Stanford fizikçileri klasik yapay zeka modelinden 7 kat daha fazla bellek depolayan atom-foton ağı geliştirdi

Stanford fizikçisi Benjamin Lev liderliğindeki bir ekip, ilişkisel bellek işlevi gören ve Nobel Ödülü kazanılmasına yardımcı olan klasik yapay sinir ağı modelinden yedi kata kadar daha fazla bellek depolayan aşırı soğuk atom ve fotonlardan oluşan bir ağ kurdu. Science dergisinde 3 Eylül'de yayımlanan sonuçlar, yapay zeka donanımlarının çok daha az kaynak kullanarak öğrenebileceği ve hatırlayabileceği bir geleceğe işaret ediyor.eurekalert+1

Hopfield'dan Spin Camına

Bu çalışma, etkileşim halindeki spinlerden oluşan bir sistemin, kısmi veya bozulmuş girdilerden bellekleri nasıl depolayıp geri çağırabileceğini gösteren ve 1982'de tanıtılan matematiksel bir model olan Hopfield ağına dayanıyor. John Hopfield, modern büyük dil modellerinin temelinin atılmasına yardımcı olan bu temel katkısıyla 2024 Nobel Fizik Ödülü'nü paylaşmıştı. Ancak Hopfield ağları bir duvara çarpıyor: Onları çok fazla bellekle aşırı yüklediğinizde sistem, geri çağırmanın başarısız olduğu düzensiz bir spin camı durumuna çöküyor.phys+1

Lev'in grubu bu sınırlamayı bir avantaja dönüştürdü. Araştırmacılar, her biri mutlak sıfıra yakın bir sıcaklığa kadar soğutulmuş ve tek bir "süper atom" gibi davranan yaklaşık 10.000 atomdan oluşan kümeler olan Bose-Einstein yoğuşmalarını kullanarak, iki kavisli aynanın oluşturduğu optik bir boşluğun içine bu tür spinlerden 20 tanesini yerleştirdi. Aynalar arasında binlerce kez yansıyan fotonlar, spinler arasında biyolojik bir beyindeki sinapsları taklit eden her şeyden her şeye bağlantılar oluşturdu.arxiv+1

Yedi Kat Kapasite

16 spinli bir ağda, kuantum-optik spin camı ortalama yaklaşık 12 belleği geri çağırırken, aynı boyuttaki bir Hopfield ağında bu sayı yaklaşık 3,6 oldu. Araştırmacılar, polaronik deformasyonları (kendi kendini güçlendiren spin-hareket eşleşmesi) güçlendirmek için atomik tuzakları gevşettiklerinde, kapasite 25 belleğe tırmanarak Hopfield sınırına göre yedi katlık bir artış gösterdi.science+1

Sistem ayrıca kısa süreli plastisite de sergiledi: Foton aracılı kuvvetler atomların konum değiştirmesine neden olarak, araştırmacıların beyindeki sinaptik plastisiteye benzettiği bir süreçle ağın bağlantılarını dinamik olarak yeniden yapılandırdı.eurekalert+1

Erken Aşama, Büyük Hedefler

Cihaz şu anda kriyojenik sıcaklıklarda bir vakum odasının içinde çalışıyor, bu da pratik kullanımı uzak bir geleceğe taşıyor. Lev, araştırmanın henüz bir kavram kanıtlama aşamasında olduğunu kabul etmekle birlikte, ekibinin şimdiden spin sayısını artırmak ve aralarında kuantum dolanıklığı oluşturmak için çalıştığını söyledi.eurekalert

"Artık kendisini öğrenen bir sistem gibi ayarlayan fiziksel bir ağın kavram kanıtına sahibiz ve bunu geliştirip ölçeklendirebilirsek, yapay zeka donanımlarının eğitilmesi çok daha az enerji tüketen bir hale gelebilir," dedi Lev.phys