Негізгі ұсыныстар
- Айналдыру шыны деп аталатын заттың сирек түрі объектілерді адамдар сияқты танитын AI-ны қоса алады.
- Басып шығаруға болатын тізбектер үшін айналдыру әйнегін пайдалану қуатты аз пайдаланатын есептеулердің жаңа түрлеріне әкелуі мүмкін.
- Миға шабыттандырылған чиптердің басқа түрлері де AI кескіндерді тануды жақсарта алады.
Тікелей физикалық нысандарға басып шығару схемалары ақылды жасанды интеллектке (AI) әкелуі мүмкін.
Лос-Аламос ұлттық зертханасының зерттеушілері тізбектерді ауыстыру үшін айналдыру шыны деп аталатын заттың сирек түрін пайдалануда. Айналдыру әйнегінің әдеттен тыс қасиеттері ми сияқты жартылай кескіндерден нысандарды тани алатын AI түрін қосады.
«Айналдыратын көзілдірік - бұл ықтимал шешімдердің «бұдырлы пейзажы» бар жүйелер», - деді Лос-Аламосты зерттеуге қатыспаған Санта-Фе институтының компьютер ғалымы және физигі Крис Мур Lifewire-ге электрондық пошта арқылы. сұхбат. "Олар алгоритмдердің неге кейде жергілікті жерде жақсы көрінетін, бірақ мүмкін болмайтын шешімдерде тұрып қалатынын талдауға көмектеседі."
Басып шығарылатын схемалар
Басып шығаруға болатын тізбектер үшін айналдыру әйнегін пайдалану қуатты аз пайдаланатын есептеулердің жаңа түрлеріне де әкелуі мүмкін. Спин-әйнек зерттеушілерге математиканы пайдалана отырып, материалдық құрылымдарды зерттеуге мүмкіндік береді. Бұл тәсілдің көмегімен ғалымдар бетке теңшелетін пішіндерді салу үшін бағытталған электрондар шоғын пайдаланатын электронды-сәулелік литографияны пайдаланып жүйелердегі өзара әрекеттесуді реттей алады. Литография схеманың жаңа түрлерін басып шығаруға мүмкіндік береді.
Литография әйнек желілеріндегі әртүрлі есептеу мәселелерін көрсетуге мүмкіндік береді, делінген Nature Physics журналында жарияланған Лос-Аламос командасының жақында жарияланған мақаласында.
"Біздің жұмысымыз нейрондық желіні көшіру үшін реттелген наномагниттерден тұратын жасанды спин-әйнектің алғашқы тәжірибелік жүзеге асырылуын жүзеге асырды", - Майкл Саккон, Лос-Аламос ұлттық зертханасының теориялық физика бойынша докторлықтан кейінгі зерттеушісі және жетекші авторы. деп хабарлайды басылым. "Біздің мақаламыз осы физикалық жүйелерді іс жүзінде пайдалану үшін негіз қалайды."
Мур айналдыру әйнегін кремний диоксидімен (терезе әйнегі) салыстырды, ол мінсіз кристалл болып көрінеді, бірақ ол суыған кезде молекулалық деңгейде сұйықтыққа ұқсайтын аморфты күйде тұрып қалады.
"Сол сияқты алгоритмдер жаһандық оптимумға кедергі болатын "энергия кедергілерінің" артында тұрып қалуы мүмкін ", - деп қосты Мур.
Айналмалы әйнек теориясының идеялары зерттеушілерге үлкен өлшемді пейзаждарды шарлауға көмектеседі.
"Бұл ізденіс физика, математика және информатиканың қиылысында белсенді пәнаралық қауымдастық құрды", - деді Мур."Біз физикадан алынған идеяларды алгоритмдердің іргелі шектеулерін анықтау үшін пайдалана аламыз, мысалы, деректерден үлгілерді табу кезінде олардың қаншалықты шуылға төзе алатынын және осы теориялық шектеулерге дейін сәтті алгоритмдерді жобалау үшін."
Адамдар сияқты есте сақтайтын AI
Зерттеу тобы Хопфилд нейрондық желілері деп аталатын нәрсені зерттеу әдісі ретінде жасанды айналдыру әйнегін зерттеді. Бұл желілер адамның ассоциативті жадын, яғни байланысы жоқ элементтер арасындағы байланысты білу және есте сақтау қабілетін модельдейді.
Айналмалы көзілдірікті сипаттайтын теориялық модельдер ми қызметін сипаттайтындар сияқты басқа күрделі жүйелерде кеңінен қолданылады.
Ассоциативті жадпен бір ғана жад іске қосылса, мысалы, беттің жартылай кескінін кіріс ретінде қабылдау арқылы, желі бүкіл бетті қайта шақыра алады. Дәстүрлі алгоритмдерден айырмашылығы, ассоциативті жад жадты анықтау үшін бірдей сценарийді қажет етпейді.
Сакконе мен топтың зерттеулері әйнек жүйенің қасиеттерін және оның ақпаратты қалай өңдейтінін сипаттауға көмектесетінін растады. Сакконаның айтуынша, айналдыру стаканында жасалған AI алгоритмдері дәстүрлі алгоритмдерге қарағанда «шамағайрақ» болады, бірақ сонымен бірге кейбір AI қолданбалары үшін икемді болады.
"Айналдыратын көзілдірікті сипаттайтын теориялық модельдер ми қызметін, қателерді түзететін кодтарды немесе қор нарығының динамикасын сипаттайтындар сияқты басқа күрделі жүйелерде кеңінен қолданылады », - деді Сакконе. "Айналдыратын көзілдіріктерге деген үлкен қызығушылық жасанды айналдыру әйнегін жасауға күшті мотивация береді."
Миға шабыт берген чиптердің басқа түрлері де AI кескіндерді тануды жақсарта алады. Жақында жарияланған мақалада компьютерлік чиптердің ми сияқты жаңа деректерді қабылдау үшін динамикалық түрде қайта сымға салу жолы көрсетілген, бұл AI-ға уақыт өте келе оқуды жалғастыруға көмектеседі.
«Тірі тіршілік иелерінің миы өмір бойы үздіксіз білім ала алады», - деді Шрирам Раманатан, Пурдю университетінің Материалдық инженерия мектебінің профессоры және газет авторларының бірі баспасөз хабарламасында."Қазір біз машиналардың барлық қызмет ету мерзімі ішінде үйренуі үшін жасанды платформа жасадық."
