Материалы портала «Научная Россия»

0 комментариев 1774

Экстренные ситуации и искусственный интеллект

Экстренные ситуации и искусственный интеллект
Ученые обнаружили, что искусственная сеть нанопроводов может быть настроена так, чтобы реагировать на ситуации хаоса сходным с мозгом способом, - пишет ekaprdweb01.eurekalert.org со ссылкой на Nature Communications.

Ученые из Сиднейского университета и Японского национального института материаловедения (NIMS) обнаружили, что искусственная сеть нанопроводов может быть настроена так, чтобы реагировать на ситуации хаоса сходным с мозгом способом, - пишет ekaprdweb01.eurekalert.org со ссылкой на Nature Communications.

Международная команда, возглавляемая Джоэлем Хохстеттером с профессором Зденка Кунчич и профессором Томонобу Накаямой, обнаружила, что, поддерживая сеть нанопроволок в состоянии, напоминающем мозг «на грани хаоса» выполняет задачи на оптимальном уровне.

По их словам, это говорит о том, что основная природа нейронного интеллекта - физическая, и их открытие открывает захватывающие возможности для развития искусственного интеллекта.

«Мы использовали провода длиной 10 микрометров и толщиной не более 500 нанометров, расположенные случайным образом на двумерной плоскости», - сказал ведущий автор исследования Джоэл Хохстеттер, докторант Института нано и школы физики Сиднейского университета.

«Там, где провода перекрываются, они образуют электрохимическое соединение, подобное синапсам между нейронами, - сказал он. - Мы обнаружили, что электрические сигналы, проходящие через эту сеть, автоматически находят лучший маршрут для передачи информации. И эта архитектура позволяет сети «запоминать» предыдущие пути через систему».

Используя моделирование, исследовательская группа проверила случайную сеть на основе нанопроволоки, чтобы увидеть, как сделать ее наиболее эффективной для решения простых задач.

Если сигнал, стимулирующий сеть, был слишком слабым, то пути были слишком предсказуемыми и упорядоченными и не давали достаточно сложных выходных сигналов, чтобы быть полезными. Если электрический сигнал подавлял сеть, выход был совершенно хаотичным и бесполезным для решения проблем.

Оптимальный сигнал для получения полезного выхода находился на границе этого хаотического состояния.

«Некоторые теории нейробиологии предполагают, что человеческий разум может действовать на этом краю хаоса, или в том, что называется критическим состоянием, - сказал профессор Кунчич из Сиднейского университета. - Некоторые нейробиологи думают, что именно в этом состоянии мы достигаем максимальной производительности мозга».

Профессор Кунчич является научным руководителем г-на Хохштеттера и в настоящее время является стипендиатом программы Фулбрайта в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, работая на стыке нанонауки и искусственного интеллекта. Она сказала: «Самое захватывающее в этом результате то, что он предполагает, что эти типы сетей на основе нанопроволоки могут быть настроены на режимы с разнообразной, похожей на мозг коллективной динамикой, которая может быть использована для оптимизации обработки информации».

В сети на основе нанопроволоки соединения между проводами позволяют системе объединить память и операции в единую систему. Это не похоже на стандартные компьютеры, в которых разделяются память (RAM) и операции (CPU).

«Эти переходы действуют как компьютерные транзисторы, но с дополнительным свойством запоминания того, что сигналы проходили этот путь раньше. Поэтому они называются «мемристорами», - сказал г-н Хохштеттер.

Эта память принимает физическую форму, где соединения в точках пересечения между нанопроводами действуют как переключатели, поведение которых зависит от прошлой реакции на электрические сигналы. Когда сигналы передаются через эти переходы, крошечные серебряные нити вырастают, активируя переходы, позволяя току проходить через них.

«Это создает сеть памяти внутри случайной системы нанопроволок, - сказал г-н Хохштеттер. - Для этого исследования мы обучили сеть преобразовывать простой сигнал в более сложные типы сигналов», - сказал г-н Хохштеттер.

При моделировании они отрегулировали амплитуду и частоту электрического сигнала, чтобы увидеть, где достигается наилучшая производительность.

«Мы обнаружили, что, если вы продвигаете сигнал слишком медленно, сеть будет делать одно и то же снова и снова, не изучая и не развиваясь. Если мы продвигаем его слишком сильно и быстро, сеть становится неустойчивой и непредсказуемой», - сказал он.

Исследователи из Сиднейского университета тесно сотрудничают с сотрудниками Международного центра наноархитектоники материалов при НИМС в Японии и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, где профессор Кунчич является приглашенным стипендиатом Фулбрайта. Системы на основе нанопроводов были разработаны в NIMS и UCLA, и г-н Хохштеттер разработал анализ, работая с соавторами и другими докторантами, Руомином Чжу и Алоном Леффлером.

Профессор Кунчич сказал, что объединение памяти и операций имеет огромные практические преимущества для будущего развития искусственного интеллекта.

«Алгоритмы, необходимые для обучения сети, чтобы знать, какому узлу должна быть предоставлена соответствующая «нагрузка» или вес информации, потребляют много энергии», - сказала она.

«Системы, которые мы разрабатываем, избавляют от необходимости в таких алгоритмах. Мы просто позволяем сети развивать свое собственное взвешивание, то есть нам нужно беспокоиться только о входящем и исходящем сигналах - структура, известная как «резервуарные вычисления». Сеть гири самонастраиваются, потенциально высвобождая большое количество энергии».

Это, по ее словам, означает, что любые будущие системы искусственного интеллекта, использующие такие сети, будут иметь гораздо меньший энергетический след.

[Фото: ru.123rf.com/profile_nicoelnino]

Источник: ekaprdweb01.eurekalert.org

анализ данных искусственный интеллект машинное обучение мозг ситуация хаоса

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий

Информация предоставлена Информационным агентством "Научная Россия". Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.