სტენფორდის ფიზიკოსებმა შექმნეს ატომურ-ფოტონური ქსელი, რომელიც კლასიკურ AI მოდელზე 7-ჯერ მეტ მეხსიერებას ინახავს

სტენფორდელი ფიზიკოსის, ბენჯამინ ლევის ხელმძღვანელობით მომუშავე ჯგუფმა შექმნა ულტრაცივი ატომებისა და ფოტონების ქსელი, რომელიც ასოციაციური მეხსიერების ფუნქციას ასრულებს და შვიდჯერ მეტ მეხსიერებას ინახავს, ვიდრე კლასიკური ნეირონული ქსელის მოდელი, რომელმაც ნობელის პრემიის მოპოვებაში შეიტანა წვლილი. კვლევის შედეგები, რომლებიც 3 სექტემბერს ჟურნალ Science-ში გამოქვეყნდა, მიუთითებს მომავალზე, სადაც ხელოვნური ინტელექტის აპარატურას ბევრად ნაკლები რესურსის გამოყენებით შეეძლება სწავლა და დამახსოვრება.eurekalert+1

ჰოფფილდიდან სპინურ მინამდე

ეს ნაშრომი ეფუძნება ჰოფფილდის ქსელს: მათემატიკურ მოდელს, რომელიც 1982 წელს შეიქმნა და აჩვენა, თუ როგორ შეუძლია ურთიერთქმედი სპინების სისტემას მეხსიერების შენახვა და აღდგენა ნაწილობრივი ან დაზიანებული მონაცემებიდან. ჯონ ჰოფფილდმა ამ ფუნდამენტური წვლილისთვის 2024 წლის ნობელის პრემია გაიყო ფიზიკაში, რამაც საფუძველი ჩაუყარა თანამედროვე დიდ ენობრივ მოდელებს. თუმცა, ჰოფფილდის ქსელები ზღვარს აწყდება: მათი ზედმეტად ბევრი მეხსიერებით გადატვირთვისას სისტემა კოლაფსირდება არაწესრიგებულ სპინური მინის მდგომარეობაში, სადაც აღდგენა შეუძლებელი ხდება.phys+1

ლევის ჯგუფმა ეს შეზღუდვა უპირატესობად აქცია. ბოზე-აინშტაინის კონდენსატების გამოყენებით, რაც წარმოადგენს აბსოლუტურ ნულთან მიახლოებულ ტემპერატურამდე გაცივებულ, დაახლოებით 10,000 ატომისგან შემდგარ კლასტერებს, რომლებიც ერთიან „სუპერატომებად“ იქცევიან, მკვლევრებმა 20-მდე ასეთი სპინი მოათავსეს ორ გამრუდებულ სარკეს შორის შექმნილ ოპტიკურ რეზონატორში. სარკეებს შორის ათასობითჯერ არეკლილმა ფოტონებმა სპინებს შორის ყოვლისმომცველი კავშირები შექმნა, რაც ბიოლოგიურ ტვინში არსებულ სინაფსებს ბაძავს.arxiv+1

შვიდჯერ მეტი ტევადობა

16-სპინიან ქსელში კვანტურ-ოპტიკურმა სპინურმა მინამ საშუალოდ 12-მდე მეხსიერება აღადგინა, მაშინ როდესაც იმავე ზომის ჰოფფილდის ქსელმა მხოლოდ 3.6-მდე შეძლო. როდესაც მკვლევრებმა შეასუსტეს ატომური მახეები პოლარონული დეფორმაციების, ანუ თვითგამაძლიერებელი სპინ-მოძრაობის კავშირის გასაძლიერებლად, ტევადობა 25 მეხსიერებამდე გაიზარდა, რაც შვიდჯერ აღემატება ჰოფფილდის ლიმიტს.science+1

სისტემამ ასევე გამოავლინა მოკლევადიანი პლასტიკურობა: ფოტონებით გამოწვეულმა ძალებმა ატომებს მდებარეობა შეაცვლევინა, რამაც დინამიკურად შეცვალა ქსელის კავშირები. ამ პროცესს მკვლევრები ტვინში მიმდინარე სინაფსურ პლასტიკურობას ადარებენ.eurekalert+1

ადრეული ეტაპი, დიდი ამბიციები

აპარატი ამჟამად ვაკუუმურ კამერაში, კრიოგენულ ტემპერატურაზე მუშაობს, რაც მის პრაქტიკულ გამოყენებას შორეულ პერსპექტივად აქცევს. ლევმა აღიარა, რომ კვლევა ჯერ კიდევ კონცეფციის მართებულობის დამტკიცების ეტაპზეა, თუმცა აღნიშნა, რომ მისი გუნდი უკვე მუშაობს სპინების რაოდენობის გაზრდასა და მათ შორის კვანტური გადახლართულობის შემოტანაზე.eurekalert

ლევის თქმით, „ჩვენ უკვე გვაქვს ფიზიკური ქსელის კონცეფციის მართებულობის მტკიცებულება, რომელიც თავადვე რეგულირდება ისე, როგორც სასწავლო სისტემა. თუ ჩვენ შევძლებთ ამის გაუმჯობესებას და მასშტაბირებას, ხელოვნური ინტელექტის აპარატურის მომზადება შესაძლოა ბევრად ნაკლებად ენერგოტევადი გახდეს“.phys