Les chercheurs découvrent que l’apprentissage peut être imité dans la matière synthétique

Les chercheurs de l’Université Rutgers ont découvert que l’apprentissage peut être imité dans la matière synthétique. L’apprentissage est une caractéristique clé de l’intelligence, et cette nouvelle découverte pourrait avoir des implications importantes pour le développement d’algorithmes dans l’intelligence artificielle (IA).

La nouvelle étude a été publiée dans la revue PNAS.

Caractéristique fondamentale des humains

La caractéristique fondamentale de l’apprentissage chez les humains a été l’inspiration pour le développement de nombreuses technologies d’IA, et elle leur permet de s’adapter à des conditions et des environnements changeants. Cependant, l’IA est souvent axée sur l’émulation de la logique humaine. La nouvelle découverte des chercheurs fournit un chemin pour imiter la cognition humaine dans des appareils qui peuvent apprendre, se souvenir et prendre des décisions similaires à celles des humains et de notre cerveau.

En créant cela dans l’état solide, de nouveaux algorithmes dans l’IA et l’informatique neuromorphique pourraient être développés avec la flexibilité pour aborder les incertitudes, les contradictions et d’autres aspects similaires présents dans notre vie quotidienne. L’informatique neuromorphique construit des systèmes nerveux artificiels pour transférer des signaux électriques qui imitent les signaux du cerveau, et elle le fait pour imiter la structure et le fonctionnement neuronaux globaux du cerveau humain.

Les chercheurs de Rutgers ont été rejoints par des collègues de Purdue, de l’Université de Géorgie et du Laboratoire national d’Argonne.

Rôle de l’oxyde de nickel

Ensemble, les chercheurs ont étudié comment la conductivité électrique de l’oxyde de nickel, qui est un type spécial de matériau isolant, a répondu après que son environnement ait été modifié plusieurs fois sur différentes périodes de temps.

Subhashish Mandal est un associé postdoctoral au Département de physique et d’astronomie de Rutgers-New Brunswick.

“L’objectif était de trouver un matériau dont la conductivité électrique peut être réglée en modulant la concentration de défauts atomiques avec des stimuli externes tels que l’oxygène, l’ozone et la lumière”, a déclaré Mandal. “Nous avons étudié comment ce matériau se comporte lorsque nous dopons le système avec de l’oxygène ou de l’hydrogène, et surtout, comment la stimulation externe change les propriétés électroniques du matériau.”

L’une des découvertes des chercheurs a été que lorsque les stimuli gazeux changeaient rapidement, le matériau ne pouvait pas répondre pleinement. Au lieu de cela, il est resté dans un état instable dans l’un ou l’autre environnement tandis que sa réponse commençait à diminuer.

Les chercheurs ont ensuite introduit un stimulus de noxium comme l’ozone, et le matériau a répondu plus fortement avant de diminuer à nouveau.

“La partie la plus intéressante de nos résultats est qu’elle démontre des caractéristiques d’apprentissage universelles telles que l’habituation et la sensibilisation que l’on trouve généralement dans les espèces vivantes”, a déclaré Mandal. “Ces caractéristiques de matériau peuvent à leur tour inspirer de nouveaux algorithmes pour l’intelligence artificielle. Tout comme le mouvement collectif des oiseaux ou des poissons a inspiré l’IA, nous croyons que le comportement collectif des électrons dans un solide quantique peut faire de même à l’avenir.

“Le domaine de l’IA en développement nécessite un matériel qui peut héberger des propriétés de mémoire adaptative au-delà de ce qui est utilisé dans les ordinateurs d’aujourd’hui”, a-t-il continué. “Nous constatons que les isolants d’oxyde de nickel, qui historiquement ont été limités à des poursuites académiques, pourraient être des candidats intéressants à être testés à l’avenir pour les ordinateurs et la robotique inspirés du cerveau.”