Die aktuelle künstliche Intelligenz zeigt dies trotz ihrer bewundernswerten Fähigkeit, enorme Datenmengen zu verarbeiten enorme Energiegier, die mit der Echtzeitverarbeitung wächst. Um dieses Hindernis zu überwinden, hat eine Gruppe von Wissenschaftlern ein physikalisches neuronales Netzwerk aus nanoskaligen Silberdrähten geschmiedet.
Dieses Netzwerk verspricht neben dem Lernen in Echtzeit eine deutlich höhere Effizienz. Mit einem „on-the-fly“-Lernmodus, der sich dem menschlichen Lernen annähert, kann sich die KI auf eine Weise weiterentwickeln, die wir uns bisher nur vorstellen konnten.
Das silberne Gehirn: Wie man einen metallischen „Geist“ aufbaut.
Das neue physikalische neuronale Netzwerk, das sorgfältig aus Nanometer-Silberfäden gewebt wurde, wurde entwickelt, um „on the fly“ zu lernen. Obwohl diese Fäden nur ein Tausendstel der Breite eines menschlichen Haares sind, bilden sie eine Struktur, die die Komplexität und Funktionalität der neuronalen Netzwerke unseres Gehirns nachahmt und einen Durchbruch auf dem Gebiet des neuromorphen Computing darstellt.
Das schlagende Herz dieses Netzwerks liegt in seiner Reaktion auf elektrische Signale. Jeder Schnittpunkt zwischen den Silber-Nanodrähten stellt eine Synapse dar, die den elektrischen Fluss als Reaktion auf externe Signale formt, genau wie es eine biologische Synapse tun würde. Mit Zehntausenden dieser synaptischen Schnittstellen kann das Netzwerk Informationen mit beispielloser Effizienz verarbeiten und übertragen.
Lernen in Echtzeit
Im Gegensatz zu herkömmlichen Batch-Learning-Methoden nimmt dieses physikalische neuronale Netzwerk Daten in einem kontinuierlichen Strom auf und lernt und passt sich in Echtzeit an. Dieser Online-Lernansatz reduziert den für herkömmliche KI typischen Bedarf an großen Speichern und hohem Stromverbrauch.
Die durchgeführten Tests zeigten die Fähigkeit des silbernen neuronalen Netzwerks, handgeschriebene Zahlen zu erkennen und sich Ziffernfolgen zu merken, was ein Lernen in Echtzeit bewies. Aber wir stehen erst am Anfang. Das immense Potenzial dieser physikalischen neuronalen Netze kratzt möglicherweise nur an der Oberfläche eines Ozeans unerforschter Möglichkeiten. Dabei handelt es sich nicht nur um einen technologischen Fortschritt, sondern um das Versprechen einer Zukunft, in der sich die KI analoger zur menschlichen Intelligenz entwickeln und Türen zu unvorstellbaren Horizonten öffnen könnte.
Kurz gesagt
Der Weg zu einer effizienteren, umweltfreundlicheren KI ist möglicherweise nicht so weit entfernt, wie wir dachten. Das Versprechen von Maschinen, die menschlicher lernen und denken, ist kein ferner Traum, sondern eine greifbare Realität, die möglicherweise viel früher in unserer Reichweite liegt, als wir es uns vorstellen können.
Wenn Sie tiefer in diese wichtige Forschung eintauchen möchten, finden Sie alles in der Arbeit veröffentlicht in Nature Communications.
