Sleutel wegneemetes
- 'n Seldsame tipe materie genaamd spinglas kan KI moontlik maak wat voorwerpe herken soos mense dit doen.
- Die gebruik van spinglas vir drukbare stroombane kan ook lei tot nuwe soorte lae-krag rekenaars.
- Ander tipes brein-geïnspireerde skyfies kan ook verbeter hoe KI beelde herken.
Druk van stroombane direk op fisiese voorwerpe kan lei tot slimmer kunsmatige intelligensie (KI).
Navorsers by Los Alamos Nasionale Laboratorium gebruik 'n seldsame vorm van materie bekend as spinglas om stroombane te vervang. Die ongewone eienskappe van spinglas maak 'n vorm van KI moontlik wat voorwerpe van gedeeltelike beelde kan herken soos die brein dit doen.
"Spinbrille is stelsels met 'n 'hobbelrige landskap' van moontlike oplossings," het Cris Moore, 'n rekenaarwetenskaplike en fisikus by die Santa Fe-instituut, wat nie by die Los Alamos-navorsing betrokke was nie, in 'n e-pos aan Lifewire gesê onderhoud. “Hulle help ons om te ontleed hoekom algoritmes soms vashaak in oplossings wat plaaslik goed lyk, maar nie die beste moontlik is nie.”
Drukbare stroombane
Die gebruik van spinglas vir drukbare stroombane kan ook lei tot nuwe soorte lae-krag rekenaars. Die spin-glas stel navorsers in staat om materiaalstrukture met behulp van wiskunde te ondersoek. Met hierdie benadering kan wetenskaplikes die interaksie binne stelsels aanpas deur elektronstraallitografie te gebruik, wat 'n gefokusde straal elektrone gebruik om pasgemaakte vorms op 'n oppervlak te teken. Die litografie kan die druk van nuwe soorte stroombane toelaat.
Die litografie maak dit moontlik om 'n verskeidenheid rekenaarprobleme in spinglasnetwerke voor te stel, volgens 'n onlangse referaat deur die Los Alamos-span wat in die eweknie-geëvalueerde joernaal Nature Physics gepubliseer is.
"Ons werk het die eerste eksperimentele realisering van 'n kunsmatige spinglas wat bestaan uit nanomagnete bewerkstellig om 'n neurale netwerk te repliseer," Michael Saccone, 'n post-doktorale navorser in teoretiese fisika by Los Alamos Nasionale Laboratorium en hoofskrywer van die koerant, het in die nuusverklaring gesê. "Ons referaat lê die grondslag wat ons nodig het om hierdie fisiese stelsels prakties te gebruik."
Moore het spinglas vergelyk met silikondioksied (vensterglas), wat na 'n perfekte kristal blyk te wees, maar soos dit afkoel, sit dit vas in 'n amorfe toestand wat soos 'n vloeistof op 'n molekulêre vlak lyk.
"Op dieselfde manier kan algoritmes vashaak agter 'energieversperrings' wat in die pad van die globale optimum staan," het Moore bygevoeg.
Idees uit spinglasteorie kan navorsers help om hoëdimensionele landskappe te navigeer.
"Hierdie strewe het 'n lewendige interdissiplinêre gemeenskap geskep op die kruising van fisika, wiskunde en rekenaarwetenskap," het Moore gesê."Ons kan idees uit fisika gebruik om fundamentele limiete op algoritmes te bepaal, soos hoeveel geraas hulle kan verdra terwyl ons steeds patrone in data vind - en om algoritmes te ontwerp wat tot by daardie teoretiese limiete slaag."
KI wat soos mense onthou
Die navorsingspan het kunsmatige spinglas ondersoek as 'n manier om te kyk na wat Hopfield neurale netwerke genoem word. Hierdie netwerke modelleer menslike assosiatiewe geheue, wat die vermoë is om die verhouding tussen onverwante items te leer en te onthou.
Teoretiese modelle wat draaibrille beskryf, word algemeen in ander komplekse stelsels gebruik, soos dié wat breinfunksie beskryf.
Met assosiatiewe geheue, as net een geheue geaktiveer word, byvoorbeeld deur 'n gedeeltelike beeld van 'n gesig as invoer te ontvang - dan kan die netwerk die hele gesig herroep. Anders as tradisionele algoritmes, vereis assosiatiewe geheue nie 'n identiese scenario om 'n geheue te identifiseer nie.
Die navorsing deur Saccone en die span het bevestig dat spin-glas nuttig sal wees om die eienskappe van 'n stelsel te beskryf en hoe dit inligting verwerk. KI-algoritmes wat in spinglas ontwikkel is, sal "morsiger" wees as tradisionele algoritmes, het Saccone gesê, maar ook meer buigsaam vir sommige KI-toepassings.
"Teoretiese modelle wat draaibrille beskryf, word wyd gebruik in ander komplekse stelsels, soos dié wat breinfunksie, foutkorrektiewe kodes of aandelemarkdinamika beskryf," het Saccone gesê. "Hierdie wye belangstelling in spinglase verskaf sterk motivering om 'n kunsmatige spinglas te genereer."
Ander tipes brein-geïnspireerde skyfies kan ook verbeter hoe KI beelde herken. 'n Onlangse referaat wys hoe rekenaarskyfies hulself dinamies kan herbedraad om nuwe data in te neem soos die brein doen, wat KI help om mettertyd aan te hou leer.
"Die breine van lewende wesens kan deurlopend deur hul leeftyd leer," het Shriram Ramanathan, 'n professor aan die Purdue Universiteit se Skool vir Materiaalingenieurswese en een van die koerant se skrywers in 'n nuusverklaring gesê."Ons het nou 'n kunsmatige platform geskep vir masjiene om regdeur hul leeftyd te leer."
