Группа американских исследователей разработала микросхему, способную динамически перестраиваться, чтобы воспринимать новые данные, как это делает наш мозг. Это поможет ИИ учиться дальше, не теряя старые данные. Работа специалистов опубликована в журнале Science.
«Мозг живых существ может учиться на протяжении всей жизни. Теперь мы создали искусственную платформу, благодаря которой машины будут учиться на протяжении всей своей жизни», — сказал Шрирам Раманатан, профессор Школы материаловедения Университета Пердью. Он специализируется на изучении того, как различные материалы могут имитировать человеческий мозг для улучшения вычислительных способностей.
В отличие от мозга, который постоянно формирует новые связи между нейронами, чтобы обеспечить возможность обучения, схемы компьютерного чипа статичны. Поэтому невозможно создать ИИ, способный принимать решения полностью самостоятельно. Если бы ИИ можно было встроить непосредственно в аппаратное обеспечение, такие машины могли бы работать эффективнее.
Раманатан и его команда создали аппаратную часть, которую можно перепрограммировать с помощью электрических импульсов. Такая адаптивность позволит устройству получить функции, необходимые для создания компьютера, работающего подобно мозгу.
Микросхема представляет собой небольшое прямоугольное устройство, изготовленное из никелата перовскита, который чувствителен к водороду. Электрические импульсы разного напряжения позволяют устройству изменять концентрацию ионов водорода за наносекунды. Например, когда в центре устройства больше водорода, оно может действовать аналогично нейрону, отдельной нервной клетке человека. При меньшем количестве водорода в этом месте устройство служит синапсом, соединением между нейронами, которое мозг использует для хранения памяти в сложных нейронных цепях.
Путем моделирования экспериментальных данных ученые установили, что внутренняя физика их устройства создает динамическую структуру для искусственной нейронной сети, способную эффективнее распознавать образцы и цифры электрокардиограммы по сравнению со статической. Эта нейросеть использует «резервуарные
Резервуар представляет собой большой набор разных нелинейных функций, из которого можно «собрать» (через тренировку выходных нейронов) любую функцию. вычисления», которые объясняют, как разные части мозга связываются и передают информацию друг другу. А исследователи из Пенсильванского государственного университета продемонстрировали, что по мере появления новых проблем динамическая сеть может «выбирать и подбирать», какие схемы лучше всего подходят для их решения.
Устройство прошло более миллиона циклов перепрограммирования и показало стабильную работу. Для изготовления подходят существующие полупроводниковые технологии.
Ученые работают над демонстрацией концепции на крупномасштабных тестовых чипах, которые в будущем послужат для создания компьютера, работающего как человеческий мозг.
Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.