قام فريق من العلماء بقيادة الفيزيائي صامويل ديلافو بتجميع شبكة كهربائية صغيرة عن طريق التوصيل
"تم تكوين الشبكة لأداء العديدمهام الذكاء الاصطناعي البسيطة "، كما يقول Dillavu. "على سبيل المثال ، يمكنه التمييز بين ثلاثة أنواع من زهور القزحية بدقة تزيد عن 95٪ استنادًا إلى أربعة معايير: طول وعرض البتلات والسبالات."
بالنسبة للتعلم الآلي ، عادةً ما يكون الذكاء الاصطناعيباستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. عادة ما توجد مثل هذه الشبكات فقط في ذاكرة الكمبيوتر. تتكون الشبكة العصبية من نقاط أو عقد ، يمكن أن تأخذ كل منها قيمة من 0 إلى 1 ، متصلة بواسطة الحواف. كل حافة لها وزنها الخاص اعتمادًا على القيم الموجودة في العقد. عند تدريب مثل هذا النظام ، من الضروري ضبط وزن الحواف للحصول على النتيجة المرجوة.
"هذه مشكلة تحسين صعبةيزيد بشكل كبير مع حجم الشبكة ويتطلب قدرًا كبيرًا من موارد الحوسبة "، يلاحظ Dillavu. "الوضع معقد بسبب حقيقة أنه يجب ضبط جميع الحواف في نفس الوقت."
للتغلب على هذه المشكلة ، بحث الفيزيائيون عن أنظمة يمكنها ضبط نفسها دون حسابات خارجية.
في بحثهم، قام العلماء ببناء اثنينشبكات متطابقة فوق بعضها البعض. في شبكة مغلقة، قاموا بتطبيق الجهد وتسجيل القيم المطلوبة على عناصر الإخراج. في شبكة مفتوحة، تم ضبط الجهد عبر مقاومة الإدخال فقط.
نظم النظام المقاومة على المقاوماتفي شبكتين اعتمادًا على فرق الجهد بين العقدتين المتماثلتين في كل منهما. على مدى عدة تكرارات ، جعلت هذه التعديلات جميع الفولتية عبر جميع المقاومات في الشبكتين في الخط. لقد تعلم النظام كيفية إنتاج المخرجات الصحيحة لقيم إدخال معينة.
الصورة: العلوم
"هذا الإعداد يتطلب القليل من الحساب ،يقول Dillavu. - يحتاج النظام فقط إلى مقارنة انخفاض الجهد عبر المقاومات المعنية في الشبكات المغلقة والحرة باستخدام أداة المقارنة. يثبت عملنا الإمكانية الأساسية لطريقة جديدة للتعلم الآلي لا تتطلب حسابات كبيرة ".
قراءة المزيد:
التقط "جيمس ويب" أوضح صورة لنجم في التاريخ
الموت الطوعي. نحكي كيف يعمل إجراء القتل الرحيم في جميع أنحاء العالم
يعثر العلماء على شذوذ أثري عمره 1500 عام