Нейронные сети из нанопроводов: новый способ имитации работы мозга
Мозг — это удивительный орган, который может обрабатывать и хранить огромное количество информации. Он состоит из миллиардов нейронов, которые соединяются друг с другом с помощью синапсов. Синапсы — это точки контакта между нейронами, которые меняют свою проводимость в зависимости от электрических сигналов, которые поступают к ним. Это позволяет мозгу учиться и запоминать разные виды информации, такие как зрительные, слуховые, текстовые и другие.
![](https://img.ixbt.site/live/images/original/31/86/97/2023/11/01/d947a3a0e9.jpg?w=877)
Нейронные сети — это компьютерные модели, которые пытаются имитировать работу мозга. Они состоят из математических узлов, которые соединяются друг с другом с помощью весов. Веса — это числа, которые определяют силу связи между узлами. Они изменяются в процессе обучения нейронной сети, когда она получает различные данные на входе и выходе. Это позволяет нейронной сети обучаться и запоминать разные виды информации.
Нейронные сети имеют много применений в разных областях, таких как искусственный интеллект, компьютерное зрение, речевое распознавание и других. Однако, нейронные сети имеют свои недостатки: они требуют много энергии и памяти для своей работы, а также не могут работать в режиме реального времени, то есть обрабатывать данные по мере их поступления.
Но что если бы мы могли создать нейронную сеть не из математических узлов, а из физических объектов, которые бы повторяли свойства нейронов и синапсов? Такая нейронная сеть была бы более эффективной и энергосберегающей, а также способной работать в режиме реального времени.
![](https://img.ixbt.site/live/images/original/31/86/97/2023/11/01/1c3669456e.jpg?w=877)
Именно такую нейронную сеть создали ученые из Университета Сиднея и Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе. Они использовали нанопровода — это очень тонкие проводники, толщина которых равна миллиардной части метра. Нанопровода случайным образом складывались в сложные структуры, похожие на игру «Палочки», формируя нейронную сеть. В точках пересечения нанопроводов происходило изменение электрического сопротивления под воздействием электрических импульсов. Это явление называется «переключением памяти на основе сопротивления» (resistive memory switching), и оно аналогично тому, что происходит с синапсами в мозгу.
![](https://img.ixbt.site/live/images/original/31/86/97/2023/11/01/b72305c279.jpg?w=877)
Ученые показали, что нейронная сеть из нанопроводов может обучаться и запоминать различные последовательности электрических импульсов, которые соответствуют изображениям, вдохновленным тем, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Например, нейронная сеть из нанопроводов могла запомнить номер телефона или распознать рукописную цифру.
![](https://img.ixbt.site/live/images/original/31/86/97/2023/11/01/33b3961f46.jpg?w=877)
«Мы ранее демонстрировали, что нейронные сети из нанопроводов могут запоминать простые задачи. В этой работе мы показали, что они могут работать с динамическими данными, которые получаются онлайн», — сказала профессор Зденка Кунчич, руководитель исследования.
«Это важный прогресс, потому что онлайн-обучение является сложной задачей при работе с большими объемами данных, которые могут постоянно меняться. Обычный подход заключается в том, чтобы хранить данные в памяти, а потом обучать модель машинного обучения с использованием этой сохраненной информации. Но это потребовало бы слишком много энергии для широкого применения», — добавила она.
«Наш новый подход позволяет нейронной сети из нанопроводов обучаться и запоминать «на лету», образец за образцом, извлекая данные онлайн, тем самым избегая большого расхода памяти и энергии», — заключила профессор Кунчич.
0 комментариев
Добавить комментарий
Добавить комментарий