Peneliti Menemukan bahwa Pembelajaran dapat Dibuat Tiruan dalam Materi Sintetis

Peneliti di Rutgers University telah menemukan bahwa pembelajaran dapat dibuat tiruan dalam materi sintetis. Pembelajaran adalah fitur kunci dari kecerdasan, dan temuan baru ini dapat memiliki implikasi besar untuk pengembangan algoritma dalam kecerdasan buatan (AI).

Studi baru ini diterbitkan di jurnal PNAS.

Karakteristik Fundamental Manusia

Karakteristik fundamental pembelajaran pada manusia telah menjadi inspirasi untuk pengembangan banyak teknologi AI, dan memungkinkan mereka untuk beradaptasi dengan kondisi dan lingkungan yang berubah. Namun, AI seringkali fokus pada meniru logika manusia. Penemuan baru oleh peneliti menyediakan jalur untuk meniru kognisi manusia dalam perangkat yang dapat belajar, mengingat, dan membuat keputusan yang serupa dengan manusia dan otak kita.

Dengan menciptakannya dalam keadaan padat, algoritma baru dalam AI dan komputasi neuromorfik dapat dikembangkan dengan fleksibilitas untuk menangani ketidakpastian, kontradiksi, dan aspek lain yang serupa dalam kehidupan sehari-hari. Komputasi neuromorfik membangun sistem saraf buatan untuk mentransfer sinyal listrik yang meniru sinyal otak, dan melakukan ini untuk meniru struktur dan operasi neural otak manusia.

Peneliti di Rutgers bergabung dengan rekan-rekan di Purdue, University of Georgia, dan Argonne National Laboratory.

Peran Oksida Nikel

Bersama, peneliti mempelajari bagaimana konduktivitas listrik oksida nikel, yang merupakan jenis bahan isolasi khusus, merespons setelah lingkungannya diubah beberapa kali selama interval waktu yang berbeda.

Subhashish Mandal adalah asisten postdoktor di Departemen Fisika dan Astronomi di Rutgers-New Brunswick.

“Tujuan kami adalah untuk menemukan bahan yang konduktivitas listriknya dapat disesuaikan dengan mengatur konsentrasi cacat atom dengan stimulasi eksternal seperti oksigen, ozon, dan cahaya,” kata Mandal. “Kami mempelajari bagaimana bahan ini berperilaku ketika kami mendoping sistem dengan oksigen atau hidrogen, dan yang paling penting, bagaimana stimulasi eksternal mengubah sifat elektronik bahan.”

Salah satu temuan peneliti adalah bahwa ketika stimulasi gas berubah dengan cepat, bahan tidak dapat merespons sepenuhnya. Sebaliknya, ia tetap dalam keadaan tidak stabil di kedua lingkungan sementara responnya mulai menurun.

Peneliti kemudian memperkenalkan stimulasi noxium seperti ozon, dan bahan merespons lebih kuat sebelum menurun lagi.

“Bagian paling menarik dari hasil kami adalah bahwa itu menunjukkan karakteristik pembelajaran universal seperti habituasi dan sensitisasi yang umumnya ditemukan pada spesies hidup,” kata Mandal. “Karakteristik bahan ini pada gilirannya dapat menginspirasi algoritma baru untuk kecerdasan buatan. Seperti gerakan kolektif burung atau ikan yang telah menginspirasi AI, kami percaya bahwa perilaku kolektif elektron dalam padatan kuantum dapat melakukan hal yang sama di masa depan.

“Bidang AI yang berkembang memerlukan perangkat keras yang dapat menghosting sifat memori adaptif di luar apa yang digunakan dalam komputer saat ini,” lanjutnya. “Kami menemukan bahwa isolator oksida nikel, yang secara historis telah dibatasi untuk kegiatan akademis, mungkin merupakan kandidat menarik untuk diuji di masa depan untuk komputer dan robotik yang terinspirasi otak.”