Дослідники розробили штучний інтелект, який здатний з великою точністю відтворювати функціонування людського мозку.
Американський дослідник і доцент Університету Делавера Бенджамін Юнгфляйш проявляє активний інтерес до вивчення можливостей людського мозку в обробці та зберіганні інформації. Він прагне розробити аналогічну систему для комп'ютерів, однак без залучення електроніки; замість цього його плани включають використання наномагнітів.
На думку науковця, подібні дослідження можуть сприяти прогресу в створенні енергоефективних систем штучного інтелекту (ШІ).
Відомо, що зростання популярності штучного інтелекту, яке відбулося після виходу ChatGPT, викликало побоювання щодо значних витрат енергії, пов'язаних з навчанням і функціонуванням таких систем.
Зі зростанням використання штучного інтелекту зростає і потреба у центрах обробки даних, що призведе до збільшення енергоспоживання, якщо не буде знайдено енергоефективних рішень, це може негативно вплинути на стан планети.
Юнгфляйш присвятив свої наукові роботи магнонній спінтроніці, вважаючи її важливим чинником для розробки енергоощадних технологій штучного інтелекту.
Згідно з повідомленнями, нейрони виступають у ролі фундаментальних одиниць для обробки інформації в мозку. У той же час магнони є квантовими збуреннями, що формують спінові хвилі в магнітних системах. Зв'язки між магнонами функціонують подібно до синапсів між нейронами, забезпечуючи передачу сигналів через спеціально відведені канали.
Юнгфляйш досліджує можливості використання великих масивів наномагнітів, які здатні функціонувати як нейронні мережі для обробки та передачі інформації.
"Ці наномагніти представляють собою крихітні магніти з північним і південним полюсами, подібні до тих, які ви можете знайти на своєму холодильнику. Коли їх розмір зменшується до нанорівня, можна використати сучасні літографічні технології для створення складних решіток," - зазначив вчений.
За словами науковця, взаємодіючі наномагніти мають значні переваги, адже на відміну від традиційних комп'ютерів, де пам'ять і процесор є окремими одиницями, наномагніти можуть виконувати обидві функції одночасно, що підвищує ефективність.
Це відкриває нові горизонти для розробки енергоефективних систем, які можуть виконувати різноманітні складні завдання, такі як, наприклад, управління чат-ботами чи створення зображень.
Система, заснована на магнітних збудженнях, не покладається на електрони, і наномагніти здатні зберігати інформацію про свої попередні стани та проходити процес навчання. Наразі навчання таких систем займає декілька годин, проте вчені сподіваються зменшити цей час до кількох хвилин у найближчому майбутньому.
Нещодавно команда науковців опублікувала дослідження, в якому описала тривимірну структуру з наномагнітів, що легко виготовляється та зчитується за допомогою сучасних технологій.
"Ви отримуєте більше станів у системі та менші розміри. Зберігати інформацію стає легше, адже більше простору доступно. Це дозволяє дослідникам переналаштовувати пам'ять і змінювати синаптичну поведінку, створюючи більш гнучкий комп'ютер під конкретні потреби", -- пояснив Юнгфляйш.
