Дослідники виявили, що навчання можна імітувати в синтетичній речовині

Дослідники в Rutgers University виявили, що навчання можна імітувати в синтетичній речовині. Навчання є ключовою особливістю інтелекту, і це нове відкриття може мати великі наслідки для розробки алгоритмів у штучному інтелекті (AI).

Нове дослідження було опубліковано в журналі PNAS.

Фундаментальна характеристика людини

Фундаментальна характеристика навчання у людей була джерелом натхнення для розробки багатьох технологій AI, і вона дозволяє їм адаптуватися до змінних умов і середовищ. Однак AI часто зосереджується на імітуванні людської логіки. Нове відкриття дослідниками надає шлях до імітування людської когніції в пристроях, які можуть навчатися, пам’ятати та приймати рішення подібно до людей і нашого мозку.

Створивши це в твердому стані, можна розробити нові алгоритми в AI та нейроморфному обчисленні з гнучкістю для вирішення невизначеностей, суперечностей та інших подібних аспектів, присутніх у нашому повсякденному житті. Нейроморфне обчислення будує штучні нервові системи для передачі електричних сигналів, які імітують сигнали мозку, і робить це для імітування загальної нейронної структури та операції людського мозку.

Дослідники в Rutgers були приєднані до колег з Purdue, Університету Джорджії та Національної лабораторії Argonne.

Роль оксиду нікелю

Разом дослідники вивчали, як електрична провідність оксиду нікелю, який є спеціальним типом ізоляційного матеріалу, реагувала після зміни середовища кілька разів за різними інтервалами часу.

Subhashish Mandal є постдокторантом в кафедрі фізики та астрономії в Rutgers-New Brunswick.

“Мета полягала в тому, щоб знайти матеріал, електрична провідність якого можна налаштувати шляхом модулювання концентрації атомних дефектів з зовнішніми стимулами, такими як кисень, озон і світло”, – сказав Mandal. “Ми вивчали, як цей матеріал поводиться, коли ми домішуємо систему киснем або воднем, і найважливіше, як зовнішнє стимулювання змінює електронні властивості матеріалу.”

Одним із відкриттів дослідників було те, що коли газові стимули змінювалися швидко, матеріал не міг повністю реагувати. Замість цього він залишався в нестабільному стані в обох середовищах, поки його реакція не почала зменшуватися.

Дослідники потім ввели стимул noxium, такий як озон, і матеріал реагував сильніше, перш ніж знову зменшувався.

“Найцікавіша частина наших результатів полягає в тому, що вона демонструє універсальні характеристики навчання, такі як габітуація та сенсибілізація, які зазвичай зустрічаються в живих видів”, – сказав Mandal. “Ці матеріальні характеристики можуть надихнути нові алгоритми для штучного інтелекту. Так само, як колективний рух птахів або риби надихнули AI, ми вважаємо, що колективна поведінка електронів у квантовому твердому тілі може зробити те саме в майбутньому.

“Розростаюча галузь AI вимагає апаратного забезпечення, яке може розміщувати адаптивні властивості пам’яті за межами того, що використовується в сучасних комп’ютерах”, – продовжив він. “Ми виявили, що ізолятори оксиду нікелю, які історично були обмежені академічними дослідженнями, можуть бути цікавими кандидатами для майбутніх тестів у комп’ютерах, натхнених мозком, і робототехніці.”