חשמל עוזר למצוא חומרים שיכולים “ללמוד”

צוות של מדענים במעבדה הלאומית ארגון יכול היה לצפות בחומר לא חי שחוקה התנהגות המקושרת עם למידה, אשר הם אומרים יכול להוביל למערכות אינטליגנציה מלאכותית (AI) טובות יותר.

המאמר המתאר את המחקר פורסם ב Advanced Intelligent Systems.

הקבוצה מטרתה לפתח את הדור הבא של מחשבים-על ומביטים לעבר המוח האנושי להשראה.

חומרים לא-ביולוגיים עם התנהגויות דמויות-למידה

חוקרים המחפשים ליצור מחשבים המושפעים מהמוח, לעיתים קרובות פונים לחומרים לא-ביולוגיים שמרמזים על כך שהם יכולים לאמץ התנהגויות דמויות-למידה. חומרים אלה יכולים לשמש לבניית חומרה שיכולה להיות משולבת עם אלגוריתמים חדשים, מה שמאפשר AI יותר יעיל באנרגיה.

המחקר החדש הובל על ידי מדענים מאוניברסיטת פרדו. הם חשפו חמצן חסר ניקל אוקסיד לפולסים חשמליים קצרים והפיקו שתי תגובות חשמליות שונות דומות ללמידה. על פי פרופסור שריראם רמנאת’אן מאוניברסיטת ראטגרס, שהיה פרופסור באוניברסיטת פרדו בזמן העבודה, הם באו עם מערכת המונעת חשמלית שהפגינה התנהגויות למידה.

צוות המחקר הסתמך על משאבי ה-Advanced Photon Source (APS), מתקן של משרד האנרגיה של ארצות הברית (DOE) במעבדה הלאומית ארגון.

הרגל ורגישות

התגובה הראשונה שקורית היא הרגל, שמתרחשת כאשר החומר מתרגל להיות מעט “מוזן”. על אף שההתנגדות של החומר עולה אחרי זלזול ראשוני, החוקרים הבחינו כי הוא הופך להיות רגיל לגירוי החשמלי.

פאני רודולאקיס היא פיזיקאית ומדענית ב-APS.

“הרגל היא כמו מה שקורה כאשר אתה גר ליד שדה תעופה”, אומרת רודולאקיס. “יום שאתה עובר לשם, אתה חושב ‘מה רעש’, אבל בסוף אתה כבר לא שם לב”.

התגובה השנייה שהחומר מציג היא רגישות, שמתרחשת כאשר מנה גדולה יותר של חשמל מונתק.

“עם גירוי גדול יותר, תגובת החומר גדלה במקום להפחתה במהלך הזמן”, אומרת רודולאקיס. “זה דומה לצפייה בסרט מפחיד, ואז להיות מופתע מאחור”.

“כמעט כל היצורים החיים מפגינים את שתי התכונות האלה”, ממשיך רמנאת’אן. “הם באמת מהווים בסיס לאינטליגנציה”.

שתי ההתנהגויות מבוקרות על ידי אינטראקציות קוונטיות שמתרחשות בין אלקטרונים. אינטראקציות אלה לא יכולות להיתאר על ידי פיזיקה קלאסית, והן משחקות תפקיד ביצירת הבסיס למעבר פאזה בחומר.

“דוגמא למעבר פאזה היא נוזל הופך למוצק”, אומרת רודולאקיס. “החומר שאנו מסתכלים עליו הוא על הגבול, והאינטראקציות המתחרות שמתרחשות ברמה האלקטרונית יכולות להיות מוטות בקלות לכיוון אחד או אחר על ידי גירויים קטנים”.

על פי רמנאת’אן, זה חשוב להיות מערכת שיכולה להיות שליטה לחלוטין על ידי אותות חשמליים.

“להיות מסוגל להשפיע על חומרים באופן זה תאפשר לחומרה לקחת חלק מהאחריות על האינטליגנציה”, הוא אומר. “השימוש בתכונות קוונטיות כדי להביא אינטליגנציה לחומרה מייצג צעד מפתח לעבר חישוב יעיל באנרגיה”.

גיבור הדילמה של יציבות-פלסטיות

מדענים יכולים להשתמש בהבדל בין הרגל לרגישות כדי לגבור על הדילמה של יציבות-פלסטיות, שהיא אתגר גדול בפיתוח AI. אלגוריתמים רבים מתקשים להסתגל למידע חדש, וכאשר הם עושים זאת, הם לעיתים קרובות שוכחים חלק מהחוויות הקודמות או את מה שהם למדו. אם מדענים יוצרים חומר שיכול להתרגל, הם יכולים ללמד אותו להתעלם או לשכוח מידע לא נחוץ ולהשיג יציבות נוספת. מצד שני, רגישות יכולה לאמ