Мир увлечен искусственным интеллектом (ИИ), который может обрабатывать огромные объемы данных. Однако современные системы ИИ, основанные на искусственных нейронных сетях, потребляют много энергии, особенно при работе с данными в реальном времени.
Ученые предложили новый подход к “машинному интеллекту”. Вместо программного обеспечения для искусственных нейронных сетей они разработали физическую нейронную сеть на аппаратном уровне, которая работает гораздо эффективнее. Эти нейронные сети, созданные из нанопроводов серебра, способны в реальном времени обучаться распознаванию рукописных чисел и запоминать последовательности цифр. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications совместно с коллегами из Университета Сиднея и Университета Калифорнии.
С помощью нанотехнологий ученые создали сети из серебряных нанопроводов, толщиной в тысячную часть человеческого волоса. Эти нанопровода образуют случайную сеть, напоминающую структуру нейронов в наших мозгах. Такие сети реагируют на электрические сигналы, изменяя способ передачи электричества в точках пересечения нанопроводов, что аналогично работе биологических синапсов.
В исследовании показано, что сети на основе нанопроводов могут использоваться для онлайн-обучения. В отличие от традиционного машинного обучения, где данные обрабатываются пакетами, в онлайн-подходе данные подаются в систему непрерывным потоком. Этот метод обучения на лету, который эффективнее традиционного пакетного обучения, требует меньше памяти и энергии.
В экспериментах сеть на основе нанопроводов успешно справилась с задачами распознавания и запоминания чисел, демонстрируя потенциал для эмуляции мозгоподобного обучения и памяти.
В целом, исследования в области нейроморфных нанопроводных сетей только начинаются, и перед учеными открываются новые горизонты возможностей.
Источник: SecurityLab