11 月 3 日消息,人类科研人员近日模仿大脑中的和记神经网络,成功开发出一种可以动态学习和记忆的新突学家线网学习物理神经网络。该物理神经网络由微小的破科纳米线组成,并模仿大脑中的研发忆突触,通过响应电线相交点处的类脑络让电子电阻变化来执行任务。
该物理神经网络通过识别和调用电脉冲序列,纳米能够使用在线访问的模仿动态数据,执行实时学习、人类图像识别等任务,避免了沉重的内存和能源使用。
图源:悉尼大学
IT之家注:纳米线网络(Nanowire network)是一种纳米技术,通常由肉眼不可见的高导电银线制成,覆盖有塑料材料并形成网状结构。
每根纳米线的宽度约为人类头发的千分之一,它们共同形成一个随机网络,其行为很像我们大脑中的神经元网络。
它们能够自我组装成一个具有记忆和处理能力的动态复杂网络,类似于人脑。现在,悉尼大学的国际研究团队证明了纳米线网络不仅与人脑相似,而且能够像人脑一样学习和记忆。
该物理神经网络效仿人类的神经网络,由直径为十亿分之一米的细线组成,通过一系列命令或算法执行记忆和学习任务来处理信息,这些命令或算法对纳米线交叉处的电子电阻变化做出反应,就像《Pick-up Sticks》游戏中的结点一样。
记忆和学习任务是使用简单的算法实现的,这些算法响应纳米线重叠处的电子电阻变化。这种功能被称为“电阻记忆开关”,当电输入遇到电导率变化时就会产生,类似于我们大脑中的突触所发生的情况。
纳米线网络学会了识别手写数字。
这种创新技术不仅可以节省能源,还可以显著减少内存使用,为能够处理复杂的现实世界学习和记忆任务的高效、低能耗的机器智能铺平道路。他们的开创性研究论文已发表在《自然通讯》上,标志着机器学习和人工智能领域的重大进步。
IT之家在此附上研究论文地址:Zhu, R., Lilak, S., Loeffler, A. et al. Online dynamical learning and sequence memory with neuromorphic nanowire networks. Nat Commun 14, 6697 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-42470-5
责任编辑:庞桂玉 来源: IT之家 AI人工智能(责任编辑:探索)
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