Исследователи обнаружили, что обучение можно имитировать в синтетическом веществе

Исследователи в Университете Рутгерса обнаружили, что обучение можно имитировать в синтетическом веществе. Обучение является ключевой особенностью интеллекта, и это новое открытие может иметь большое значение для разработки алгоритмов в искусственном интеллекте (ИИ).

Новое исследование было опубликовано в журнале PNAS.

Фундаментальная характеристика человека

Фундаментальная характеристика обучения у человека была вдохновением для разработки многих технологий ИИ, и она позволяет им адаптироваться к меняющимся условиям и средам. Однако ИИ часто фокусируется на имитации человеческой логики. Новое открытие исследователей предоставляет путь к имитации человеческого познания в устройствах, которые могут учиться, запоминать и принимать решения, подобные человеческим и нашему мозгу.

Создавая это в твердом состоянии, новые алгоритмы в ИИ и нейроморфных вычислениях могут быть разработаны с гибкостью, чтобы решать неопределенности, противоречия и другие подобные аспекты, присутствующие в нашей повседневной жизни. Нейроморфные вычисления строят искусственные нервные системы для передачи электрических сигналов, имитирующих сигналы мозга, и они делают это, чтобы имитировать общую нейронную структуру и операцию человеческого мозга.

Исследователи в Рутгерсе были присоединены к коллегам из Пердью, Университета Джорджии и Национальной лаборатории Аргона.

Роль оксида никеля

Вместе исследователи изучали, как электрическая проводимость оксида никеля, который является специальным типом изоляционного материала, реагировала после изменения его окружения несколько раз в течение различных временных интервалов.

Субхашиш Мандал – постдокторант в Департаменте физики и астрономии в Рутгерсе-Нью-Брансуике.

“Целью было найти материал, электрическая проводимость которого может быть настроена путем модуляции концентрации атомных дефектов с помощью внешних стимулов, таких как кислород, озон и свет”, – сказал Мандал. “Мы изучали, как этот материал ведет себя, когда мы вводим систему с кислородом или водородом, и самое главное, как внешнее стимулирование меняет электронные свойства материала.”

Одним из результатов исследователей было то, что когда газовые стимулы менялись быстро, материал не мог полностью реагировать. Вместо этого он оставался в нестабильном состоянии в любой среде, а его реакция начала уменьшаться.

Исследователи затем ввели стимул оксида, такой как озон, и материал отреагировал более сильно, прежде чем уменьшиться снова.

“Самая интересная часть наших результатов заключается в том, что она демонстрирует универсальные характеристики обучения, такие как привыкание и сенсибилизация, которые обычно встречаются у живых организмов”, – сказал Мандал. “Эти характеристики материала, в свою очередь, могут вдохновить новые алгоритмы для искусственного интеллекта. Как коллективное движение птиц или рыб вдохновило ИИ, мы считаем, что коллективное поведение электронов в квантовом твердом теле может сделать то же самое в будущем.

“Растущая область ИИ требует аппаратного обеспечения, которое может хранить адаптивные свойства памяти за пределами того, что используется в сегодняшних компьютерах”, – продолжил он. “Мы обнаружили, что изоляторы оксида никеля, которые исторически были ограничены академическими занятиями, могут быть интересными кандидатами для тестирования в будущем для компьютеров и робототехники, вдохновленных мозгом.”