Önemli Bilgiler
- Döner cam adı verilen nadir bir madde türü, nesneleri insanların yaptığı gibi tanıyan yapay zekayı etkinleştirebilir.
- Yazdırılabilir devreler için döndürme camının kullanılması, yeni düşük güçlü bilgi işlem türlerine de yol açabilir.
- Diğer beyinden ilham alan çip türleri de AI'nın görüntüleri tanıma şeklini iyileştirebilir.
Doğrudan fiziksel nesneler üzerine baskı devreleri daha akıllı yapay zekaya (AI) yol açabilir.
Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, devreleri değiştirmek için dönen cam olarak bilinen nadir bir madde formunu kullanıyor. Döndürülen camın olağandışı özellikleri, beynin yaptığı gibi kısmi görüntülerdeki nesneleri tanıyabilen bir yapay zeka biçimine olanak tanır.
Los Alamos araştırmasında yer almayan Santa Fe Enstitüsü'nden bir bilgisayar bilimcisi ve fizikçi olan Cris Moore, Lifewire'a bir e-postada "Spin gözlükler olası çözümlerin 'inişli çıkışlı bir manzarasına sahip sistemlerdir' dedi. röportaj yapmak. "Algoritmaların neden bazen yerel olarak iyi görünen ancak mümkün olan en iyi olmayan çözümlerde takıldığını analiz etmemize yardımcı oluyorlar."
Yazdırılabilir Devreler
Yazdırılabilir devreler için döndürme camının kullanılması, yeni düşük güçlü bilgi işlem türlerine de yol açabilir. Döndürme camı, araştırmacıların matematiği kullanarak malzeme yapılarını araştırmasına olanak tanır. Bu yaklaşımla bilim adamları, bir yüzey üzerinde özel şekiller çizmek için odaklanmış bir elektron demeti kullanan elektron ışını litografisini kullanarak sistemler içindeki etkileşimi değiştirebilirler. Litografi, yeni devre tiplerinin basılmasına izin verebilir.
Litografi, Los Alamos ekibinin hakemli dergi Nature Physics'te yayınlanan yakın tarihli bir makalesine göre, spin-glass ağlardaki çeşitli hesaplama problemlerini temsil etmeyi mümkün kılıyor.
Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'nda teorik fizik alanında doktora sonrası araştırmacı ve başyazarı Michael Saccone, "Çalışmamız, bir sinir ağını kopyalamak için düzenlenmiş nanomıknatıslardan oluşan yapay bir döner camın ilk deneysel gerçekleştirilmesini gerçekleştirdi." gazete, haber bülteninde söyledi. "Makalemiz, bu fiziksel sistemleri pratik olarak kullanmamız için gereken temelleri atıyor."
Moore spin camı silikon dioksite (pencere camı) benzetti ki bu mükemmel bir kristal gibi görünüyor, ancak soğudukça moleküler düzeyde bir sıvıya benzeyen amorf bir durumda sıkışıp kalıyor.
"Aynı şekilde, algoritmalar küresel optimumun önünde duran 'enerji bariyerlerinin' arkasına takılabilir," diye ekledi Moore.
Spin cam teorisinden elde edilen fikirler, araştırmacıların yüksek boyutlu manzaralarda gezinmesine yardımcı olabilir.
"Bu arayış, fizik, matematik ve bilgisayar biliminin kesiştiği noktada canlı bir disiplinler arası topluluk yarattı," dedi Moore."Algoritmaların temel sınırlarını belirlemek için (örneğin veride kalıp bulmaya devam ederken ne kadar gürültüye tahammül edebilecekleri gibi) fizikten gelen fikirleri kullanabiliriz ve bu teorik sınırlara kadar başarılı olan algoritmalar tasarlayabiliriz."
İnsanlar Gibi Hatırlayan Yapay Zeka
Araştırma ekibi, Hopfield sinir ağları denen şeye bakmanın bir yolu olarak yapay spin camı araştırdı. Bu ağlar, ilgisiz öğeler arasındaki ilişkiyi öğrenme ve hatırlama yeteneği olan insan ilişkisel belleğini modeller.
Döndürme gözlüklerini tanımlayan teorik modeller, beyin işlevini tanımlayanlar gibi diğer karmaşık sistemlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
İlişkisel bellekle, örneğin bir yüzün kısmi görüntüsünü girdi olarak alarak yalnızca bir bellek tetiklenirse, ağ tüm yüzü geri çağırabilir. Geleneksel algoritmaların aksine, ilişkisel bellek, bir belleği tanımlamak için özdeş bir senaryo gerektirmez.
Saccone ve ekibi tarafından yapılan araştırma, spin-glass'ın bir sistemin özelliklerini ve bilgiyi nasıl işlediğini tanımlamada yardımcı olacağını doğruladı. Saccone, spin camda geliştirilen AI algoritmalarının geleneksel algoritmalardan "daha karmaşık" olacağını, ancak bazı AI uygulamaları için daha esnek olacağını söyledi.
Saccone, "Döndürme gözlüklerini tanımlayan teorik modeller, beyin işlevini, hata düzeltme kodlarını veya borsa dinamiklerini tanımlayanlar gibi diğer karmaşık sistemlerde yaygın olarak kullanılmaktadır." Dedi. "Spinli camlara olan bu yoğun ilgi, yapay bir spin cam üretmek için güçlü bir motivasyon sağlıyor."
Diğer beyinden ilham alan çip türleri de AI'nın görüntüleri tanıma şeklini iyileştirebilir. Yakın tarihli bir makale, bilgisayar çiplerinin beyin gibi yeni verileri almak için kendilerini dinamik olarak nasıl yeniden düzenleyebileceğini ve AI'nın zaman içinde öğrenmeye devam etmesine yardımcı olabileceğini gösteriyor.
Purdue Üniversitesi Malzeme Mühendisliği Okulu'nda profesör olan ve gazetenin yazarlarından biri olan Shriram Ramanathan bir haber bülteninde "Canlı varlıkların beyinleri yaşamları boyunca sürekli olarak öğrenebilirler" dedi."Artık makinelerin ömürleri boyunca öğrenmeleri için yapay bir platform oluşturduk."
