Искусственные нейроны смогли при обучении «выработать» условный рефлекс

Разработка искусственного интеллекта
интеллектаискусственногоРазработка
Разработка искусственного интеллекта
Изображение: (сс0) geralt

Компьютерное устройство, способное обучаться аналогично формированию условного рефлекса у животных, создали исследователи Северо-Западного университета (США) и Гонконгского университета, сообщает пресс-служба Северо-западного университета 30 апреля на официальном сайте.

Подобно тому, как российский физиолог Иван Павлов научил собак ассоциировать звонок с едой, разработанное устройство может ассоциировать свет с давлением. Исследование было опубликовано 30 апреля в журнале Nature Communications.

Секрет устройства заключается в новых органических электрохимических «синаптических транзисторах», которые одновременно обрабатывают и хранят информацию, как человеческий мозг (синапс — это место контакта между двумя нейронами, по которому передается сигнал от одного нейрона к другому). Исследователи продемонстрировали, что транзистор может имитировать краткосрочное и долгосрочное действие синапсов в человеческом мозгу с опорой на «воспоминания» произошедших событий.

Отмечается, что обычные цифровые вычислительные системы имеют отдельные блоки обработки и хранения, в результате при выполнении задач с большим объемом данных потребляется большое количество энергии. Обладая подобными мозгу способностями, новый транзистор и созданная схема потенциально могут преодолеть ограничения традиционных вычислений, в том числе — сберечь энергию и снять ограничения с выполнения нескольких задач одновременно. Подобное мозгу устройство также может быть более устойчивым за счет возможности продолжения работы без сбоев даже при выходе из строя некоторых компонентов.

«Несмотря на то, что современный компьютер обладает большими возможностями, человеческий мозг может легко превзойти его в некоторых сложных и неструктурированных задачах, таких как распознавание образов, моторный контроль и мультисенсорная интеграция», — сообщил один из руководителей исследования, доцент кафедры биомедицинской инженерии в Школе инженерии и прикладных наук Роберта Р. Маккормика Северо-Западного университета Джонатан Ривней (Jonathan Rivnay).

Он пояснил, что синапсы позволяют мозгу работать энергоэффективно, параллельно и с высокой устойчивостью. «В нашей работе мы демонстрируем органический пластиковый транзистор, который имитирует ключевые функции биологического синапса», — сказал Ривней.

«Наши нынешние компьютерные системы работают так, что память и логика физически разделены», — сказал доцент кафедры машиностроения Гонконгского университета Сюйдун Цзи (Xudong Ji). «Вы выполняете вычисления и отправляете эту информацию в блок памяти. Затем каждый раз, когда вы хотите получить эту информацию, вы должны вспоминать ее. Если мы сможем объединить эти две отдельные функции, мы сможем сэкономить место и расходы на электроэнергию», — пояснил исследователь.

В настоящее время наиболее хорошо разработанной технологией, которая может выполнять комбинированную функцию обработки и памяти, является резистор памяти, или «мемристор». Но применение мемристоров ограничено из-за дорогостоящего переключения и малой биосовместимости. Для преодоления этих недостатков ученые оптимизировали проводящий пластиковый материал в органическом электрохимическом транзисторе, который может улавливать ионы. Исследователи создали органический электрохимический синаптический транзистор, который работает с низким напряжением и постоянно настраиваемой памятью.

В головном мозге синапс — это структура, через которую нейрон может передавать сигналы другому нейрону, используя небольшие молекулы, называемые нейротрансмиттерами. В синаптическом транзисторе ионы ведут себя так же, как нейротрансмиттеры, посылая сигналы между терминалами, чтобы сформировать искусственный синапс. Сохраняя информацию от захваченных ионов, транзистор «запоминает» предыдущие действия.

Ученые продемонстрировали синаптическое поведение своего устройства, подключив одиночные синаптические транзисторы в нейроморфную цепь для имитации ассоциативного обучения. Они интегрировали в схему датчики давления и света и обучили систему связывать два несвязанных физических сигнала (давление и свет) друг с другом.

Сначала на устройство подавали свет, затем давление. После одного тренировочного цикла устройство установило первоначальную связь между светом и давлением. После пяти тренировочных циклов система связала свет с давлением в значительной степени, и подача только одного света вызывала тот отклик, который наблюдался при подаче давления.

Синаптическая конструкция сделана из мягких полимеров, поэтому ее можно легко изготовить на гибких листах и интегрировать в мягкую носимую электронику, интеллектуальную робототехнику и имплантируемые устройства, которые напрямую взаимодействуют с живой тканью и даже с мозгом.

«Поскольку устройство совместимо с биологической средой, оно может напрямую взаимодействовать с живой тканью, что имеет решающее значение для биоэлектроники следующего поколения», — подчеркнул Ривней.

Нашли ошибку? Выделите ее,
нажмите СЮДА или CTRL+ENTER