Zinātnieku komanda, kuru vadīja fiziķis Samuels Dillavue, samontēja nelielu elektrotīklu, savienojot
"Tīkls ir konfigurēts tā, lai tas veiktu daudzasvienkārši AI uzdevumi,” saka Dillavu. "Piemēram, tas var atšķirt trīs īrisu ziedu veidus ar vairāk nekā 95% precizitāti, pamatojoties uz četriem parametriem: ziedlapu un sepals garumu un platumu."
Mašīnmācībai AI parasti irizmantojot mākslīgos neironu tīklus. Šādi tīkli parasti pastāv tikai datora atmiņā. Neironu tīkls sastāv no punktiem vai mezgliem, no kuriem katrs var iegūt vērtību no 0 līdz 1, kas savienoti ar malām. Katrai malai ir savs svars atkarībā no mezglu vērtībām. Apmācot šādu sistēmu, ir nepieciešams pielāgot malu svaru, lai iegūtu vēlamo rezultātu.
“Šī ir sarežģīta optimizācijas problēmaievērojami palielinās līdz ar tīkla lielumu un prasa lielu daudzumu skaitļošanas resursu,” atzīmē Dillavu. "Situāciju sarežģī fakts, ka visas malas ir jāskaņo vienlaikus."
Lai apietu šo problēmu, fiziķi meklēja sistēmas, kas varētu sevi noregulēt bez ārējiem aprēķiniem.
Savos pētījumos zinātnieki viens otram uzbūvēja divus identiskus tīklus.Slēgtā tīklā viņi izmantoja spriegumu un fiksēja vēlamās vērtības uz izejas elementiem.Atvērtā tīklā tika iestatīts tikai spriegums visā ieejas rezistorā.
Sistēma regulēja rezistoru pretestībudivos tīklos atkarībā no sprieguma starpības starp identiskiem mezgliem katrā no tiem. Vairāku iterāciju laikā šie pielāgojumi saskaņoja visus spriegumus visos rezistoros abos tīklos. Sistēma ir iemācījusies radīt pareizo izvadi dotajām ievades vērtībām.
Foto: Zinātne
"Šī iestatīšana prasa nelielu aprēķinu,Dillavu saka. — Sistēmai tikai jāsalīdzina sprieguma kritums attiecīgajos rezistoros slēgtajos un brīvajos tīklos, izmantojot komparatoru. Mūsu darbs pierāda fundamentālo iespēju jaunam mašīnmācības veidam, kam nav nepieciešami lieli aprēķini.
Lasīt vairāk:
"Džeimss Vebs" uzņēma visspilgtāko zvaigznes fotoattēlu vēsturē
Brīvprātīga nāve. Mēs pastāstām, kā eitanāzijas procedūra darbojas visā pasaulē
Zinātnieki paklupa uz 1500 gadu senu arheoloģisku anomāliju