Las computadoras y la inteligencia artificial continúan marcando cambios importantes en la forma en que las personas compran. Es relativamente fácil entrenar el cerebro de un robot para crear una lista de compras, pero ¿qué hay de asegurarse de que el comprador robótico pueda distinguir fácilmente la diferencia entre los miles deproductos en la tienda?
Los investigadores de la Universidad de Purdue y los expertos en computación inspirada en el cerebro piensan que parte de la respuesta se puede encontrar en los imanes. Los investigadores han desarrollado un proceso para usar imanes con redes similares al cerebro para programar y enseñar dispositivos como robots personales, autoconducciónautomóviles y drones para generalizar mejor sobre diferentes objetos.
"Nuestras redes neuronales estocásticas intentan imitar ciertas actividades del cerebro humano y computar a través de una conexión de neuronas y sinapsis", dijo Kaushik Roy, distinguido profesor de Ingeniería Eléctrica y Computacional Edward G. Tiedemann Jr. de Purdue. "Esto permite quecerebro de la computadora no solo para almacenar información sino también para generalizar bien acerca de los objetos y luego hacer inferencias para desempeñarse mejor en la distinción entre objetos ".
Roy presentó la tecnología durante la Conferencia Anual de Ciencias Físicas de Alemania a principios de este mes en Alemania. El trabajo también apareció en el Fronteras en neurociencia .
La dinámica de conmutación de un nanoimán es similar a la dinámica eléctrica de las neuronas. Los dispositivos de unión de túnel magnético muestran un comportamiento de conmutación, que es de naturaleza estocástica.
El comportamiento de conmutación estocástico es representativo del comportamiento de conmutación sigmoide de una neurona. Tales uniones de túnel magnético también se pueden utilizar para almacenar pesos sinápticos.
El grupo de Purdue propuso un nuevo algoritmo de entrenamiento estocástico para sinapsis usando plasticidad dependiente del tiempo de espiga STDP, denominado Stochastic-STDP, que se ha observado experimentalmente en el hipocampo de la rata. El comportamiento estocástico inherente del imán se utilizó para cambiar la magnetización.estados estocásticamente basados en el algoritmo propuesto para aprender diferentes representaciones de objetos.
Los pesos sinápticos entrenados, codificados determinísticamente en el estado de magnetización de los nano-imanes, luego se usan durante la inferencia. Ventajosamente, el uso de imanes de barrera de alta energía 30-40KT donde K es la constante de Boltzmann y T es la temperatura de funcionamiento no solo permite primitivas estocásticas compactas, sino que también permite utilizar el mismo dispositivo como un elemento de memoria estable que cumple con el requisito de retención de datos. Sin embargo, la altura de la barrera de los nano-imanes utilizados para realizar cálculos neuronales similares a sigmoides puede reducirse a20KT para una mayor eficiencia energética.
"La gran ventaja con la tecnología de imán que hemos desarrollado es que es muy eficiente en cuanto a energía", dijo Roy, quien dirige el Centro de Purdue para la inteligencia autónoma que permite la computación inspirada en el cerebro. "Hemos creado una red más simple que representa las neuronas"y sinapsis mientras comprime la cantidad de memoria y energía necesaria para realizar funciones similares a los cálculos cerebrales ".
Roy dijo que las redes similares al cerebro también tienen otros usos para resolver problemas difíciles, incluidos problemas de optimización combinatoria, como el problema del vendedor ambulante y la coloración de gráficos. Los dispositivos estocásticos propuestos pueden actuar como "recocido natural", ayudando a los algoritmos a salirde minimas locales
Su trabajo se alinea con la celebración Purdue's Giant Leaps, reconociendo los avances mundiales de la universidad en inteligencia artificial como parte del 150 aniversario de Purdue. Es uno de los cuatro temas del Festival de Ideas de la celebración de un año, diseñado para mostrar a Purdue como un centro intelectual que resuelve real-Temas del mundo.
Roy ha trabajado con la Oficina de Comercialización de Tecnología de la Fundación de Investigación Purdue en tecnologías patentadas que proporcionan la base de parte de la investigación en C-BRIC. Están buscando socios para licenciar la tecnología.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad de Purdue . Original escrito por Chris Adam. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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