У процесі подачі вхідних сигналів на перетинах тисяч ниток з'являлися сотні тисяч контактів. У цих контактах почали відбуватися електрохімічні реакції гальванізації і виникло щось на зразок пам'яті.
Читайте на сайті Китай перейде на масове виробництво людиноподібних роботів в найближчі роки
Для тренування "мозку" вчені використовували базу даних MNIST, яка містить безліч варіантів рукописних цифр. Кожен прохід вхідних даних супроводжувався безліччю перехідних процесів у клубку нанониток. Швидше за все, дослідники навіть не розуміли, що, де і як працює на результат.
Ближчий погляд на випадкове розташування срібних нанодротів / Nature Communications
Після навчання система почала розпізнавати рукописні цифри з точністю 93,4%, про що йдеться в нещодавній статті в журналі Nature Communications.
Такий штучний мозок не має пам'яті для більш складної обробки результату. Він працює в режимі онлайн, передаючи розпізнану інформацію на вихід, чого буде достатньо для низки додатків.
Переваги рішення очевидні – це копійки на відміну від навчання мовних моделей, яке обходиться дуже дорого. Те ж саме стосується і енергоспоживання на виконання прикладної задачі. "Мозок" з нановолокон буде споживати вкрай мало.
Дивіться також Стартап Figure представив прототип андроїда, що ходить, як людина, а це дуже важко і ось чому
Ця розробка Каліфорнійського технологічного інституту і Сіднейського університету ще сира, але її потенціал може бути величезним, враховуючи простоту виготовлення і заявлені можливості. Як мінімум, він може розпізнавати старі капчі.