Выбор фона:
/ Новости сайта / Наука и Технологии / Прорыв в области машинного интеллекта: Физическая нейронная сеть учится и запоминает "на лету
02.11.2023

Прорыв в области машинного интеллекта: Физическая нейронная сеть учится и запоминает "на лету

Оценка: 0.0    552 0 Наука и Технологии
11:49

Ученые из Сиднейского университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) успешно продемонстрировали физическую нейронную сеть, способную обучаться и запоминать информацию в реальном времени, подобно тому, как работают нейроны человеческого мозга. Это достижение открывает путь к созданию эффективного и малоэнергоемкого машинного интеллекта, способного решать сложные задачи обучения и запоминания.

Исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, демонстрирует возможности нанопроволочных сетей, состоящих из крошечных проводов, расположенных в виде узоров, напоминающих игру "Подбери палочки". Эти сети имитируют нейронные сети, существующие в мозге, и могут быть использованы для решения конкретных задач обработки информации.

Ведущий автор работы Руомин Чжу (Ruomin Zhu), аспирант из Наноинститута и Школы физики Сиднейского университета, поясняет, что данное исследование демонстрирует, как с помощью нанопроволочных сетей можно использовать функции обучения и памяти, вдохновленные мозгом, для обработки динамических, потоковых данных.

Ключ к решению задач памяти и обучения лежит в простых алгоритмах, которые реагируют на изменение электронного сопротивления в местах пересечения нанопроводов. Такая функция переключения резистивной памяти напоминает поведение синапсов в нашем мозге, когда электрические входы сталкиваются с изменением проводимости.

В этом исследовании ученые использовали сеть для распознавания и запоминания последовательностей электрических импульсов, соответствующих изображениям, что имитирует процесс обработки информации человеческим мозгом. Кроме того, они выполнили задачу распознавания изображений с использованием базы данных рукописных цифр MNIST, являющейся эталоном машинного обучения.

Руководитель исследования профессор Зденка Кунчич сравнивает задачу запоминания с запоминанием телефонного номера. Она подчеркивает, что данная работа развивает предыдущие исследования, в которых основное внимание уделялось способности нанопроволочных сетей запоминать простые задачи. Нынешнее исследование демонстрирует, что эти сети могут выполнять задачи, используя динамические данные, доступные в режиме онлайн.

Достижение способности к онлайн-обучению особенно сложно при работе с большими объемами постоянно меняющихся данных. Традиционно данные хранятся в памяти, и модель машинного обучения обучается на основе этой информации. Однако такой подход потребляет чрезмерное количество энергии, что делает его нецелесообразным для широкого применения.

Создание физической нейронной сети, способной обучаться и запоминать информацию "на лету", является значительным шагом вперед в области машинного интеллекта. Она открывает возможности для создания более эффективных и малоэнергоемких решений сложных задач обучения и запоминания в реальном мире.


 


Поделитесь в социальных сетях

Комментарии 0

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]

Похожие материалы

Разговоры у камина
Календарь
Последние комментарии
Ученые заявили о возможности добычи энергии из сверхглубоких пород
Паскудное слово "может". Ведь никто даже не просчитал масштаб геотермальных последствий дл (от maikl2m)
Загадка 60-тонного саркофага: ключ к древним тайнам Египта
А когда нашли? В интернете говорят в 2013 г. и к этому времени уже расшифровали таблички. (от alsm74)
Загадка «египетского храма» в Теннесси: свидетельство древних связей?
Каках то лет 300 мир был совсем другой.А мы ничего не знаем.Да и большинство знать не хочет или не х (от coka)