Connect with us

Naukowcy przygotowują grunt pod materiały inspirowane życiem następnej generacji

Sztuczna inteligencja

Naukowcy przygotowują grunt pod materiały inspirowane życiem następnej generacji

mm

Nowy materiał inspirowany systemami żywymi zmienia swoje zachowanie elektryczne w zależności od poprzednich doświadczeń. Opracowany przez naukowców z Aalto University, skutecznie osiągnął podstawową formę adaptacyjnej pamięci. 

Materiały adaptacyjne, takie jak ten, mogą odegrać kluczową rolę w rozwoju następnej generacji czujników medycznych i środowiskowych, a także w miękkich robotach i aktywnych powierzchniach.

Reaktywne materiały w systemach żywych

Reaktywne materiały można znaleźć w szerokim zakresie aplikacji, takich jak okulary, które ciemnieją na świetle słonecznym. Jednak istniejące materiały zawsze reagują w taki sam sposób, a ich odpowiedź na zmianę jest niezależna od ich historii. Oznacza to, że nie adaptują się na podstawie swoich poprzednich doświadczeń. 

Z drugiej strony, systemy żywe adaptują swoje zachowanie na podstawie poprzednich warunków. 

Bo Peng jest Academy Research Fellow na Aalto University i jednym z głównych autorów badania

“Jednym z największych wyzwań w naukach materiałowych jest rozwój prawdziwie inteligentnych materiałów inspirowanych organizmami żywymi,” mówi Peng. „Chcieliśmy opracować materiał, który dostosuje swoje zachowanie na podstawie swojej historii.” 

Osiąganie adaptacyjnej pamięci w materiałach

Zespół najpierw syntetyzował mikrometryczne magnetyczne kulki, a następnie stymulował je polem magnetycznym. Kulki ustawiały się w słupki, gdy magnes był włączony, a siła pola magnetycznego wpływała na kształt słupków. Te kształty wpływają na to, jak dobrze słupki przewodzą prąd elektryczny. 

“Z tym systemem, połączyliśmy stymulację pola magnetycznego i odpowiedź elektryczną. Interesujące jest to, że przewodność elektryczna zależy od tego, czy zmienialiśmy pole magnetyczne szybko czy wolno,” wyjaśnia Peng. „To oznacza, że odpowiedź elektryczna zależy od historii pola magnetycznego. Zachowanie elektryczne było również inne, jeśli pole magnetyczne rosło lub maleło. Odpowiedź wykazywała bistabilność, co jest elementarną formą pamięci. Materiał zachowuje się tak, jakby miał pamięć pola magnetycznego.”

Pamięć systemu umożliwia mu zachowanie się w sposób podobny do pierwotnego uczenia. Podczas procesu uczenia się w organizmach żywych, podstawowym elementem w zwierzętach jest zmiana odpowiedzi połączeń między neuronami. Nazywa się to synapsami, a w zależności od tego, jak często są stymulowane, synapsy w neuronach stają się bardziej lub mniej aktywne. Zmiana ta nazywa się krótkotrwałą plastycznością synaptyczną i sprawia, że połączenie między parami neuronów staje się silniejsze lub słabsze w zależności od ich historii. 

Zespół badaczy osiągnął podobny system z magnetycznymi kulkami, ale mechanizm jest inny. Gdy kulki są narażone na szybko pulsujące pole magnetyczne, materiał może lepiej przewodzić prąd elektryczny. Ale jeśli są narażone na wolno pulsujące, przewodzą słabo. 

Olli Ikkala jest Distinguished Professor na Aalto. 

“Nasz materiał funkcjonuje trochę jak synapsa,” mówi Ikkala. “To, co udowodniliśmy, przygotowuje grunt pod następną generację materiałów inspirowanych życiem, które będą korzystać z biologicznych procesów adaptacji, pamięci i uczenia się.”

“W przyszłości mogą być nawet więcej materiałów, które będą algorytmicznie inspirowane właściwościami życia, chociaż nie będą obejmować pełnej złożoności systemów biologicznych. Takie materiały będą kluczowe dla następnej generacji miękkich robotów i dla monitorowania medycznego i środowiskowego,” kończy Ikkala. 

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją, który bada najnowsze rozwoje w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z licznymi startupami i wydawnictwami związanymi z sztuczną inteligencją na całym świecie.