新突破科学家研发类脑纳米线网络让AI效仿人类实时学习和记忆

发布时间：2023-11-03 13:01:27 所属栏目：外闻来源：

导读：最近一群科学家成功地创建了一个能够通过不断的训练而“记住”和改变的大脑神经系统模型。该物理神经网络由微小的毫米线组成，并模仿大脑中的突触，通过响应电线相交点处的电子电阻变化来执行任务。

该

最近一群科学家成功地创建了一个能够通过不断的训练而“记住”和改变的大脑神经系统模型。该物理神经网络由微小的毫米线组成，并模仿大脑中的突触，通过响应电线相交点处的电子电阻变化来执行任务。

该物理神经网络通过识别和调用电脉冲序列，能够使用在线访问的动态数据，执行实时学习、图像识别等任务，避免了沉重的内存和能源使用。

每根毫米线的宽度约为人类头发的千分之一，它们共同形成一个随机网络，其行为很像我们大脑中的神经元网络。

它们最终能够自我组装成具有一个具有相当高的记忆和处理能力的动态复杂计算系统的网络，可能看起来类似于现实世界的人脑。现在，悉尼大学的国际研究团队证明了毫米线网络不仅与人脑相似，而且能够像人脑一样学习和记忆。

该物理神经网络效仿人类的神经网络，由直径为十亿分之一米的细线组成，通过一系列命令或算法执行记忆和学习任务来处理信息，这些命令或算法对毫米线交叉处的电子电阻变化做出反应，就像《Pick-up Sticks》游戏中的结点一样。

记忆和学习任务是使用简单的算法实现的，这些算法响应纳米线重叠处的电子电阻变化。这种功能被称为“电阻记忆开关”，当电输入遇到电导率变化时就会产生，类似于我们大脑中的突触所发生的情况。

纳米线网络学会了识别手写数字。这种创新技术不仅可以节省能源，还可以显著减少内存使用，为能够处理复杂的现实世界学习和记忆任务的高效、低能耗的机器智能铺平道路。他们的开创性研究论文已发表在《自然通讯》上，标志着机器学习和人工智能领域的重大进步。这项研究成果被认为是继谷歌alphago之后，第二个具有革命性意义的人工智能技术。

（编辑：聊城站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!