Искусственный интеллект является основой нашего будущего и уже довольно широко используется сейчас в самых неожиданных отраслях. Ученые стремятся улучшить его. Наибольшую эффективность имеет обучение нейросетей, на которых базируются современные ИИ.
Совершенно инновационный подход предложили ученые из Университета Пердью. Они разработали методику обучения ИИ с использованием магнитов. Как оказалось, такой подход позволяет сделать обучаемые нейросети более эффективными, при меньших затратах времени и средств. Роботы получают большие возможности обработки и систематизации получаемой из внешнего мира информации, точнее определяют свойства объектов и на основе более глубокого анализа делают более точные выводы об окружении.
Как же работает новый метод обучения? Прежде всего, разработчики постарались построить работу новых нейронных сетей так, чтобы они были максимально приближены к работе человеческого мозга. Это достигается использованием синапсов и нейронов, элементов которые отвечают за обработку информации в мозгу.
Но причем тут магнетизм? Ученым удалось выяснить, что можно воздействовать на связи между нейронами магнитным полем и регулировать их силу. Изменяя степень намагниченности нейронов, можно управлять энергоэффективностью ИИ, изменять степень сжатия данных и скорость их обработки. Теоретические предположения и выводы были проверены экспериментально. В лаборатории был поставлен опыт на крысах, когда ученые изучали реакцию их гиппокамптов на изменение магнитного поля.
Есть и первые результаты исследований, которые позволяют в полной мере оценить перспективы и возможности новой технологии обучения ИИ. Исследователи создали с помощью нее нейросеть. Она, по словам разработчиков, является простой, но позволяет решать довольно сложные задачи. Например, ей под силу выполнять качественную оптимизацию маршрутов и выполнять их построение в меняющихся условиях.
Результаты исследований опубликованы в профильной периодике для ознакомления, а ежегодная конференция по физике, недавно прошедшая в Германии, стала первой площадкой, где ученые, работающие на ниве ИИ, смогли узнать все подробности о ней из уст коллег.
