“Edge of Chaos” apre la strada alle scoperte dell’intelligenza artificiale
Scienziati dell’Università di Sydney e del National Institute for Material Science (NIMS) del Giappone hanno scoperto che una rete artificiale di nanocavi può essere sintonizzata per rispondere in modo simile al cervello quando viene stimolata elettricamente.
Intelligenza Artificiale – Il team internazionale, guidato da Joel Hochstetter con il professor Zdenka Kuncic e il professor Tomonobu Nakayama, ha scoperto che mantenendo la rete di nanofili in uno stato simile al cervello “ai margini del caos”, svolgeva i compiti a un livello ottimale.
Questo, dicono, suggerisce che la natura sottostante dell’intelligenza neurale è fisica e la loro scoperta apre una strada entusiasmante per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Lo studio è pubblicato oggi su Nature Communications.
“Abbiamo usato fili lunghi 10 micrometri e non più spessi di 500 nanometri disposti casualmente su un piano bidimensionale”, ha detto l’autore principale Joel Hochstetter, un dottorando presso l’Università di Sydney Nano Institute e School of Physics.
“Dove i fili si sovrappongono, formano una giunzione elettrochimica, come le sinapsi tra i neuroni”, ha detto. “Abbiamo scoperto che i segnali elettrici che passano attraverso questa rete trovano automaticamente il percorso migliore per trasmettere le informazioni. E questa architettura consente alla rete di “ricordare” i percorsi precedenti attraverso il sistema”.
Ai margini del caos
Utilizzando simulazioni, il team di ricerca ha testato la rete di nanocavi casuali per vedere come renderla migliore per risolvere compiti semplici.
Se il segnale che stimolava la rete era troppo basso, i percorsi erano troppo prevedibili e ordinati e non producevano output abbastanza complessi da essere utili. Se il segnale elettrico travolgeva la rete, l’uscita era completamente caotica e inutile per la risoluzione dei problemi.
Il segnale ottimale per produrre un output utile era al limite di questo stato caotico.
“Alcune teorie nelle neuroscienze suggeriscono che la mente umana potrebbe operare a questo bordo del caos, o quello che viene chiamato lo stato critico”, ha affermato il professor Kuncic dell’Università di Sydney. “Alcuni neuroscienziati pensano che sia in questo stato in cui raggiungiamo le massime prestazioni cerebrali”.
Il professor Kuncic è il dottorato di ricerca del signor Hochstetter. consulente ed è attualmente Fulbright Scholar presso l’Università della California a Los Angeles, lavorando all’intersezione tra nanoscienza e intelligenza artificiale.
Ha detto: “La cosa così eccitante di questo risultato è che suggerisce che questi tipi di reti di nanocavi possono essere sintonizzati su regimi con dinamiche collettive diverse, simili al cervello, che possono essere sfruttate per ottimizzare l’elaborazione delle informazioni”.
Superare la dualità del computer
Nella rete di nanofili le giunzioni tra i fili consentono al sistema di incorporare memoria e operazioni in un unico sistema. Questo è diverso dai computer standard, che separano la memoria (RAM) e le operazioni (CPU).
“Queste giunzioni agiscono come transistor di computer, ma con la proprietà aggiuntiva di ricordare che i segnali hanno già percorso quel percorso in precedenza. In quanto tali, sono chiamati ‘memristori'”, ha affermato Hochstetter.
Questa memoria assume una forma fisica, dove le giunzioni nei punti di incrocio tra i nanofili agiscono come interruttori, il cui comportamento dipende dalla risposta storica ai segnali elettrici. Quando i segnali vengono applicati attraverso queste giunzioni, minuscoli filamenti d’argento crescono attivando le giunzioni consentendo il passaggio della corrente.
“Questo crea una rete di memoria all’interno del sistema casuale di nanofili”, ha detto.
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Il signor Hochstetter e il suo team hanno costruito una simulazione della rete fisica per mostrare come potrebbe essere addestrata per risolvere compiti molto semplici.
“Per questo studio abbiamo addestrato la rete a trasformare una semplice forma d’onda in tipi più complessi di forme d’onda”, ha affermato Hochstetter.
Nella simulazione hanno regolato l’ampiezza e la frequenza del segnale elettrico per vedere dove si sono verificate le prestazioni migliori.
“Abbiamo scoperto che se si spinge il segnale troppo lentamente, la rete fa sempre la stessa cosa senza imparare e svilupparsi. Se la si spinge troppo forte e velocemente, la rete diventa irregolare e imprevedibile”, ha detto.
I ricercatori dell’Università di Sydney stanno lavorando a stretto contatto con i collaboratori del Centro internazionale per la nanoarchitettura dei materiali presso il NIMS in Giappone e l’UCLA, dove il professor Kuncic è uno studioso Fulbright in visita. I sistemi di nanofili sono stati sviluppati presso NIMS e UCLA e il signor Hochstetter ha sviluppato l’analisi, lavorando con i coautori e gli altri studenti di dottorato, Ruomin Zhu e Alon Loeffler.
Ridurre il consumo di energia
Il professor Kuncic ha affermato che l’unione di memoria e operazioni ha enormi vantaggi pratici per il futuro sviluppo dell’intelligenza artificiale.
“Gli algoritmi necessari per addestrare la rete a sapere a quale giunzione deve essere assegnato il ‘carico’ o il peso appropriato delle informazioni consumano molta potenza”, ha affermato.
I sistemi che stiamo sviluppando eliminano la necessità di tali algoritmi. Permettiamo solo alla rete di sviluppare la propria ponderazione, il che significa che dobbiamo solo preoccuparci del segnale in entrata e in uscita, un framework noto come “calcolo del serbatoio”. La rete i pesi sono autoadattativi, liberando potenzialmente grandi quantità di energia.
Questo, ha detto, significa che qualsiasi futuro sistema di intelligenza artificiale che utilizza tali reti avrebbe un’impronta energetica molto inferiore.
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