Magneettista oppimista tietojenkäsittelyyn

27.05.2019

Raboud-magneettinen-oppiminen-300-t.jpgMagnetismin ja valon avulla tutkijat onnistuivat luomaan synapseja, jotka pystyvät oppimaan magnetoinnin asteittaisella muutoksella.

Datakeskusten tehonkulutus ympäri maailmaa kasvaa. Tämä luo suuren kysynnän uusille teknologioille, jotka voivat johtaa energiatehokkaisiin tietokoneisiin.

Uudessa tutkimuksessa Radboudin yliopiston fyysikot ovat osoittaneet, että tämä voitaisiin saavuttaa käyttämällä siruja, joiden toimintaa inspiroi ihmisen aivot.

Nykyisiin tietokoneisiin verrattuna ihmisen aivot käyttävät murto-osaa energiaa käsittelemään saman määrän informaatiota. Tämä on mahdollista, koska aivomme pystyvät käsittelemään dataa rinnakkain ja myös tallentamaan sen tekemällä yhteyksiä vahvemmiksi tai heikommiksi.

”Halusimme nähdä, voisimmeko toteuttaa tällaisen plastisen ominaisuuden keinotekoisessa järjestelmässä ja yhdistää sen nopean ja energiatehokkaan tekniikan kanssa hallitsemaan magnetismia valolla, jota on jo käytetty jo jonkin aikaa”, sanoo Johan Mentink ja Theo Rasing, molemmat Radboudin yliopiston fyysikoita. ”Tämän pitäisi lopulta johtaa energiatehokkaisiin ja älykkäisiin tietokoneisiin.”

Mahdollisuus nopeaan ja energiatehokkaaseen tallennukseen käyttämällä magnetismia on ollut tiedossa jo jonkin aikaa. Syöttämällä lyhyitä valoimpulsseja magneettiseen materiaaliin sen magneettiset spinit kääntävät nollan ykköseksi ja päinvastoin.

”Mutta jotta nämä magneetit käyttäytyvät kuten aivojen synapsit, jotka mahdollistaisivat paitsi datan tallentamisen myös sen prosessoinnin, magneetteja pitäisi pystyä muuttamaan jatkuvasti”, Johan Mentink selvittää.

”Pystyimme antamaan magneeteille tämän ominaisuuden varmistamalla, että materiaalin magneettinen tila muuttuu vähitellen valon vaikutuksen sijasta sen sijaan, että suoritettaisiin täysi vaihto kerralla."

Tämä uusi plastinen omaisuus loi tietä tutkijoille rakentaa pieni keinotekoinen hermoverkko, johon liittyi kaksi erillistä magneettia - kaksi keinotekoista synapsia toisiinsa linkitettyinä.

Rasing: ”Olemme osoittaneet, että on mahdollista rakentaa keinotekoinen hermoverkko käyttäen magneetteja, jotka eivät ainoastaan tallenna dataa, vaan pystyvät todella myös luokittelemaan kuvioita ja osoittamaan oppimiskäyttäytymistä.”

Tutkijat haluavat nyt selvittää, pystyvätkö he rakentamaan suurempia hermoverkkoja tämän lähestymistavan mukaisesti. ”Juuri nyt hermoverkko oppii ulkoisesta tietokoneesta saamastaan palautteesta. Pidemmällä aikavälillä toivomme löytävämme fyysisen periaatteen toteuttaa palaute itse materiaalissa. Tämä vaikuttaisi merkittävästi keinoon, jolla keinotekoisia hermoverkkoja voitaisiin soveltaa yhteiskunnassamme, Mentink sanoo.

Aiheesta aiemmin:

Aivomaista tietotekniikkaa

Tarkempia ja tehokkaampia memristoreita

19.09.2019Valokiteiden valmistus ja hallinta
18.09.2019Kaksi vapausastetta
17.09.2019Epätavallista magneettista käyttäytymistä
16.09.2019Nanolangat korvaavat lasiprismat
13.09.2019Tehokkaampaa sähköpolttoaineiden tuotantoa
12.09.2019Ensimmäinen monimutkainen kvanttiteleportaatio
11.09.2019Energian talteenottoa piipiiriltä
10.09.2019Uudenlainen pinnoite litium-metalli akuille
09.09.2019Uusi eristetekniikka pienemmille siruille
06.09.2019Hiilinanoputkia ja grafeenia

Siirry arkistoon »