磁鐵可以讓AI更接近人腦效率

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美國普渡大學(Purdue University)的研究人員已經開發出一種程序,利用具有類似大腦網絡的磁學來編程和教授設備,可以使機器人更好地描述和分辨不同的物體。

這項研究發表在《Frontiers in Neuroscience》上,該文章同樣收錄在 Frontiers 前沿?(Research Topic)當中。

 

計算機和人工智能在不斷地改變著人們的購物方式。通過訓練機器人的大腦,讓它們來創建購物清單是件輕松的事情,但是如何確保機器人買手可以快速分辨出商店中成千上萬種商品之間的區別呢?


美國普渡大學的研究人員和腦啟發計算(brain-inspired computing)領域的專家認為,這個問題的部分答案可能會從磁鐵中找到。研究人員已經開發出一種程序,利用具有類似大腦網絡的磁學來進行編程,對機器人、自動駕駛汽車和無人機等設備進行教學,可以讓它們的工作效率有較大的提升。


普渡大學電子與計算機工程特聘教授 Kaushik Roy 說:“我們的隨機神經網絡試圖模仿人類大腦的某些活動,并通過與神經元和突觸的連接來進行計算。這就可以讓計算機大腦不僅可以存儲信息,而且還可以很好地描述物體,然后做出推斷,最終更好地區分不同的物體!



納米磁體的開關動力學和神經元的電動力學非常相似。磁性隧道結裝置顯示出開關行為(switching behavior),其本質上是隨機的,這種磁性隧道結也可以用于存儲突觸的權重。


普渡大學的研究組提出了一種新的突觸隨機訓練算法,該算法使用了在大鼠海馬實驗中觀察到的脈沖時間依賴性可塑性(STDP)。在學習不同對象表示方法的基礎上,利用磁體固有的隨機特性隨機切換磁化狀態。


Roy說:“我們所開發的磁體技術,最大的優勢在于它非常節能。我們創建了一個可以代表神經元和突觸的簡單網絡,同時壓縮了執行類似于大腦計算功能所需的內存和能量!


作為普渡大學 150 周年紀念活動的一部分,研究人員對外公布了這一在人工智能領域的巨大突破。Roy 博士與普渡大學研究基金會技術商業化辦公室合作,研究專利技術,為腦啟發計算中心(C-BRIC)的一些研究提供基礎。同時,他們正在尋找合作伙伴來授權這項技術。


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