Une équipe de scientifiques, dirigée par le physicien Samuel Dillavue, a assemblé un petit réseau électrique,
"Le réseau a été configuré pour effectuer de nombreuxdes tâches d'IA simples », explique Dillavu. "Par exemple, il peut distinguer trois types de fleurs d'iris avec une précision de plus de 95 % sur la base de quatre paramètres : la longueur et la largeur des pétales et des sépales."
Pour l'apprentissage automatique, l'IA est généralementà l'aide de réseaux de neurones artificiels. De tels réseaux n'existent généralement que dans la mémoire de l'ordinateur. Un réseau de neurones est constitué de points ou nœuds, chacun pouvant prendre une valeur de 0 à 1, reliés par des arêtes. Chaque arête a son propre poids en fonction des valeurs dans les nœuds. Lors de la formation d'un tel système, il est nécessaire d'ajuster le poids des bords afin d'obtenir le résultat souhaité.
« Il s'agit d'un problème d'optimisation délicat quiaugmente considérablement avec la taille du réseau et nécessite une grande quantité de ressources informatiques », note Dillavu. "La situation est compliquée par le fait que tous les bords doivent être réglés en même temps."
Pour contourner ce problème, les physiciens ont cherché des systèmes capables de s'accorder sans calculs externes.
Dans leurs recherches, les scientifiques ont construit deux réseaux identiques l’un sur l’autre.Dans un réseau fermé, ils appliquaient une tension et fixaient les valeurs souhaitées sur les éléments de sortie.Dans un réseau ouvert, seule la tension aux bornes de la résistance d’entrée était réglée.
Le système a régulé la résistance sur les résistancesdans deux réseaux en fonction de la différence de tension entre des nœuds identiques dans chacun d'eux. Sur plusieurs itérations, ces ajustements ont aligné toutes les tensions sur toutes les résistances des deux réseaux. Le système a appris à produire la sortie correcte pour des valeurs d'entrée données.
Photo : Sciences
"Cette configuration nécessite peu de calculs,dit Dillavu. — Le système n'a besoin que de comparer la chute de tension aux bornes des résistances respectives dans les réseaux fermé et libre à l'aide d'un comparateur. Notre travail prouve la possibilité fondamentale d'une nouvelle méthode d'apprentissage automatique qui ne nécessite pas de gros calculs.
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