Негизги алып салуулар
- Айлануучу айнек деп аталган заттын сейрек кездешүүчү түрү объектилерди адамдардай тааныган AIны иштетет.
- Басып чыгаруучу схемалар үчүн айлануучу айнекти колдонуу аз кубаттуулуктагы эсептөөлөрдүн жаңы түрлөрүнө да алып келиши мүмкүн.
- Мээден шыктандырган чиптердин башка түрлөрү да AI сүрөттөрдү таануу ыкмасын жакшыртышы мүмкүн.
Схемаларды түз физикалык объекттерге басып чыгаруу акылдуураак жасалма интеллектке (AI) алып келиши мүмкүн.
Лос-Аламос улуттук лабораториясынын изилдөөчүлөрү схемаларды алмаштыруу үчүн сейрек кездешүүчү заттын түрүн колдонуп жатышат. Айлануучу айнектин адаттан тыш касиеттери мээ сыяктуу жарым-жартылай сүрөттөрдөн объекттерди тааный турган AI түрүн иштетет.
"Айлануучу көз айнек - бул мүмкүн болгон чечимдердин" бүдөмүк пейзажы бар системалар ", - деди Санта-Фе институтунун компьютердик окумуштуусу жана физики, Лос-Аламос изилдөөсүнө катышпаган Крис Мур Lifewire электрондук катында. интервью. "Алар бизге алгоритмдер эмне үчүн кээде жергиликтүү деңгээлде жакшы көрүнгөн, бирок мүмкүн болушунча мыкты эмес чечимдерге тыгылып калаарын талдап чыгууга жардам берет."
Басып чыгаруучу схемалар
Басып чыгаруучу схемалар үчүн айлануучу айнекти колдонуу аз кубаттуулуктагы эсептөөлөрдүн жаңы түрлөрүнө алып келиши мүмкүн. Айнек изилдөөчүлөргө математиканы колдонуу менен материалдык структураларды изилдөөгө мүмкүндүк берет. Бул ыкманын жардамы менен илимпоздор системалардагы өз ара аракеттенүүнү электрондук нур литографиясынын жардамы менен өзгөртө алышат, ал бетке ыңгайлаштырылган фигураларды тартуу үчүн электрондордун багытталган шооласын колдонот. Литография жаңы типтеги схемаларды басып чыгарууга мүмкүндүк берет.
Лос-Аламос командасынын рецензияланган Nature Physics журналында жарыяланган соңку макаласына ылайык, литография спин-гласс тармактарындагы ар кандай эсептөө көйгөйлөрүн көрсөтүүгө мүмкүндүк берет.
"Биздин ишибиз нейрондук тармакты кайталоо үчүн уюштурулган наномагниттерден турган жасалма спин-айнектин биринчи эксперименталдык ишке ашырылышын ишке ашырды," Майкл Саккон, Лос-Аламос Улуттук лабораториясында теориялык физика боюнча пост-докторлук изилдөөчү жана жетектөөчү автор. деп айтылат гезиттин маалыматында. "Биздин документ бул физикалык системаларды иш жүзүндө колдонууга негиз түзөт."
Мур спиндик айнекти кремний диоксидине (терезе айнеги) салыштырган, ал идеалдуу кристаллдай көрүнөт, бирок муздаган сайын молекулярдык деңгээлде суюктукка окшош аморфтук абалда жабышып калат.
"Ошондой эле алгоритмдер глобалдык оптимумга тоскоол болгон "энергетикалык тоскоолдуктардын" артына тыгылып калышы мүмкүн", - деп кошумчалады Мур.
Айналдыруу теориясынын идеялары изилдөөчүлөргө жогорку өлчөмдүү пейзаждарды багыттоого жардам берет.
"Бул умтулуу физика, математика жана информатиканын кесилишинде жандуу дисциплиналар аралык коомчулукту жаратты" деди Мур."Биз физикадан алынган идеяларды алгоритмдердин фундаменталдык чектерин аныктоо үчүн, мисалы, алар берилиштердеги үлгүлөрдү таап жатканда канчалык ызы-чууга чыдай аларын аныктоо үчүн жана ошол теориялык чектерге чейин ийгиликтүү алгоритмдерди иштеп чыгуу үчүн колдоно алабыз."
Адамдардай эстеген AI
Изилдөө тобу Хопфилд нейрон тармактары деп аталган нерсени изилдөөнүн бир жолу катары жасалма айланма айнекти изилдешти. Бул тармактар адамдын ассоциативдик эс тутумун моделдейт, бул байланышы жок нерселердин ортосундагы байланышты үйрөнүү жана эстеп калуу жөндөмү.
Сипиндик көз айнектерди сүрөттөгөн теориялык моделдер мээнин функциясын сүрөттөгөн сыяктуу башка татаал системаларда кеңири колдонулат.
Ассоциативдик эстутум менен, эгер бир эле эстутум иштетилсе, мисалы, жүздүн жарым-жартылай сүрөтүн киргизүү катары кабыл алуу менен, анда тармак жүзүн толугу менен чакырып алат. Салттуу алгоритмдерден айырмаланып, ассоциативдик эс тутумду аныктоо үчүн окшош сценарийди талап кылбайт.
Saccone жана топтун изилдөөсү спин-гласс системанын касиеттерин жана ал маалыматты кантип иштетип жатканын сүрөттөөгө жардам берерин тастыктады. Саккондун айтымында, айлануу айнегинде иштелип чыккан AI алгоритмдери салттуу алгоритмдерге караганда "чала" болмок, бирок ошондой эле кээ бир AI колдонмолору үчүн ийкемдүүрөөк болот.
"Айлануучу көз айнектерди сүрөттөгөн теориялык моделдер мээнин иштешин, каталарды оңдоочу коддорду же биржа динамикасын сүрөттөгөн башка татаал системаларда кеңири колдонулат ", - деди Сакконе. "Айлануучу көз айнектерге болгон бул чоң кызыгуу жасалма айланган айнек жасоого күчтүү түрткү берет."
Мээден шыктандырган чиптердин башка түрлөрү да AI сүрөттөрдү таануу ыкмасын жакшыртышы мүмкүн. Жакында бир макалада компьютер микросхемалары мээ сыяктуу жаңы маалыматтарды алуу үчүн динамикалык түрдө кайра жабышып, AIга убакыттын өтүшү менен үйрөнүүгө жардам бере аларын көрсөтөт.
"Тирүү жандыктардын мээси өмүр бою тынымсыз үйрөнө алат", - деди Шрирам Раманатан, Пурдю университетинин Материалдык инженерия мектебинин профессору жана гезиттин авторлорунун бири."Биз азыр машиналарды өмүр бою үйрөнө турган жасалма платформа түздүк."
