الوجبات الجاهزة الرئيسية
- نوع نادر من المادة يسمى الزجاج الدوار يمكن أن يمكّن الذكاء الاصطناعي من التعرف على الأشياء بالطريقة التي يتعرف بها البشر.
- يمكن أن يؤدي استخدام الزجاج الدوار للدوائر القابلة للطباعة أيضًا إلى أنواع جديدة من الحوسبة منخفضة الطاقة.
- يمكن للأنواع الأخرى من الرقائق المستوحاة من الدماغ تحسين كيفية التعرف على الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تؤدي طباعة الدوائر مباشرة على الأشياء المادية إلى ذكاء اصطناعي (AI) أكثر ذكاءً.
يستخدم الباحثون في مختبر لوس ألاموس الوطني شكلاً نادرًا من المادة يُعرف باسم الدوران الزجاجي لاستبدال الدوائر. تتيح الخصائص غير العادية للزجاج المغزلي شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي يمكنه التعرف على الأشياء من الصور الجزئية كما يفعل الدماغ.
"النظارات الدوارة هي أنظمة ذات" مناظر طبيعية وعرة "من الحلول الممكنة" ، هذا ما قاله كريس مور ، عالم الكمبيوتر والفيزيائي في معهد سانتا في ، والذي لم يشارك في أبحاث لوس ألاموس ، لموقع لايف واير في رسالة بريد إلكتروني مقابلة. "إنها تساعدنا في تحليل سبب تعلق الخوارزميات أحيانًا بالحلول التي تبدو جيدة محليًا ولكنها ليست الأفضل."
دوائر قابلة للطباعة
يمكن أن يؤدي استخدام الزجاج الدوار للدوائر القابلة للطباعة أيضًا إلى أنواع جديدة من الحوسبة منخفضة الطاقة. يسمح الزجاج المغزلي للباحثين بالتحقيق في هياكل المواد باستخدام الرياضيات. باستخدام هذا النهج ، يمكن للعلماء تعديل التفاعل داخل الأنظمة باستخدام الطباعة الحجرية بالحزمة الإلكترونية ، والتي تستخدم شعاعًا مركّزًا من الإلكترونات لرسم أشكال مخصصة على السطح. يمكن أن تسمح الطباعة الحجرية بطباعة أنواع جديدة من الدوائر.
تجعل الطباعة الحجرية من الممكن تمثيل مجموعة متنوعة من مشاكل الحوسبة في شبكات الزجاج الدوار ، وفقًا لورقة بحثية حديثة أعدها فريق Los Alamos نُشرت في مجلة Nature Physics التي تمت مراجعتها من قبل الزملاء.
"أنجز عملنا أول تحقيق تجريبي لزجاج دوار صناعي يتكون من مغانط نانوية مرتبة لتكرار شبكة عصبية ،" مايكل ساكون ، باحث ما بعد الدكتوراه في الفيزياء النظرية في مختبر لوس ألاموس الوطني والمؤلف الرئيسي للكتاب الصحيفة ، في البيان الصحفي. "تضع ورقتنا الأساس الذي نحتاجه لاستخدام هذه الأنظمة المادية عمليًا."
شبه مور زجاج الدوران بثاني أكسيد السيليكون (زجاج النافذة) ، والذي يبدو أنه بلورة مثالية ، ولكن عندما يبرد ، فإنه يعلق في حالة غير متبلورة تشبه السائل على المستوى الجزيئي.
"بنفس الطريقة ، يمكن أن تعلق الخوارزميات خلف" حواجز الطاقة "التي تقف في طريق الأمثل العالمي" ، أضاف مور.
أفكار من نظرية الزجاج الدوراني يمكن أن تساعد الباحثين على التنقل في المناظر الطبيعية عالية الأبعاد.
قال مور: "لقد أوجد هذا المسعى مجتمعًا متعدد التخصصات نابضًا بالحياة عند تقاطع الفيزياء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر"."يمكننا استخدام أفكار من الفيزياء لتحديد الحدود الأساسية للخوارزميات - مثل مقدار الضوضاء التي يمكن أن تتحملها مع الاستمرار في العثور على أنماط في البيانات - وتصميم خوارزميات تنجح على طول الطريق حتى تلك الحدود النظرية."
ذكاء اصطناعي يتذكر مثل البشر
حقق فريق البحث في الزجاج المغزلي الاصطناعي كطريقة للنظر في ما يسمى شبكات هوبفيلد العصبية. تمثل هذه الشبكات الذاكرة الترابطية البشرية ، وهي القدرة على التعلم وتذكر العلاقة بين العناصر غير المرتبطة.
النماذج النظرية التي تصف نظارات الدوران تستخدم على نطاق واسع في أنظمة معقدة أخرى ، مثل تلك التي تصف وظائف المخ.
مع الذاكرة الترابطية ، إذا تم تشغيل ذاكرة واحدة فقط ، على سبيل المثال من خلال تلقي صورة جزئية لوجه كمدخل - عندها يمكن للشبكة استدعاء الوجه بالكامل. على عكس الخوارزميات التقليدية ، لا تتطلب الذاكرة الترابطية سيناريو متطابقًا لتحديد الذاكرة.
أكد البحث الذي أجراه ساكون والفريق أن الزجاج الدوار سيكون مفيدًا في وصف خصائص النظام وكيفية معالجته للمعلومات. قال ساكون إن خوارزميات الذكاء الاصطناعي المطورة في زجاج الدوران ستكون "أكثر فوضوية" من الخوارزميات التقليدية ، ولكنها أيضًا أكثر مرونة لبعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
"النماذج النظرية التي تصف زجاج الدوران تستخدم على نطاق واسع في أنظمة معقدة أخرى ، مثل تلك التي تصف وظائف الدماغ ، أو رموز تصحيح الأخطاء ، أو ديناميكيات سوق الأسهم" ، كما قال ساكون. "هذا الاهتمام الواسع بزجاج الدوران يوفر دافعًا قويًا لتوليد زجاج دوار صناعي."
يمكن أيضًا أن تحسن أنواع أخرى من الرقائق المستوحاة من الدماغ طريقة التعرف على الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي. تُظهر ورقة بحثية حديثة كيف يمكن لرقائق الكمبيوتر أن تعيد ربط نفسها ديناميكيًا لتأخذ بيانات جديدة مثل الدماغ ، مما يساعد الذكاء الاصطناعي على الاستمرار في التعلم بمرور الوقت.
قال شريرام راماناثان ، الأستاذ في كلية هندسة المواد بجامعة بوردو وأحد مؤلفي الورقة البحثية في بيان صحفي ،"يمكن لأدمغة الكائنات الحية أن تتعلم باستمرار طوال حياتها"."لقد أنشأنا الآن منصة اصطناعية للآلات للتعلم طوال عمرها الافتراضي."
