Новое исследование, искусственно создающее редкую форму материи, известную как спиновое стекло, может зародить новую парадигму в искусственном интеллекте, позволяя напрямую печатать алгоритмы в виде физического оборудования. Необычные свойства спинового стекла позволяют создать форму искусственного интеллекта, которая может распознавать объекты по частичным изображениям так же, как это делает мозг, и обещает, среди прочих интригующих возможностей, маломощные вычисления.
«Наша работа завершилась первой экспериментальной реализацией искусственного спинового стекла, состоящего из наномагнитов, расположенных для воспроизведения нейронной сети», — сказал Майкл Сакконе, исследователь теоретической физики в Лос-Аламосской национальной лаборатории и ведущий автор новой статьи в журнале Nature . Физика . «Наша статья закладывает основу, необходимую для практического использования этих физических систем».
Спиновые очки — это способ математически представить структуру материала. По словам Сакконе, возможность впервые свободно настраивать взаимодействие внутри этих систем с помощью электронно-лучевой литографии позволяет представлять множество вычислительных задач в сетях спинового стекла.
На пересечении инженерных материалов и вычислений системы спинового стекла представляют собой тип неупорядоченной системы наномагнетиков, возникающей в результате случайных взаимодействий и конкуренции между двумя типами магнитного порядка в материале. Они демонстрируют «разочарование», означающее, что они не принимают однородно упорядоченную конфигурацию при понижении температуры, и они обладают отчетливыми термодинамическими и динамическими характеристиками, которые можно использовать для вычислительных приложений.
«Теоретические модели, описывающие спиновые очки, широко используются в других сложных системах, таких как те, которые описывают работу мозга, коды, исправляющие ошибки, или динамику фондового рынка», — сказал Сакконе. «Этот широкий интерес к спиновым стеклам дает сильную мотивацию для создания искусственного спинового стекла».
Исследовательская группа объединила теоретическую и экспериментальную работу по изготовлению и наблюдению за искусственным спиновым стеклом в качестве экспериментальной нейронной сети Хопфилда , которая математически моделирует ассоциативную память для управления беспорядком искусственных спиновых систем.
Спиновое стекло и сети Хопфилда развивались симбиотически, одно поле подпитывало другое. Ассоциативная память, будь то в сети Хопфилда или других формах нейронных сетей, связывает два или более паттерна памяти, связанных с объектом. Если срабатывает только одна память — например, при получении частичного изображения лица в качестве входных данных — тогда сеть может вызвать полное лицо. В отличие от более традиционных алгоритмов, ассоциативная память не требует совершенно идентичного сценария для идентификации памяти.
Память этих сетей соответствует основным состояниям спиновой системы и менее подвержена шуму, чем другие нейронные сети.
Исследование Сакконе и его команды подтвердило, что материал представляет собой спиновое стекло, что позволит им описать свойства системы и то, как она обрабатывает информацию. По словам Сакконе, алгоритмы ИИ, разработанные в спиновом стекле, будут «более беспорядочными», чем традиционные алгоритмы, но также и более гибкими для некоторых приложений ИИ.
Теги: ИИ
