Ученые создали искусственный мозг из клубка серебряных нановолокон
Источник:
Extreme TechГруппа ученых из США и Австралии создала нейроморфный процессор из множества серебряных нановолокон. Тысячи нанопроводов были наложены друг на друга в случайном порядке, и весь этот хаос был размещён на группе обычных входящих и исходящих контактов. Все вместе превратилось в нейроморфную сеть, которая смогла научиться распознавать рукописные числа с невероятной точностью.
В процессе подачи входных сигналов на пересечениях тысяч нитей появлялись сотни тысяч контактов. В этих контактах начали происходить электрохимические реакции гальванизации и возникло что-то вроде памяти.
Читайте на сайте Китай перейдет на массовое производство человекоподобных роботов в ближайшие годы
Для тренировки "мозга" ученые использовали базу данных MNIST, содержащую множество вариантов рукописных цифр. Каждый проход входных данных сопровождался множеством переходных процессов в клубке нанонитей. Скорее всего, исследователи даже не понимали, что где и как работает на результат.
Ближайший взгляд на случайное расположение серебряных нанопроводов / Nature Communications
После учебы система начала распознавать рукописные цифры с точностью. 93,4%, о чем идет речь в недавней статье в журнале Nature Communications.
Такой искусственный мозг не имеет памяти для более сложной обработки результата. Он работает в режиме онлайн, передавая распознанную информацию на выход, чего будет достаточно для ряда приложений.
Преимущества решения очевидны – это копейки в отличие от обучения языковым моделям, которое обходится очень дорого. То же касается и энергопотребления на выполнение прикладной задачи. "Мозг" из нановолокон будет потреблять крайне мало.
Смотрите также Стартап Figure представил прототип андроида, ходящего, как человек, а это очень тяжело и вот почему
Эта разработка Калифорнийского технологического института и Сиднейского университета еще сыра, но ее потенциал может быть огромен, учитывая простоту изготовления и заявленные возможности. Как минимум, он может распознавать старые капчи.