11 月 3 日消息，科研人員近日模仿大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，成功開發(fā)出一種可以動態(tài)學(xué)習(xí)和記憶的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由微小的納米線組成，并模仿大腦中的突觸，通過響應(yīng)電線相交點(diǎn)處的電子電阻變化來執(zhí)行任務(wù)。

該物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過識別和調(diào)用電脈沖序列，能夠使用在線訪問的動態(tài)數(shù)據(jù)，執(zhí)行實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)、圖像識別等任務(wù)，避免了沉重的內(nèi)存和能源使用。

注：納米線網(wǎng)絡(luò)（Nanowire network）是一種納米技術(shù)，通常由肉眼不可見的高導(dǎo)電銀線制成，覆蓋有塑料材料并形成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。

它們能夠自我組裝成一個具有記憶和處理能力的動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，類似于人腦。現(xiàn)在，悉尼大學(xué)的國際研究團(tuán)隊(duì)證明了納米線網(wǎng)絡(luò)不僅與人腦相似，而且能夠像人腦一樣學(xué)習(xí)和記憶。

該物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效仿人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由直徑為十億分之一米的細(xì)線組成，通過一系列命令或算法執(zhí)行記憶和學(xué)習(xí)任務(wù)來處理信息，這些命令或算法對納米線交叉處的電子電阻變化做出反應(yīng)，就像《Pick-up Sticks》游戲中的結(jié)點(diǎn)一樣。

記憶和學(xué)習(xí)任務(wù)是使用簡單的算法實(shí)現(xiàn)的，這些算法響應(yīng)納米線重疊處的電子電阻變化。這種功能被稱為“電阻記憶開關(guān)”，當(dāng)電輸入遇到電導(dǎo)率變化時(shí)就會產(chǎn)生，類似于我們大腦中的突觸所發(fā)生的情況。

這種創(chuàng)新技術(shù)不僅可以節(jié)省能源，還可以顯著減少內(nèi)存使用，為能夠處理復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界學(xué)習(xí)和記憶任務(wù)的高效、低能耗的機(jī)器智能鋪平道路。他們的開創(chuàng)性研究論文已發(fā)表在《自然通訊》上，標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的重大進(jìn)步。

在此附上研究論文地址：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

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總結(jié)

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