Как крошечные машины становятся способными к обучению

  • Пользователь Алексей Коровин опубликовал
  • 24 декабря 2022 г., 13:37:10 MSK
  • 0 комментариев
  • 44 просмотра
Живые организмы, от бактерий до животных и людей, могут воспринимать окружающую среду и обрабатывать, хранить и извлекать эту информацию. Они учатся реагировать на более поздние ситуации, используя соответствующие действия. Команда физиков разработала метод, позволяющий придать крошечным искусственным микрочипам определенную способность к обучению с помощью алгоритмов машинного обучения.

Микропогружатели - это искусственные, самодвижущиеся микроскопические частицы. Они способны к направленному движению в растворе. Группа молекулярной нанофотоники Лейпцигского университета разработала специальные частицы, размер которых меньше одной тридцатой диаметра волоса. Они могут изменять направление своего движения, нагревая крошечные частицы золота на своей поверхности и преобразуя эту энергию в движение. "Однако эти миниатюрные машины не могут воспринимать и усваивать информацию, как их живые аналоги. Чтобы достичь этого, мы управляем микропереключателями извне, чтобы они научились ориентироваться в виртуальной среде с помощью так называемого обучения с подкреплением", - сказал Чичос.

С помощью виртуальных вознаграждений микропереключатели находят свой путь сквозь жидкость, в то же время неоднократно сбиваясь со своего пути, главным образом из-за броуновского движения. "Наши результаты показывают, что лучший пловец - это не тот, кто быстрее всех, а скорее то, что существует оптимальная скорость", - сказал Виктор Голубец, который работал над проектом в качестве стипендиата Фонда Александра фон Гумбольдта и сейчас вернулся в университет в Праге.

По мнению ученых, объединение искусственного интеллекта и активных систем, подобных этим микропереключателям, является первым небольшим шагом на пути к новым интеллектуальным микроскопическим материалам, которые могут автономно выполнять задачи, одновременно адаптируясь к своей новой среде. В то же время они надеются, что сочетание искусственных микропереключателей и методов машинного обучения позволит по-новому взглянуть на возникновение коллективного поведения в биологических системах. "Наша цель - разработать искусственные, умные строительные блоки, которые могут воспринимать влияние окружающей среды и активно реагировать на них", - сказал физик. Как только этот метод будет полностью разработан и применен к другим материальным системам, в том числе биологическим, его можно будет использовать, например, при разработке умных лекарств или микроскопических роев роботов.

Комментарии

0 комментариев