핀란드 인공지능센터(FCAI)와 알토대학교(Aalto University) 연구진이 AI 시스템을 개발했다.
매니퓰레이터 작동 원리. 이미지: I-Ju Chen 외, Nature Communications
그들의 방법을 사용하여 과학자들은 수집에 성공했습니다.매우 차가운 진공 챔버에 있는 개별 은 원자의 별 모양 격자. 정확하게 정의된 구조를 형성하는 것은 중국 체커판에서 공을 움직이는 것과 유사하다고 과학자들은 지적합니다. 이 경우에만 손 대신에 작은 AI 제어 "핀셋"이 각 원자를 잡고 제자리로 끌어서 작동합니다.
전통적으로 강화 학습이 사용됩니다.비디오 게임이나 체스에서. AI가 실제 환경이나 모델과 상호 작용하는 시스템입니다. 학습 과정에서 AI는 원하는 결과를 얻기 위해 시행착오를 시도하고 올바른 행동이나 결과에 대해서는 보상을 받습니다. 새로운 작업은 강화 학습을 사용하여 나노 스케일에서 입자를 조작하는 첫 번째 예입니다.
원자 격자의 구성. 이미지: I-Ju Chen 외, Nature Communications
이 작품의 저자는 이러한 목적을 위해 기존의 심층 강화 학습을 적용했습니다. AI가 알고리즘을 연구하는 데 하루 정도가 걸렸고, 원하는 모양의 격자를 만드는 데 약 1시간이 걸렸다.
연구원들은 정확한 움직임에 주목합니다.원자는 인간 전문가에게도 어렵습니다. 그들은 기계 학습의 도입이 일반적으로 시행 착오를 통해 사람들이 분류하는 매개 변수 선택 속도를 높일 수 있다고 믿습니다. 함께, 이것은 나노 기술의 돌파구를 만드는 데 도움이 될 것이라고 과학자들은 말합니다.
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