Neuer Durchbruch: Wissenschaftler entwickeln ein vom Gehirn inspiriertes Nanodrahtnetzwerk, das es der KI ermöglicht, menschliches Lernen und Gedächtnis in Echtzeit zu imitieren

IT House News am 3. November: Wissenschaftliche Forscher haben kürzlich das neuronale Netzwerk im Gehirn nachgeahmt und erfolgreich ein physisches neuronales Netzwerk entwickelt, das dynamisch lernen und sich erinnern kann. Das physische neuronale Netzwerk besteht aus winzigen Nanodrähten und ahmt Synapsen im Gehirn nach. Es führt Aufgaben aus, indem es auf Änderungen des elektrischen Widerstands an den Punkten reagiert, an denen sich die Drähte kreuzen.

Dieses physische neuronale Netzwerk ist in der Lage, dynamische, online abgerufene Daten zu nutzen, um Aufgaben wie Echtzeit-Lernen und Bilderkennung durch die Identifizierung und den Aufruf elektrischer Impulssequenzen auszuführen und so hohen Speicher- und Energieverbrauch zu vermeiden.

Quelle: University of Sydney

IT Home Hinweis: Ein Nanodrahtnetzwerk ist eine Art Nanotechnologie, die normalerweise aus hochleitfähigen Silberdrähten besteht, die für das bloße Auge unsichtbar sind, mit Kunststoffmaterialien bedeckt sind und eine Netzstruktur bilden.

Jeder Nanodraht ist etwa ein Tausendstel so breit wie ein menschliches Haar und zusammen bilden sie ein zufälliges Netzwerk, das sich ähnlich wie das Netzwerk von Neuronen in unserem Gehirn verhält.

Sie sind in der Lage, sich selbst zu einem dynamisch komplexen Netzwerk mit Gedächtnis- und Verarbeitungsfähigkeiten zusammenzusetzen, ähnlich dem menschlichen Gehirn. Jetzt hat ein internationales Forscherteam der Universität Sydney gezeigt, dass ein Netzwerk aus Nanodrähten nicht nur dem menschlichen Gehirn ähnelt, sondern auch wie das menschliche Gehirn lernen und sich erinnern kann.

Dieses physikalische neuronale Netzwerk imitiert das menschliche neuronale Netzwerk und besteht aus dünnen Drähten mit einem Durchmesser von einem Milliardstel Meter. Es führt Gedächtnis- und Lernaufgaben aus, um Informationen durch eine Reihe von Befehlen oder Algorithmen zu verarbeiten Die Kreuzung von Nanodrähten reagiert auf Widerstandsänderungen, genau wie die Knoten im Spiel Pick-up Sticks.

Gedächtnis- und Lernaufgaben werden mithilfe einfacher Algorithmen umgesetzt, die auf Änderungen des elektronischen Widerstands dort reagieren, wo sich die Nanodrähte überlappen. Diese als „resistiver Speicherschalter“ bekannte Funktion tritt auf, wenn ein elektrischer Eingang auf eine Änderung der Leitfähigkeit stößt, ähnlich wie es an Synapsen in unserem Gehirn geschieht.

Nanowire-Netzwerk hat gelernt, handgeschriebene Ziffern zu erkennen.

Diese innovative Technologie spart nicht nur Energie, sondern reduziert auch die Speichernutzung erheblich und ebnet so den Weg für eine effiziente, energiesparende Maschinenintelligenz, die in der Lage ist, komplexe Lern- und Gedächtnisaufgaben in der realen Welt zu bewältigen. Ihre bahnbrechende Forschungsarbeit, die in Nature Communications veröffentlicht wurde, markiert einen großen Fortschritt in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

IT Home fügt hier die Adresse des Forschungspapiers hinzu: Zhu, R., Lilak, S., Loeffler, A. et al. Online Dynamical Learning and Sequence Memory with Neuromorphic Nanowire Networks :/ /doi.org/10.1038/s41467-023-42470-5

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