מזונות חשובים
- סוג נדיר של חומר הנקרא זכוכית ספין יכול לאפשר בינה מלאכותית המזהה אובייקטים כמו שבני אדם עושים.
- השימוש בזכוכית ספין למעגלים הניתנים להדפסה יכול גם להוביל לסוגים חדשים של מחשוב בצריכת הספק נמוך.
- סוגים אחרים של שבבים בהשראת המוח יכולים גם לשפר את האופן שבו AI מזהה תמונות.
הדפסת מעגלים ישירות על עצמים פיזיים עלולה להוביל לבינה מלאכותית חכמה יותר (AI).
חוקרים במעבדה הלאומית של לוס אלמוס משתמשים בסוג נדיר של חומר המכונה זכוכית ספין כדי להחליף מעגלים. המאפיינים יוצאי הדופן של זכוכית סבבה מאפשרים צורה של בינה מלאכותית שיכולה לזהות אובייקטים מתמונות חלקיות כפי שעושה המוח.
"משקפי ספין הן מערכות עם 'נוף גבשושי' של פתרונות אפשריים", אמר קריס מור, מדען מחשבים ופיזיקאי במכון סנטה פה, שלא היה מעורב במחקר בלוס אלמוס, באימייל ל-Lifewire. רֵאָיוֹן. "הם עוזרים לנו לנתח מדוע אלגוריתמים לפעמים נתקעים בפתרונות שנראים טוב מקומית אבל הם לא הכי טובים שאפשר."
מעגלים להדפסה
השימוש בזכוכית ספין למעגלים הניתנים להדפסה יכול גם להוביל לסוגים חדשים של מחשוב בצריכת הספק נמוך. זכוכית הספין מאפשרת לחוקרים לחקור מבנים חומריים באמצעות מתמטיקה. עם גישה זו, מדענים יכולים לצבוט את האינטראקציה בתוך מערכות באמצעות ליתוגרפיה של אלומת אלקטרונים, המשתמשת בקרן ממוקדת של אלקטרונים כדי לצייר צורות מותאמות אישית על משטח. הליטוגרפיה תוכל לאפשר הדפסה של סוגים חדשים של מעגלים.
הליטוגרפיה מאפשרת לייצג מגוון בעיות מחשוב ברשתות זכוכית ספין, על פי מאמר שנערך לאחרונה על ידי צוות Los Alamos שפורסם בכתב העת הנבדק Nature Physics.
"העבודה שלנו השיגה את המימוש הניסיוני הראשון של זכוכית ספין מלאכותית המורכבת מננומגנטים המסודרים לשכפול רשת עצבית", מייקל סאקונה, חוקר פוסט-דוקטורט בפיזיקה תיאורטית במעבדה הלאומית של לוס אלמוס ומחבר ראשי של העיתון, נאמר במהדורת החדשות. "המאמר שלנו מניח את הבסיס שאנו צריכים כדי להשתמש במערכות הפיזיות הללו באופן מעשי."
מור השווה זכוכית ספין לסיליקון דו חמצני (זכוכית חלון), שנראה כגביש מושלם, אבל כשהיא מתקררת, היא נתקעת במצב אמורפי שנראה כמו נוזל ברמה מולקולרית.
"באותו אופן, אלגוריתמים יכולים להיתקע מאחורי 'מחסומי אנרגיה' שעומדים בדרכו של האופטימום העולמי", הוסיף מור.
רעיונות מתאוריית זכוכית הספין יכולים לעזור לחוקרים לנווט בנופים במימד גבוה.
"המרדף הזה יצר קהילה בינתחומית תוססת בצומת של פיזיקה, מתמטיקה ומדעי המחשב", אמר מור."אנחנו יכולים להשתמש ברעיונות מהפיזיקה כדי לקבוע מגבלות בסיסיות על אלגוריתמים, כמו כמה רעש הם יכולים לסבול תוך כדי מציאת דפוסים בנתונים, וכדי לעצב אלגוריתמים שיצליחו עד למגבלות התיאורטיות האלה."
AI שזכור כמו בני אדם
צוות המחקר חקר זכוכית ספין מלאכותית כדרך לבחון את מה שנקרא רשתות עצביות של הופפילד. רשתות אלו מדגימות זיכרון אסוציאטיבי אנושי, שהוא היכולת ללמוד ולזכור את הקשר בין פריטים לא קשורים.
מודלים תיאורטיים המתארים משקפי ספין נמצאים בשימוש נרחב במערכות מורכבות אחרות, כמו אלה המתארות את תפקוד המוח.
עם זיכרון אסוציאטיבי, אם רק זיכרון אחד מופעל, למשל על ידי קבלת תמונה חלקית של פנים כקלט - אז הרשת יכולה לזכור את כל הפנים. שלא כמו אלגוריתמים מסורתיים, זיכרון אסוציאטיבי אינו דורש תרחיש זהה כדי לזהות זיכרון.
המחקר של Saccone והצוות אישר ש-Spin-glass יעזור לתאר את המאפיינים של מערכת וכיצד היא מעבדת מידע. אלגוריתמי בינה מלאכותית שפותחו בזכוכית ספין יהיו "מבולגנים" מאלגוריתמים מסורתיים, אמר Saccone, אך גם גמישים יותר עבור יישומי בינה מלאכותית.
"מודלים תיאורטיים המתארים משקפי ספין נמצאים בשימוש נרחב במערכות מורכבות אחרות, כגון אלו המתארות תפקוד מוח, קודים לתיקון שגיאות או דינמיקה של שוק המניות", אמר סאקון. "העניין הרחב הזה במשקפי ספין מספק מוטיבציה חזקה ליצור כוס ספין מלאכותית."
סוגים אחרים של שבבים בהשראת המוח יכולים גם לשפר את האופן שבו AI מזהה תמונות. מאמר שנערך לאחרונה מראה כיצד שבבי מחשב יכולים לחוט את עצמם מחדש באופן דינמי לקלוט נתונים חדשים כמו המוח, ולעזור לבינה מלאכותית להמשיך ללמוד לאורך זמן.
"המוח של יצורים חיים יכול ללמוד ברציפות לאורך כל חייהן", אמר שריראם רמנתן, פרופסור בבית הספר להנדסת חומרים באוניברסיטת פרדו ואחד ממחברי העיתון במהדורה לעיתונות."יצרנו כעת פלטפורמה מלאכותית למכונות ללמוד לאורך כל חייהן."
