Розділи
Матеріали

Майже як у людини: вчені створили електронний "мозок", який вчиться на льоту

Олександр Залата
Фото: University of Sydney | Руомін Чжу із Сіднейського університету з чипом управління електронним мозком

Мережа з нанодротів передає сигнали, подібно до справжнього мозку, і показала хороші результати при запам'ятовуванні чисел і картинок.

Учені створили новий тип штучного мозку з дротів, який може вчитися і запам'ятовувати речі на ходу, як це роблять люди. Дослідження опубліковано в журналі Nature Communications.

Співробітники Сіднейського університету і Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі створили велику систему з нанодротів завтовшки в мільярди разів менше метра. Вони утворюють випадкові візерунки, але при цьому діють, як нейронні мережі в людському мозку і можуть обробляти інформацію різними способами.

Мережі з нанопроводів можуть вчитися і запам'ятовувати, використовуючи прості умови, які змінюють електричний опір у точках перетину проводів — це явище називається "резистивним перемиканням пам'яті". Дріт краще або гірше проводить струм залежно від одержуваних сигналів, приблизно так само клітини мозку (нейрони) обмінюються інформацією через відростки-синапси. Для управління цим процесом створили спеціальний чип.

Мережа з нанопроводів, що імітує роботу мозку
Фото: Nature Communications

Науковці протестували мережі нанопроводів для вирішення двох завдань: запам'ятовування зображень і запам'ятовування послідовностей із 8 чисел. Як розповіла керівник дослідницької групи Зденка Кунчич, запам'ятовування чисел схоже на запам'ятовування номера телефону, тому нейромережа впоралася з цим завданням.

Крім того, штучний мозок навчився впізнавати зображення у вигляді рукописних цифр, використовуючи базу з 70 000 картинок. Це класичне завдання для систем машинного навчання, проте мережі з нанодротів також можуть "схоплювати на льоту" і обробляти динамічні дані з Інтернету. Головний автор статті Жуомін Чжу зазначив, що мережі нанопроводів продемонстрували високий рівень продуктивності машинного навчання, правильно визначивши зображення в 93,4% випадків.

Зденка Кунчич каже, що це великий прогрес, оскільки віртуальним системам складно вчитися в режимі онлайн через великий обсяг даних, що постійно змінюються. Зазвичай система машинного навчання спочатку зберігає дані, а вже потім передає їх нейромережі, але на практиці це вимагає дуже багато енергії. Новий підхід дозволив "мозку" з нанопроводів навчатися і запам'ятовувати "на льоту" по одній точці даних за раз, не зберігаючи їх і не використовуючи надто багато енергії.

Як підсумували вчені, загалом експерименти показали високий потенціал мережі нанодротів для імітації навчання і пам'яті, подібних до мозку людини. Поки що дослідники лише поверхнево вивчили можливості цієї технології, але в майбутньому вона може призвести до створення більш просунутих і екологічно чистих машин, здатних обробляти складні та мінливі дані завдяки штучному інтелекту.

Раніше писали, як учені змусили нейромережу думати "по-людськи". Нова модель, яку навчили за композиційним принципом, під час тестів показала результати, схожі з учасниками-людьми, і навіть припустилася тих самих помилок.