- 9,598
- 18
- 8 Ноя 2022
Когда машины учатся как мозг человека.
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 Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся 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.
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 Для просмотра ссылки Войди
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 новости
- www.securitylab.ru
