「量子脳」に取り組んでいるラドボウド大学ナイメーヘンの物理学者たちは、重要な一歩を踏み出した。
コンピューティングに対する世界的な需要の高まりを考慮して電力が増加すると、ますます多くのデータセンターが必要となり、それぞれのエネルギー使用量は増え続けます。 「エネルギー効率の高い方法で情報を保存および処理するための新しい戦略を見つける必要があることは明らかです」と、プロジェクトリーダーでナイメーヘン大学教授のアレクサンダー・カジェトゥリャン氏は説明します。 —これには技術の向上だけでなく、アプローチの基礎研究も必要です。材料の量子特性に基づいて「量子脳」を構築するという私たちの新しいアイデアは、人工知能の分野における新しいソリューションの基礎となる可能性があります。」
人工知能が機能するためには、コンピューター世界のパターンを認識し、新しいパターンを学ぶことができなければなりません。今日のコンピューターは、別のハードドライブ上の情報の保存と処理を制御する機械学習ソフトウェアを使用してこれを行います。これまでのところ、このテクノロジーは、何世紀も前のパラダイムに基づいており、かなりうまく機能しています。しかし、これは非常にエネルギーを消費するプロセスであると科学者たちは強調しています。
ナイメーヘン大学の物理学者が研究した、多分ハードウェアがソフトウェア（ソフトウェア）を必要とせずに同じことをするかどうか。彼らは、黒リン上にコバルト原子のネットワークを構築することにより、脳と同じ方法で情報を保存および処理し、さらに驚くべきことに適応する材料を作成できることを発見しました。
2018年、Hadzhetorianと彼のスタッフ1つのコバルト原子に情報を保存する方法を示しました。原子に電圧を印加することにより、科学者は「点火」を引き起こしました-原子はニューロンのように0から1までの値の間をランダムに移動します。現在、彼らはこれらの原子のグループを作成する方法を発見し、それらの動作がAIで使用される脳モデルの動作を模倣していることを発見しました。
インパルスの振る舞いを観察することに加えてニューロン、彼らはこれまでに知られている最小のシナプスを作成しました。無意識のうちに、彼らは原子のグループが固有の適応特性を持っていることに気づきました：彼らのシナプスは入ってくる情報に応じて彼らの行動を変えました。
科学者たちは、システムを拡張し、原子のより大きなネットワークを構築し、なぜそれがこのように振る舞うのかを理解することを計画しています。
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