Ультраметрические древовидные структуры, образуемые синапсами мозга, применяются для классификации информации и принятия решений. Они являются необходимыми для выживания и приобретения навыков.

Реализация таких деревьев программными средствами в условиях всё большего проникновения ИИ в нашу повседневную жизнь оборачивается огромными расходами энергии. Решить эту проблему Шрирам Раманатан (Shriram Ramanathan), профессор материаловедения Университета Пердью (штат Индиана), предлагает переложив часть функций искусственного интеллекта на аппаратное обеспечение.

Группа Раманатана впервые в мире экспериментально продемонстрировала синтетическую «древовидную» память, реализованную в устройстве, работающем при комнатной температуре. Об этом исследователи из Индианы сообщили в журнале Nature Communications. Ранее, учёным удавалось наблюдать древовидные состояния проводимости в материалах только при очень низких температурах, непрактичных для реальных электронных устройств.

Симуляция свойств, открытых в так называемом «квантовом материале», оксиде никеля неодима, показала, что созданная в нём спайковая нейтронная сеть способна учиться различать цифры от 0 до 9, что является базовым тестом ИИ.

Авторы действовали электрическим импульсом на внедренный в материал ион водорода (протон), заставля его сдвинуться. Каждое новое положение протона создавало состояние памяти с отличным от других сопротивлениям. Несколько импульсов создавало целую ветку состояний памяти.

«Мы можем создать многие тысячи состояний памяти в материале, используя квантово-механические эффекты. Материал остаётся тем же. Мы только перетасовываем протоны», — сказал Раманатан.

Это достижение откроет новые, прежде немыслимые горизонты для ИИ, считает Раманатан. В частности, поскольку протоны в человеческом организме играют роль переносчиков информации, устройство с протонным транспортом может в конечном итоге стать ключевым звеном для осуществления прямых коммуникаций ИИ с человеком, например, в качестве мозговых имплантов.

Источник: ko.com.ua