Zajímavý objev v oblasti umělé inteligence, tradičně závislé na digitálních procesorech a mikroelektronických čipech, se nyní odehrává v laboratořích Lipské univerzity, kde skupina fyziků pod vedením profesora Franka Cichose prozkoumává nové možnosti. Jejich výzkum, prezentovaný v prestižním časopise Nature Communications, představuje průlom v používání tzv. aktivních koloidních částic v neuronových sítích, což je krok, jež by mohl zásadně změnit způsob, jakým počítače zpracovávají informace.
Tato inovativní neuronová síť nespoléhá na tradiční elektrické impulsy, ale na dynamiku fyzikálních procesů podobných těm, které řídí pohyb vodní hladiny nebo bakterií. Profesor Cichos a jeho tým se inspirovali přírodními procesy pro navržení systému, který provádí výpočty prostřednictvím interakce malých, samořízených částic, velkých pouze několik mikrometrů. Tyto částice, kombinující plast a zlaté nanočástice, jsou schopny rotace a pohybu pod vlivem laserového záření, což umožňuje jejich využití pro komplexní výpočty.
Jaký význam mají koloidní částice?
Koloidní částice jsou částice, které svou velikostí jsou na tolik velké, že na ně působí gravitační síla a zároveň tak malé, že na ně působí Brownův pohyb. Koloidní částice se nacházejí v určitém médiu, jako je tekutina, vzduch apod. Díky výše uvedeným dvou vlastnostem se nesedimentují na dno, nýbrž zůstávají rovnoměrně umístěné ve svém médiu. Příklady koloidních systémů zahrnují mléko (kde jsou tukové kuličky rozptýleny ve vodě) nebo kouř (pevné částice rozptýlené v plynu).
Obrázek 1 – Midjourney V6: kapky kapaliny
Co je to ten rezervoár?
Když nyní víme, co jsou to koloidní částice, měli bychom si pro úplnost také vysvětlit, co je to ten rezervoár. Rezervoár ve fyzikálním rezervoárovém výpočtu se odkazuje na systém, který je schopen zpracovat a uchovat informace prostřednictvím své vnitřní dynamiky. Tento koncept je klíčový pro rezervoárové výpočty, jednu z metod v oblasti umělé inteligence, kde se využívají přirozené nebo simulované fyzikální procesy pro zpracování dat.
V kontextu neuronových sítí a AI, rezervoár představuje složitý dynamický systém, který může být tvořen různými fyzikálními entitami, jako jsou elektronické obvody, optické systémy, chemické roztoky nebo aktivními koloidní částice. Tyto částice nebo jiné elementy rezervoáru interagují mezi sebou a s externím vstupem, což umožňuje systému „učit se“ a přizpůsobit se, aby mohl provádět výpočty nebo predikce.
Rezervoárový výpočet se opírá o princip, že rezervoár s komplexní interní strukturou a dynamikou může přirozeně provádět složité výpočetní úlohy. Vstupní signál mění stav rezervoáru, který poté kóduje informace potřebné pro výpočet. Výstupní signál je poté získán dekódováním stavu rezervoáru. Tento přístup umožňuje provádět výpočty bez nutnosti explicitně programovat každý krok, což otevírá cestu k efektivnímu zpracování komplexních datových sad a problémů.
Rezervoárový výpočet
Koncept, označovaný jako fyzikální rezervoárový výpočet, využívá nelineární dynamiku těchto částic k modelování a zpracování informací. Jak vysvětluje Dr. Xiangzun Wang, každá z těchto mikročásticových jednotek dokáže zpracovat data, a společně tvoří tzv. rezervoár (nádrž), v němž se informace kódují prostřednictvím změn v rotaci částic. Tento přístup přináší unikátní možnost provádění výpočtů bez potřeby konvenčních elektronických obvodů.
Obrázek 2 – Midjourney V6: pohyb částic
Problematika Brownova pohybu
Výzkumníci se zvláště zajímali o šum. „Protože náš systém obsahuje extrémně malé částice ve vodě, je rezervoár vystaven silnému šumu, podobně jako šum, kterému jsou vystaveny všechny molekuly v mozku,“ říká profesor Cichos.
Výzkumníkům se tak podařilo adresovat problém šumu, který je v tomto kontextu reprezentován Brownovým pohybem částic v tekutém médiu.
„Tento šum, Brownův pohyb, vážně narušuje funkčnost rezervoárového počítače a obvykle vyžaduje velmi velký rezervoár, aby se toto napravilo. Ve své práci jsme zjistili, že použití minulých stavů rezervoáru může zlepšit výkon počítače, což umožňuje použití menších rezervoárů pro určité výpočty za podmínek šumu.“
Nový směr ve zpracovávání digitálních informací
Profesor Cichos zdůrazňuje, že jejich práce nejen posunula hranice možného v oblasti zpracování informací s využitím aktivní hmoty, ale také představila novou metodiku pro optimalizaci výpočtů v prostředí ovlivněném šumem. Výsledky této inovace mají dalekosáhlé implikace pro další vývoj v oblasti umělé inteligence a mohou v budoucnu umožnit vytváření efektivnějších a energeticky méně náročných výpočetních systémů.
Shrnutí
- Průlom v AI Technologiích: Lipská univerzita přináší inovaci v umělé inteligenci pomocí neuronové sítě založené na aktivních koloidních částicích, kterými lze díky jejich rotaci zpracovávat informace.
- Publikace a Metodologie: Výzkum, publikovaný v Nature Communications, detailně popisuje, jak mikročástice umožňují efektivnější výpočty a minimalizují rušivé efekty jako je šum způsobený Brownovo pohybem.
- Podpora a Financování: Projekt získal podporu od ScaDS.AI a německé vládní financování.
- Inovace ve Výpočetních Systémech: Tento výzkum představuje krok vpřed ve vývoji fyzikálního rezervoárového výpočtu, umožňující efektivnější práci s menšími rezervoáry i v náročných podmínkách.
Zdroj:
- ScienceDaily. (2024, January 29). Utilizing active microparticles for Artificial Intelligence. ScienceDaily. https://www.sciencedaily.com/releases/2024/01/240129122349.htm
