Første skritt mot en kvantehjerne: det er laget materiale som lærer ved å endre seg selv

Fysikere ved Radboud University Nijmegen som jobber med en "kvantehjerne" har tatt et viktig skritt.

De demonstrerte at de kunne modellere og koble sammen et nettverk av individuelle atomer og etterligne den autonome oppførselen til nevroner og synapser i hjernen.

Gitt den økende globale etterspørselen etter databehandlingstrøm, er det behov for flere og flere datasentre, som hver etterlater seg et stadig voksende energifotavtrykk. "Det er klart at vi må finne nye strategier for å lagre og behandle informasjon på en energieffektiv måte," forklarer prosjektleder Alexander Khadzheturyan, professor ved Universitetet i Nijmegen. — Dette krever ikke bare forbedringer innen teknologi, men også grunnleggende forskning på tilnærminger. Vår nye idé om å bygge en "kvantehjerne" basert på kvanteegenskapene til materialer kan bli grunnlaget for nye løsninger innen kunstig intelligens."

For at kunstig intelligens skal fungere, en datamaskinmå kunne gjenkjenne mønstre i verden og lære nye. Dagens datamaskiner gjør dette ved hjelp av maskinlæringsprogramvare som styrer lagring og behandling av informasjon på en egen harddisk. Så langt har denne teknologien, basert på et hundre år gammelt paradigme, fungert rimelig bra. Dette er imidlertid en veldig energiintensiv prosess, understreker forskere.

Fysikere fra universitetet i Nijmegen har studert, kanskjeom maskinvare kan gjøre det samme uten programvare (programvare). De fant at ved å bygge et nettverk av koboltatomer på svart fosfor, var det mulig å lage et materiale som lagrer og behandler informasjon på samme måte som hjernen, og, enda mer utrolig, tilpasser seg.

I 2018 Hadzhetorian og hans stabviste hvordan du kan lagre informasjon i ett koboltatom. Ved å legge spenning på et atom forårsaket forskerne en "tenning" - atomet beveger seg tilfeldig mellom verdier fra 0 til 1, som et nevron. Nå har de oppdaget en måte å lage grupper av disse atomene på, og funnet at deres atferd etterligner oppførselen til hjernemodellen som brukes i AI.

I tillegg til å observere impulsens oppførselnevroner, skapte de de minste synapsene som hittil er kjent. Ubevisst la de merke til at grupper av atomer har en iboende tilpasningsegenskap: deres synapser endret deres oppførsel avhengig av innkommende informasjon.

Forskere planlegger å utvide systemet og bygge et større nettverk av atomer og forstå hvorfor det oppfører seg slik.

Les mer

Se på et bilde på 8 billioner piksler av Mars

Det bygges en kjernefysisk rakettmotor for flyreiser til Mars. Hvordan er det farlig?

Abort og vitenskap: hva vil skje med barna som skal føde

Svart fosfor er den mest stabile termodynamiske og kjemisk minst aktive formen for elementært fosfor.