Ученые создали искусственный синапс, который способен автономно обучаться

Разное

12 Февраля 2019

По сравнению с 1950 г. уровень детской смертности сократился в семь раз, а средняя продолжительность жизни выросла на два десятка лет.

читать28 Января 2019

Возможно, что искусственный вкус фугу избавит гурманов от необходимости рисковать здоровьем и даже жизнью.

читать18 Января 2019

Япония начала председательство в «G20», предложив проблему старения населения в качестве одной из главных тем повестки дня.

читать26 Декабря 2018

Из десяти главных открытий прошедшего года по версии журнала Science семь относятся к различным областям наук о жизни.

читать12 Декабря 2018

Из 10 самых важных научных событий 2018 года, выбранных редакцией портала Naked Science, 4 (а может, и 5) 🙂 относятся к области наук о жизни.

читать06 Декабря 2018

По их мнению, следует сначала разработать безопасный и удобный женский контрацептив, а потом браться за мужские проблемы.

читать19 Ноября 2018

Временный запрет на подобные эксперименты станет главной темой очередной встречи участников Конвенции ООН о биоразнообразии.

читать15 Ноября 2018

Татьяна Голикова представила академикам РАН статистику снижения объема российских исследований по приоритетным направлениям науки.

читать15 Ноября 2018

Люди, живущие в более холодных регионах с меньшим количеством солнечного света, пьют больше алкоголя, чем люди из теплых районов.

читать13 Ноября 2018

Один из последних обзоров организации «Кокрейновское сотрудничество» подвергся критике, радостно подхваченной СМИ.

читать01 Ноября 2018

Россия отстает от других развитых стран в плане реализации современных биотехнологий в производстве продуктов питания.

читать30 Октября 2018

Если бы все на планете захотели соблюдать здоровую диету, то нам бы попросту не хватило фруктов и овощей.

читать23 Октября 2018

На помощь исследователям приходят обычные энтузиасты. Когда их действительно много, они способны на невероятные открытия.

читать22 Октября 2018

Девять основных лауреатов разделят между собой $22 млн. Кроме того, будет вручена дополнительная премия и премия «Новые горизонты».

читать16 Октября 2018

Ткани печени, созданные на 4D-биопринтере, обнаружат побочные эффекты препаратов на стадии доклинических испытаний.

читать12 Октября 2018

Добрые и порядочные люди крайне редко встречаются среди успешных бизнесменов – им не хватает жадности и эгоизма.

читать03 Октября 2018

«Биомолекула» открывает краудфандинг, цель которого – напечатать и распространить календарь «12 биологических методов в картинках» на 2019 г.

читать02 Октября 2018

Сеть анархистов, опирающихся на технологии, бросает вызов гигантам фарминдустрии при помощи самостоятельно изготовленных лекарств.

читать28 Сентября 2018

Руководители американских больниц учредили собственную компанию по производству препаратов – некоммерческую организацию Civica Rx.

читать25 Сентября 2018

Через десять лет специалисты по геронтологии будут цениться очень высоко, и готовить их нужно уже сейчас.

читать

Источник: http://www.vechnayamolodost.ru/articles/raznoe/iskusstvennye-sinapsy/

Российские учёные создали «электронные синапсы» для нейроморфных процессоров

Исследователи из Московского физико-технического института (МФТИ) создали прототипы наноразмерных «электронных синапсов» на основе сверхтонких плёнок оксида гафния. Достижение в перспективе может привести к появлению принципиально новых вычислительных систем.

Группа учёных из МФТИ изготовила мемристоры на основе тонкоплёночного оксида гафния размером всего 40 × 40 нм. При этом созданные наноустройства проявляют свойства, аналогичные биологическим синапсам. С помощью разработанной технологии мемристоры были объединены в матрицы: в перспективе это позволит создавать компьютеры, работающие на принципах биологических нейронных сетей.

Синапс — это место соединения нейронов, основная функция которого — передача сигнала (так называемого «спайка», или сигнала определённого вида) от одного нейрона к другому.

Обратите внимание

Каждый нейрон может иметь тысячи синапсов, то есть связываться с огромным числом других нейронов. Это позволяет обрабатывать информацию не в последовательном (как делают современные компьютеры), а в параллельном режиме.

Именно в этом, по мнению специалистов, кроется причина столь фантастической эффективности «живых» нейронных сетей.

Синапсы могут со временем изменять свой «вес», то есть способность передавать сигнал. Это свойство является ключом к пониманию функции памяти и обучаемости мозга. Как и у биологического синапса, величина электрической проводимости мемристора является итогом всей его предыдущей «жизни» — от самого момента изготовления.

Есть несколько физических эффектов, на основе которых можно создавать мемристоры.

Российские исследователи использовали устройства на основе тонкоплёночного оксида гафния, в которых наблюдается эффект обратимого электрического пробоя под действием приложенного электрического поля.

Чаще всего в таких устройствах используют только два разных состояния, кодирующих логические ноль и единицу. Однако для имитации биологических синапсов необходимо было реализовать непрерывный набор проводимостей в изготовленных устройствах.

На созданных «аналоговых» мемристорах учёные смоделировали несколько механизмов обучения («пластичность») биологических синапсов. В частности, речь идёт о таких функциях, как долговременное усиление или ослабление связи между двумя нейронами. Общепринято, что именно эти явления лежат в основе механизмов памяти.

Изменение проводимости мемристоров в зависимости от временного расстояния между «спайками» (справа) и изменение потенциала на биологических синапсах (слева) / МФТИ

Кроме того, специалистам удалось продемонстрировать более сложный механизм — так называемую временную пластичность («spike-timing-dependent plasticity»), то есть зависимость величины связи между нейронами от относительного времени их «срабатывания». Ранее было показано, что именно этот механизм отвечает за ассоциативное обучение — способности мозга находить связи между разными событиями.

Важно

При этом для демонстрации такой функции в своих мемристорных устройствах авторы специально использовали электрические сигналы, подаваемые на электроды мемристоров, по форме воспроизводящие сигналы в живых нейронах, и получили зависимость, очень похожую на те, которые наблюдаются в живых синапсах.

Таким образом, как утверждается, созданные элементы можно рассматривать как прототип «электронного синапса», на основе которого можно создавать искусственные нейронные сети «в железе». 

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Источник: https://3dnews.ru/931596

В mit разработали искусственные синапсы, которые ускорят появление «разумных» биологических компьютеров

24 января 2018

Американские ученые запустили эру нейрокомпьютеров, разработав искусственные синапсы, которые позволяют технологиям копировать самые сложные функции человеческого мозга, говорится в статье, опубликованной на сайте Inverse.

Человеческий мозг — один из самых мощных компьютеров естественного происхождения, и многие ученые пытаются создать системы, работающие по его принципу. В частности, программисты долгое время работают над созданием искусственных синапсов.

Дело в том, что в недрах человеческого мозга нейроны обмениваются электрическими сигналами, проходящими через синапсы.

Ионный канал, образующийся на стыке этих синапсов от двух нейронов, становится толще и более электропроводным каждый раз, когда через него проходит сигнал.

Такое укрепление электрической связи позволяет тратить меньше энергии на передачу информации, и на основе этого эффекта работает система памяти человека, которая позволяет ему учиться и накапливать опыт.

Читайте также:  Технологии, используемые в беспилотниках, будут применены и в роботах

В большинстве случаев искусственные нейронные сети имитируют вышеописанные процессы программным путем. И по мере увеличения узлов нейронных сетей, увеличивается и объем оперативных данных.

Такой подход к построению нейронных сетей уже продемонстрировал свою эффективность во многих случаях, например, когда ИИ победил Ли Седоля, мирового чемпиона по китайской игре Го, или создал музыкальные произведения, ничем не уступающие по качеству творениям современных композиторов.

Несмотря на это, компьютерным системам, на которых работают искусственные нейронные сети, еще очень далеко до эффективности живого мозга с точки зрения количества затрачиваемой на это все энергии.

Совет

Ученым из MIT удалось создать чип с искусственными синапсами, который будет работать подобно мозгу человека — не на двоичной системе, а с помощью градиента сигналов (такой принцип позволяет одновременно обрабатывать миллионы параллельных вычислений, что сегодня под силу лишь громадным суперкомпьютерам). Этот чип состоит из упорядоченных атомов германия и кремния и может контролировать силу электрического тока, протекающего через синапсы так же, как контролируется поток ионов между нейронами. Технология уже прошла первые тесты.

Тестирования проводились посредством компьютерного моделирования, и их результаты оказались многообещающими. Ученые использовали искусственные синапсы для распознавания разных образцов почерка. Точность распознавания составила от 95 до 97%, что является весьма впечатляющим, говорят специалисты.

“Наша главная цель — это создать чип с искусственными синапсами размером с ноготь. Именно этот чип и должен в будущем заменить огромные суперкомпьютеры”, — говорят создатели технологии.

Нашли ошибку? Пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

00

Источник: https://severnymayak.ru/2018/01/24/v-mit-razrabotali-iskusstvennye-sinapsy-kotorye-uskoryat-poyavlenie-razumnyx-biologicheskix-kompyuterov/

В стэнфордском университете создали искусственный синапс

Человеческий мозг является самым мощным из созданных природой процессоров, так что неудивительно, что разработчики компьютеров пытаются создать что-то похожее на него.

Нейронные сети, самообучаемые системы искусственного интеллекта, по факту, являются этапами создания модели человеческого мозга, а теперь в Стэнфорде ученые разработали органический искусственный синапс, который приближает создание более эффективных компьютеров.

В органическом мозге нервные клетки посылают электрические сигналы друг другу для обработки и хранения информации. Нейроны разделены небольшими промежутками и соединяются между собой отростками — синапсами, причем, чем чаще происходит передача информации, тем меньше для этого требуется энергии.

Нейронные сети — это модели мозга на программном уровне. Эти системы искусственного интеллекта созданы для работы с огромными объемами данных, и чем больше информации они получают, тем лучше они работают.

Сейчас основными задачами, которые выполняют нейросети, являются распознавание и сортировка изображений и звуков, и это не только банальный поиск контента в интернете, но и технология автономных автомобилей, причем нейронные сети способны к самообучению и обучению друг друга.

Проблема в том, что эти интеллектуальные программные системы по-прежнему работают на традиционных процессорах, то есть они не так эффективны как могли бы быть.

«Глубокие алгоритмы обучения очень мощные, но они полагаются на процессоры для расчета и моделирования и хранят информацию на отдельных устройствах, что неэффективно с точки зрения энергии и времени», — говорит Йоери ван де Бург, ведущий автор исследования: «Вместо имитации нейросети, мы пытаемся создать настоящие нейронные сети».

Ученые взялись за конструирование физического искусственного синапса, который имитирует реальный путем одновременной переработки и хранения информации.

Обратите внимание

Созданное как батарея и работающее как транзистор устройство состоит из двух тонких пленок и трех терминалов с соленой водой в качестве электролита.

Электрические сигналы проходят по двум из трех терминалов одновременно и контролируются третьим.

Исследователи обучили синапс посылать различные электрические сигналы, чтобы выяснить, какое напряжение нужно подать, чтобы вынудить его перейти в определенное электрическое состояние.

Цифровые транзисторы имеют два состояния – ноль и один, но искусственный синапс с тремя терминалами можно запрограммировать на передачу 500 различных сигналов, что значительно расширяет его вычислительные мощности.

Пока искусственный синапс использует в 10000 раз больше энергии, чем биологический – но это шаг в правильном направлении, и при дальнейшем тестировании в небольших устройствах, исследователи надеются в конечном счете, повысить его эффективность.

Источник: https://fainaidea.com/technologii/iskusstvennyj-intellekt/v-stenfordskom-universitete-sozdali-iskusstvennyj-sinaps-120634.html

Магнитные нанокластеры дали искусственным синапсам пластичность

Michael L. Schneider et al. / Science Advances, 2017

Ученые разработали искусственный синапс, работающий на основе джозефсоновского перехода.

Он может не только проводить сигналы, превышающие критический уровень, но и имитировать синаптическую пластичность.

Энергия, расходуемая на прохождение сигнала через такой синапс и частота передачи сигнала в таком синапсе на несколько порядков выше, чем у синапсов в мозге человека, сообщается в работе, опубликованной в журнале Science Advances.

Важно

Все больше компаний и исследователей используют в своих проектах искусственные нейросети, имитирующие работу нейронов в живых организмах.

Изначально они использовались только на классических компьютерах с архитектурой фон Неймана, но в последние несколько лет некоторые компании стали выпускать нейроморфные чипы, более похожие по своему устройству на реальный массив связанных между собой нейронов.

Их структура состоит из ядер, имитирующих работу нейронов, и соединений, имитирующих синапсы. Такие чипы разработали уже несколько крупных компаний, например, IBM и Intel.

Несмотря на то, что нейроморфные чипы действительно лучше подходят для работы нейросетей и тратят на это гораздо меньше энергии, они все равно состоят из транзисторов и в них используется логическая реализация нейронов и связей между ними.

Поэтому некоторые ученые разрабатывают альтернативные реализации искусственных нейронов, более близкие к настоящим.

В последние несколько лет такие разработки представили научные группы из разных университетов, но они не позволяют энергоэффективно и компактно имитировать синаптическую пластичность — ключевой механизм обучения.

Исследователи под руководством Майкла Шнайдера (Michael Schneider) из Национального института стандартов и технологий США разработали искусственный синапс новой конструкции, который по своей эффективности значительно превосходит настоящие синапсы в мозге человека.

Основа синапса представляет собой джозефсоновский контакт, состоящий из двух ниобиевых цилиндров диаметром 10 микрометров, разделенный диэлектрическим кремнием с включениями марганцевых нанокластеров.

Совет

Для использования эффекта Джозефсона ниобий переводится в сверхпроводящее состояние жидким гелием. Каждый марганцевый кластер намагничен, причем изначально ориентация разных кластеров распределена случайным образом.

Эта хаотическая ориентация частиц определяет критический ток, при котором синапс производит импульс, аналогичный импульсу в настоящих синапсах.

Ученые реализовали синаптическую пластичность за счет изменения ориентации частиц. Для понижения критического тока вокруг синапса создается внешнее магнитное поле определенной направленности.

Если при наличии внешнего поля через него проходит небольшой электрический импульс, частицы становятся немного более ориентированными в одном направлении и величина критического тока понижается.

Ученые продемонстрировали принцип действия своей разработки в ролике:

Исследователи отмечают, что, помимо того, что разработанный синапс имитирует механизмы настоящих синапсов, он также гораздо более эффективен. В отличие от нейронов человеческого мозга, которые могут генерировать потенциал действия примерно 50 раз в секунду, искусственный аналог может срабатывать около миллиарда раз в секунду.

Помимо этого, такой синапс затрачивает около одного аттоджоуля энергии на импульс, тогда как в человеческом мозге на межнейронное взаимодействие расходуется около 10 фемтоджоулей энергии на импульс.

Читайте также:  Если ничего не предпринять, то созданные роботы смогут убивать людей

Исследователи считают, что даже с учетом энергозатрат на охлаждение и создание внешнего поля разработанный ими синапс все равно будет энергоэффективнее человеческого.

Помимо создания более совершенных нейроморфных устройств, исследователи также занимаются адаптацией нейросетевых алгоритмов под такие платформы. К примеру, в 2016 году специалисты из IBM создали новую архитектуру сверточных нейросетей, оптимизированную для работы на нейроморфных процессорах.

Григорий Копиев

Источник: https://nplus1.ru/news/2018/01/30/synapse

Искусственная нервная система на подходе | Коллекционер будущего

Наша нервная система является одним из самых сложных и удивительных объектов, известных человечеству. Практически все, что вы видите вокруг себя, сформировано и создано в ходе человеческой деятельности, в основе которой лежит неравная система.

Одним из самых основных компонентов нервной системы и, в частности, головного мозга, является нейрон.

Только в головном мозге этих клеток почти 100 миллиардов! А связей между нейронами – синапсов – на несколько порядков больше! Причем процесс передачи информации между нейронами, все взаимодействия молекул химических веществ (нейротрансмиттеров) в синапсе, необычайно сложен и необычен.

Обратите внимание

Возможно ли нашу нервную систему, все взаимодействия, происходящие в ней, обуславливающие наши психические и иные процессы, воссоздать искусственным путем?

Лет 5 назад даже создание искусственных синапсов и нейронов звучало неправдоподобно. Однако буквально за два года ситуация изменилась коренным образом.

Сразу вспомним основы. У нейронов есть множественные отростки – дендриты – на которые приходит сигнал, а также один аксон, через который сигнал идет на другие дендриты.

Сигнал «перепрыгивает» с аксона на дендрит через место их сближения – нервный синапса, в который при получении сигнала из аксона выделяются нейротрансмиттеры, попадающие на рецепторы дендритов. Одни нейротрансмиттеры увеличивают другие уменьшают заряд мембраны дендрита.

Когда заряд доходит до определенного значения, появляется импульс, который идет по дендритам через тело нейрона в аксон.

Бурное начало

Весной позапрошлого года, компания IBM сообщила о своих намерениях воссоздать нейрональный синапс и нейрон искусственным путем. В конце весны несколько китайских и американских компаний представили миру адекватные компьютерные модели различных типов синапсов, в которых могут действовать модели всех известных человечеству нейротрансмиттеров.

Летом 2016го года исследователи IBM сообщили о создании первых в мире стохастических нейронах с фазовым переходом. Фазовый переход— переход вещества из одной термодинамической фазы в другую при изменении внешних условий.

В принципе, то же делает наш мозг. Извне поступает новая информация, он реагирует определенной активностью. Только на основе таких нейронов уже могут создаваться модели, соответствующие самым примитивным биологическим мозгам.

Важно

Стохастичность искусственного нейрона соответствует случайности с которой образуются многие межнейрональные связи, обеспечивая успешную продолжительную работу головного мозга.

Количество «случайных связей», которые может установить и разорвать искусственный нейрон обусловлено временем перехода из активного в спокойный режим (после проведения импульса), которое зависит от физических свойств самого нейрона.

В исследованиях сравнивали количество синапсов, возникающих и разрывающихся в группе реальных нейронов с количеством связей в группе искусственных аналогов за одно и то же количество времени. Они совпадали.

Как и в реальном, в искусственном нейроне от IBM имеются множественные входы – дендриты, мембрана с аналогами рецепторов, ядро и один выход — аксон.

Подчеркну, что реальная мембрана нейронов – это двойной слой липидов, который пропускает сигнал только при аккумуляции определенного заряда на дендрите.

Так же работает и искусственная мембрана, представляющая этакую совокупность резисторов и конденсаторов из сплава германия, сурьмы и теллура.

Только благодаря своим искусственным стохастическим нейронам компания IBM за полтора года в разы улучшила эффективность процессов обучения нейросети.

Совет

В частности, появились системы когнитивных вычислений, способные гораздо быстрее производить анализ большого количества непрерывно поступающих данных.

Однако иногда искусственные стохастические нейроны выдавали ошибку и не могли проводить импульс из-за непредсказуемости движения определенных ионов в синапсе.

Прорывы этого года – нейроны лучше

Но время не стоит на месте. И уже в этом году (хотя прошло-то его неполных 3 месяцы) было представлено несколько проектов, пододвигающих ближе к нам создание искусственной нервной системы.

В Массачусетском технологическом институте все же смогли создать идеальный синапс, в котором не было вышеобозначенной проблемы с ионами. Идея исследователей – создать компьютер, который в своей работе был бы подобен мозгу.

То есть сразу отказались от «цифры» — от бинарных вычислений с единицами и нулями. Любые ионы, попадающие из внешней среды в созданный синапс и являются переносчиками информации (они же несут свой заряд).

Для предотвращения попадания искусственный синапс нейронов из внешней среды был создан аналог изолированной синаптической щели, вещества в которую могли попадать только из других искусственных нейронов.

Ранее для создания искусственных синапсов использовали аморфные материалы, из которых ионы могли непредсказуемо вылетать в разные направления.

Справится с этим помогло встраивание в оболочку искусственных нейронов покрытия из монокристаллического кремния, в котором в строго определенном месте были отверстия, через которые и могли выходить или приходить определенные ионы. Чтобы сделать движение ионов еще более предсказуемым и направленным сверху все покрыли слоем германия с аналогичными отверстиями. Вот мы и получили прекрасный искусственный аналог рецептора!

После первого комплекса испытаний, полученных на основе такого синапса нейроморфных чипов, исследователи уверенно заявляют, что в ближайшем будущем даже небольшая группа подобных нейроморфных чипов (общим размером в пару кубических сантиметров) сможет выполнять те же объемы вычислений, что и продвинутые суперкомпьютеры наших дней.

Нейроны быстрее

Ученые в Колорадском университете тоже не сидели на месте и создали свои типы искусственных нейронов, которые смогли передавать сигналы в разы быстрее настоящих, которыми пользуемся мы! То есть не исключается возможность, что грядущие искусственные нервные системы будут эффективнее наших!

В данном типе «нейронов» задействованы сверхпроводящие структуры, включающие в свой состав атомы ниобия, что позволяет импульсу проходить по такому «нейрону» практически без сопротивления.

Роль синаптической щели и нейротрансмиттеров выполняла среда, заполненная марганцем. С одной стороны, полученная модель по эффективности формирования нейронных связей далеко позади нашей естественной нервной системы. С другой стороны, наши нейроны передают только до сотни импульсов в секунду, а данные искусственные аналоги проводят около миллиарда (!!!) сигналов в секунду.

Читайте также:  Инженеры mit разработали мощный процессор для искусственного интеллекта

Нейроны интереснее

И еще одна команда смогла в этом году на общественный суд преподнести свои искусственные нейроны. Исследователи из национального института стандартов и технологий США (NIST) разработали искусственный синапс, представляющий из себя сверхпроводящий металлический цилиндр.

Этот синапс может не только проводить около миллиарда сигналов в секунду, но и тратит на это меньше энергии, чем тратит наш синапс за секунду (проводя, напомню, до 100 импульсов).

Самое интересное в том, что данный нейрон способен к имитации основного процесса, который лежит в основе нашей обучаемости – имитации нейропластичность. Чем больше проходит сигналов по таким синапсам, тем прочнее становится связь «нейронов», формирующих этот синапс.

Обратите внимание

Подведем итог. Что мы видим? Активно идут разработки устройств, работающих подобно нашим нейронам. В том, что разные исследователи создают «нейроны» с разными свойствами, воспроизводящие разные стороны наших биологических нейронов, Я вижу только плюсы.

В дальнейшем модели, объединяющие все наработки, смогут быть все ближе к биологическим системам.

Не далек тот день, когда пораженные болезнью участки главного мозга можно будет заменить искусственными протезами, которые помогут не только справится с проблемой, но и улучшить наш собственный интеллект.

Источник: https://FutureCollector.com/medicina/iskusstvennaya-nervnaya-sistema-na-podhode

Ученые создали искусственную нервную систему для протезов

Об этом сообщает портал EurekAlert.

Данное изобретение представляет собой еще один шаг к созданию искусственной кожи для протезных конечностей. Это позволит восстановить физические ощущения для людей с ампутированными частями тела, а также даст роботам некоторый тип рефлекторной способности.

«Мы воспринимаем кожу как нечто само собой разумеющееся, но это сложная система восприятия, сигналов и принятия решений. Эта искусственная нервная система — шаг к созданию сенсорных нейронных сетей, подобных коже, для разного рода применения», — цитирует профессора химической инженерии и одного из старших авторов исследований Женаня Бао издание.

Сообщается, что ученые создали искусственный сенсорный нервный контур, который может быть встроен в кожеподобное покрытие нейропротезных устройств.

В частности, система состоит из 3-х компонентов: сенсорного датчика, который может обнаружить даже незначительное прикосновение, он посылает сигналы второму компоненту — в гибкий электронный нейрон.

Сенсорные сигналы от этих компонентов стимулирует третий элемент — это искусственный синаптический транзистор, в основе которого лежит использование человеческой сети синапсов, благодаря чему сенсорная чувствительности и отдача может передаваться прямо в мозг носителя протеза.

«Биологические синапсы могут передавать сигналы, а также хранить информацию для принятия простых решений. Синаптический транзистор выполняет эти функции в цепи искусственного нерва», — отметил соавтор исследования Ли.

Подчеркивается, что новинка должна пройти ещё долгий путь. Но в научной статье группа описывает, как электронный нейрон передавал сигналы синаптическому транзистору, который был спроектирован таким образом, что научился распознавать и реагировать на сенсорные колебания, основанные на интенсивности и частоте маломощных сигналов, как человеческий синапс.

Кроме того, исследователи отмечают, что технология искусственного нерва остается в зачаточном состоянии. К примеру, для создания искусственных покрытий кожи для протезов потребуются новые устройства для обнаружения тепла и других ощущений, возможность встраивания их в гибкие цепи, а затем способ связать все это с мозгом.

  • 2 апреля в университете Южной Калифорнии США разработали систему, так званый протез памяти, которая улучшает память пациентам с нейродегенеративными заболеваниями на 37 процентов.
  • 27 марта 18-летний юноша из Андорры собрал «замену» для своей правой руки из детского конструктора.
  • 7 января жительница региона Венето Альмерина Маскарелло стала первой итальянкой, которой поставили бионический протез руки.

Подписывайтесь на #Буквы в Telegram и Viber. Самые важные и свежие новости — вы узнаете первыми!

Источник: https://bykvu.com/bukvy/92484-uchenye-sozdali-iskusstvennuyu-nervnuyu-sistemu-dlya-protezov

Учёные всё ближе к созданию искусственного мозга, который способен функционировать так же, как и человеческий « Gearmix

Однажды эта новая технология может стать основой современных систем искусственного интеллекта (AI), которые могут стать частью нашей повседневной жизни — от транспорта до медицины.

Исследователи из  Национального института стандартов и технологий США (NIST)  объясняют, что, подобно биологическому мозгу, коммутатор «учится», обрабатывая полученные электрические сигналы и вырабатывая соответствующие выходные сигналы.

Искусственный синапс имеет форму металлического цилиндра высотой 10 микрометров. Он разработан так, чтобы мог учиться на собственном опыте или получать знания из окружающей среды.

Важно

Как это часто случается в области ИИ, синтетический коммутатор работает даже лучше, чем его биологический аналог, используя гораздо меньше энергии, чем наши мозги, и вырабатывает сигналы намного быстрее, чем человеческие нейроны — 1 миллиард раз в секунду. Для сравнения, наши синапсы выдают импульсы около 50 раз в секунду. Это оказывает значительное влияние на скорость обработки, поскольку, чем больше частота срабатывания и приёма электрических сигналов, тем сильнее становится связь между синапсами.

Коммутатор призван повысить способность так называемых «нейроморфных компьютеров», так что в один прекрасный день для улучшения восприятия и принятия решений умными устройствами, такими как автономные автомобили и системы диагностики рака, будет применяться в ИИ именно он.

ИИ в качестве водителя в конечном итоге рано или поздно столкнётся с моральной дилеммой, связанной с необходимостью определения приоритетности безопасности своих пассажиров или других лиц, которые могут быть вовлечены в столкновение. Искусственные мозги, оснащённые такими коммутаторами, могли бы лучше людей вырабатывать решения подобного рода этических головоломок.

Такой коммутатор также может помочь нам разработать более точный ИИ, который будет диагностировать как сердечные заболевания, так и рак лёгких.

Врачи из больницы Джона Рэдклиффа в Оксфорде, Великобритания, уже успешно протестировали искусственный мозг, который улучшает способность врачей обнаруживать опасные для жизни состояния сердечно-сосудистой системы, а другой стартап предположил, что его система ИИ может диагностировать до четырёх тысяч раков лёгкого годом раньше, чем врачи.

Наш мозг одновременно обрабатывает информацию и сохраняет память в синапсах, а компьютеры выполняют обе эти задачи отдельно.

Но новый искусственный синапс решает эту проблему, позволяя компьютерам имитировать мозг человека. Несмотря на то, что он всё ещё тестируется, исследователи уверены, что в один прекрасный день они смогут создать новое поколение искусственных мозгов, способных улучшить современные возможности систем искусственного интеллекта.

Источник: http://gearmix.ru/archives/40164

Ссылка на основную публикацию