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El aprendizaje humano se puede duplicar en materia sólida

Los hallazgos pueden ayudar a promover la inteligencia artificial

Fecha :
22 de septiembre de 2021
Fuente :
Universidad de Rutgers
Resumen :
Los investigadores han descubierto que el aprendizaje, una característica universal de la inteligencia en los seres vivos, se puede imitar en la materia sintética, un descubrimiento que a su vez podría inspirar nuevos algoritmos para la inteligencia artificial IA.
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HISTORIA COMPLETA

Los investigadores de Rutgers y sus colaboradores han descubierto que el aprendizaje, una característica universal de la inteligencia en los seres vivos, se puede imitar en la materia sintética, un descubrimiento que a su vez podría inspirar nuevos algoritmos para la inteligencia artificial IA.

El estudio aparece en la revista PNAS .

Una de las características fundamentales de los seres humanos es la capacidad de aprender continuamente y adaptarse a entornos cambiantes. Pero hasta hace poco, la IA se ha centrado estrechamente en emular la lógica humana. Ahora, los investigadores buscan imitar la cognición humana en dispositivos que pueden aprender, recuerde y tome decisiones como lo hace un cerebro humano.

Emular tales características en estado sólido podría inspirar nuevos algoritmos en inteligencia artificial y computación neuromórfica que tendrían la flexibilidad para abordar incertidumbres, contradicciones y otros aspectos de la vida cotidiana. La computación neuromórfica imita la estructura neuronal y el funcionamiento del cerebro humano, en parte, mediante la construcción de sistemas nerviosos artificiales para transferir señales eléctricas que imitan las señales cerebrales.

Investigadores de Rutgers, Purdue y otras instituciones estudiaron cómo la conductividad eléctrica del óxido de níquel, un tipo especial de material aislante, respondía cuando su entorno cambiaba repetidamente durante varios intervalos de tiempo.

"El objetivo era encontrar un material cuya conductividad eléctrica se pueda ajustar modulando la concentración de defectos atómicos con estímulos externos como oxígeno, ozono y luz", dijo Subhasish Mandal, asociado postdoctoral en el Departamento de Física y Astronomía deRutgers-New Brunswick. "Estudiamos cómo se comporta este material cuando dopamos el sistema con oxígeno o hidrógeno, y lo más importante, cómo la estimulación externa cambia las propiedades electrónicas del material".

Los investigadores encontraron que cuando el estímulo gaseoso cambiaba rápidamente, el material no podía responder por completo. Se mantenía en un estado inestable en cualquier ambiente y su respuesta comenzó a disminuir. Cuando los investigadores introdujeron un estímulo nocivo como el ozono, elel material comenzó a responder con más fuerza solo para disminuir nuevamente.

"La parte más interesante de nuestros resultados es que demuestra características de aprendizaje universales como la habituación y la sensibilización que generalmente encontramos en las especies vivas", dijo Mandal. "Estas características materiales, a su vez, pueden inspirar nuevos algoritmos para la inteligencia artificial.El movimiento colectivo de aves o peces ha inspirado a la IA, creemos que el comportamiento colectivo de los electrones en un sólido cuántico puede hacer lo mismo en el futuro.

"El creciente campo de la IA requiere hardware que pueda albergar propiedades de memoria adaptativa más allá de las que se utilizan en las computadoras actuales", agregó. "Encontramos que los aislantes de óxido de níquel, que históricamente se han restringido a actividades académicas, podrían ser candidatos interesantes paraser probado en el futuro para computadoras y robótica inspiradas en el cerebro ".

El estudio incluyó a la profesora distinguida Karin Rabe de Rutgers e investigadores de la Universidad Purdue, la Universidad de Georgia y el Laboratorio Nacional Argonne.


Fuente de la historia :

Materiales proporcionado por Universidad de Rutgers . Original escrito por John Cramer. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.


Referencia de la revista :

  1. Zhen Zhang, Sandip Mondal, Subhasish Mandal, Jason M. Allred, Neda Alsadat Aghamiri, Alireza Fali, Zhan Zhang, Hua Zhou, Hui Cao, Fanny Rodolakis, Jessica L. McChesney, Qi Wang, Yifei Sun, Yohannes Abate, KaushikRoy, Karin M. Rabe, Shriram Ramanathan. Aprendizaje neuromórfico con aislante Mott NiO . Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 2021; 118 39: e2017239118 DOI: 10.1073 / pnas.2017239118

cite esta página :

Universidad de Rutgers. "El aprendizaje humano se puede duplicar en materia sólida: los hallazgos pueden ayudar a promover la inteligencia artificial". ScienceDaily. ScienceDaily, 22 de septiembre de 2021. .
Universidad de Rutgers. 2021, 22 de septiembre. El aprendizaje humano se puede duplicar en materia sólida: los hallazgos pueden ayudar a promover la inteligencia artificial. ScienceDaily . Obtenido el 22 de septiembre de 2021 de www.science-things.com/releases/2021/09/210922121828.htm
Universidad de Rutgers. "El aprendizaje humano se puede duplicar en materia sólida: los hallazgos pueden ayudar a promover la inteligencia artificial". ScienceDaily. Www.science-things.com/releases/2021/09/210922121828.htm consultado el 22 de septiembre de 2021.

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