Een intelligent materiaal dat leert door zichzelf fysiek te veranderen, vergelijkbaar met hoe het menselijk brein werkt, zou de basis kunnen zijn van een geheel nieuwe generatie computers. Radboudfysici die werken aan dit zogenaamde 'kwantumbrein' hebben een belangrijke stap gezet. Ze hebben aangetoond dat ze een netwerk van afzonderlijke atomen kunnen vormen en verbinden, en bootsen het autonome gedrag van neuronen en synapsen in een brein na. Ze melden hun ontdekking in Natuur Nanotechnologie op 1 februari.

Gezien de groeiende wereldwijde vraag naar rekencapaciteit, er zijn steeds meer datacenters nodig, die allemaal een steeds groter wordende energievoetafdruk achterlaten. "Het is duidelijk dat we nieuwe strategieën moeten vinden om informatie op een energie-efficiënte manier op te slaan en te verwerken, ", zegt projectleider Alexander Khajetoorians, hoogleraar scanning probe microscopie aan de Radboud Universiteit.

"Dit vereist niet alleen verbeteringen in de technologie, maar ook fundamenteel onderzoek naar spelveranderende benaderingen. Ons nieuwe idee om een ​​'kwantumbrein' te bouwen op basis van de kwantumeigenschappen van materialen zou de basis kunnen zijn voor een toekomstige oplossing voor toepassingen in kunstmatige intelligentie."

Kwantumbrein

Om kunstmatige intelligentie te laten werken, een computer moet patronen in de wereld kunnen herkennen en nieuwe kunnen leren. De computers van vandaag doen dit via machine learning-software die de opslag en verwerking van informatie op een afzonderlijke harde schijf van de computer regelt. "Tot nu, deze technologie, die gebaseerd is op een eeuwenoud paradigma, voldoende gewerkt. Echter, uiteindelijk, het is een zeer energie-inefficiënt proces, " zegt co-auteur Bert Kappen, Hoogleraar Neurale netwerken en machine-intelligentie.

De natuurkundigen van de Radboud Universiteit onderzochten of een stukje hardware hetzelfde kan, zonder de noodzaak van software. Ze ontdekten dat ze door een netwerk van kobaltatomen op zwarte fosfor te bouwen een materiaal konden bouwen dat informatie op dezelfde manier als de hersenen opslaat en verwerkt. en, nog verrassender, past zich aan.

Zelfaanpassende atomen

in 2018, Khajetoorians en medewerkers toonden aan dat het mogelijk is om informatie op te slaan in de staat van een enkel kobaltatoom. Door een spanning op het atoom aan te leggen, ze zouden kunnen leiden tot "vuren, " waarbij het atoom willekeurig tussen een waarde van 0 en 1 pendelt, net als een neuron. Ze hebben nu een manier ontdekt om op maat gemaakte ensembles van deze atomen te creëren, en ontdekte dat het schietgedrag van deze ensembles het gedrag nabootst van een hersenachtig model dat wordt gebruikt in kunstmatige intelligentie.

Naast het observeren van het gedrag van stekelige neuronen, ze waren in staat om de kleinste tot nu toe bekende synaps te creëren. Onbewust, ze merkten op dat deze ensembles een inherente adaptieve eigenschap hadden:hun synapsen veranderden hun gedrag afhankelijk van de input die ze 'zagen'. "Bij het stimuleren van het materiaal over een langere periode met een bepaalde spanning, we waren zeer verrast om te zien dat de synapsen daadwerkelijk veranderden. Het materiaal paste zijn reactie aan op basis van de externe prikkels die het ontving. Het leerde vanzelf, ", zegt Khajetoorianen.

Het kwantumbrein verkennen en ontwikkelen

De onderzoekers zijn nu van plan om het systeem op te schalen en een groter netwerk van atomen te bouwen, en duik ook in nieuwe "kwantum"-materialen die kunnen worden gebruikt. Ook, ze moeten begrijpen waarom het atoomnetwerk zich gedraagt ​​zoals het doet. "We bevinden ons in een staat waarin we fundamentele fysica kunnen relateren aan concepten in de biologie, zoals geheugen en leren, ", zegt Khajetoorianen.

"Als we uiteindelijk een echte machine van dit materiaal zouden kunnen bouwen, we zouden in staat zijn om zelflerende computerapparatuur te bouwen die energiezuiniger en kleiner is dan de huidige computers. Nog, alleen als we begrijpen hoe het werkt - en dat is nog steeds een mysterie - zullen we in staat zijn om het gedrag ervan af te stemmen en het te ontwikkelen tot een technologie. Het is een heel spannende tijd."