa.

“Kasvava tekoälyvaatimus edellyttää laitteita, jotka voivat isännöidä sopeutuvia muistiochia, jotka ovat laajempia kuin nykyisten tietokoneiden käytössä”, hän jatkoi. “Löysimme, että nikkelin oksidin eristeet, jotka ovat historiallisesti olleet rajoitettu akateemisiin tarkoituksiin, voivat olla mielenkiintoisia ehdokkaita, jotka voidaan testata tulevaisuudessa aivoinnoituissa tietokoneissa ja roboteissa.”