혼돈의 가장자리에있는 인공 네트워크는 인간의 두뇌처럼 작동합니다.

연구자들은 나노 와이어 네트워크를 알려진 상태에서 올바른 상태로 유지하는 방법을 보여주었습니다. 혼돈의 가장자리에서 프로덕션에 사용할 수있는 업적 인공 지능 (AI) 인간의 뇌처럼 작동합니다.

연구팀은 신호가 너무 높을 때 전기 신호가 너무 낮을 때 균형을 찾기 위해 나노 와이어 시뮬레이션에서 다양한 수준의 전기를 사용했습니다. 신호가 너무 낮 으면 네트워크 출력이 유용 할만큼 복잡하지 않은 것입니다. 신호가 너무 높으면 출력도 지저분 해지고 쓸모 없게됩니다.

“우리는 신호를 너무 느리게 밀면 네트워크가 학습과 개발없이 같은 일을 반복하는 것을 발견했습니다. 우리가 그것을 세게 빠르게 밀면 네트워크가 불규칙하고 예측할 수 없게됩니다.” 물리학 자 Joel Hochstetter는 다음과 같이 말합니다. 시드니 대학교의 교수이자 연구의 주 저자입니다.

이 두 극단 사이의 선에서 시뮬레이션을 유지하면 네트워크에서 최적의 결과를 얻었습니다. 과학자들은. 결과는 나노 와이어 네트워크를 사용하여 다양한 뇌와 같은 역학이 마침내 생성 될 수 있음을 나타냅니다.

무작위로 연결된 스위치의 개념적 이미지. (알론 로플 러)

“신경 과학의 일부 이론은 인간의 마음이이 혼돈의 가장자리 또는 이른바 비판적 상태에서 작동 할 수 있다고 제안합니다.” 물리학 자 Zdenka Koncic은 다음과 같이 말합니다. 호주 시드니 대학교에서. “일부 신경 과학자들은이 경우 우리가 뇌의 최대 성능을 달성한다고 믿습니다.”

시뮬레이션을 위해 길이 10μm, 두께 500nm 이하의 나노 와이어를 2 차원 평면에 무작위로 배열했습니다. 비교를 위해 사람의 머리카락은 약 100,000 나노 미터 너비가 될 수 있습니다.

이 경우 네트워크가 할당 된 문제는 파일을 변환하는 것입니다. 파형 더 복잡한 유형의 경우 전기 신호의 진폭과 주파수를 조정하여 문제를 해결하기위한 최적의 상태를 찾습니다 (혼돈의 가장자리에서 바로).

나노 와이어 네트워크는 두 시스템을 하나로 결합하여 메모리 (컴퓨터의 RAM에 해당)와 프로세스 (컴퓨터의 중앙 처리 장치에 해당)를 모두 관리합니다. 그들은 과거 신호의 역사를 기억하고 이전에 일어난 일에 대응하여 미래 출력을 변경하여 신호를 만들 수 있습니다. 멤 리스터.

“와이어가 겹치면 뉴런 사이의 시냅스처럼 전기 화학적 접합을 형성합니다.” Hochstetter라고.

알고리즘은 일반적으로 최상의 경로에서 네트워크를 훈련하지만이 경우 네트워크는 자체적으로 수행합니다.

“우리는이 네트워크를 통해 공급되는 전기 신호가 정보를 전송하기위한 최적의 경로를 자동으로 찾는다는 것을 발견했습니다.” Hochstetter라고. 이 아키텍처를 통해 네트워크는 시스템을 통한 과거 경로를 “기억”할 수 있습니다.

이는 결국 네트워크가 가장 효율적인 프로세스를 사용하여 스스로 훈련하기 때문에 에너지 사용의 상당한 감소를 의미 할 수 있습니다. AI 네트워크가 확장됨에 따라 가능한 한 약하고 저전력으로 유지하는 것이 중요합니다.

현재 과학자들은 나노 와이어 네트워크가 질서와 혼돈 사이의 경계에서 문제를 해결하기 위해 최선을 다할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 우리의 두뇌가 할 수 있다고 생각되는 것처럼, 이것은 우리가 우리처럼 생각하는 AI에 한 걸음 더 가까워지게합니다. 하다. .

“이 결과에 대해 흥미로운 점은 이러한 유형의 나노 와이어 네트워크가 정보 처리를 개선하는 데 활용 될 수있는 다양한 뇌와 같은 집단 역학을 가진 시스템으로 조정될 수 있다는 것입니다.” Kucic.라고.

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