Bỏ qua Lệnh Ruy-băng Bỏ qua nội dung chính
Tìm kiếm
Tìm kiếm
Hình ảnh liên kết
Liên kết webiste trong tỉnh
Liên kết webiste các tỉnh
Lượt truy cập

 

 Nội dung

 
​Khớp nối thần kinh nhân tạo nối liền khoảng cách tới máy tính giống não hơn   15-03-2017
Não con người là một bộ xử lí mạnh mẽ nhất của tự nhiên, do đó, không ngạc nhiên rằng phát triển những cỗ máy tính phỏng theo bộ não là một mục tiêu dài hạn. Mạng lưới thần kinh, các hệ thống trí tuệ nhân tạo học tập theo cách rất giống con người, là mô hình gần nhất mà chúng ta có và nay các nhà khoa học Đại học Stanford vừa phát triển một khớp nối thần kinh nhân tạo hữu cơ, đưa chúng ta gần hơn với việc làm cho máy tính trở thành những đối tượng học tập hiệu quả hơn.


Các nhà khoa học vừa tạo ra được một khớp nối thần kinh nhân tạo có thể dẫn tới các hệ thống AI sử dụng năng lượng hiệu quả hơn (Ảnh: Andreus/Depositphotos)

Trong một bộ não hữu cơ, các tế bào thần kinh gửi một tín hiệu điện với nhau để xử lí và lưu trữ thông tin. Các nơ-ron được ngăn cách bởi một khoảng cách nhỏ gọi là khớp nối thần kinh vốn cho phép các tế bào truyền tín hiệu cho nhau và mỗi lần thông tin được truyền qua, kết nối đó trở nên mạnh mẽ hơn, đòi hỏi năng lượng ít hơn mỗi lần sau đó. Việc tăng cường kết nối đó là cách não học tập và thực tế rằng việc xử lí thông tin đó cũng lưu trữ thông tin là thứ khiến bộ não trở thành một cỗ máy thuần tự học tập như thế.

Các mạng lưới thần kinh mô hình hóa điều này trên cấp độ phần mềm. Các hệ thống AI đó rất giỏi trong việc xử lí khối lượng dữ liệu rất lớn và giống như não người tạo nên cảm hứng cho chúng, càng nhiều thông tin được nạp vào, chúng các thực hiện công việc của mình tốt hơn. Nhận biết và phân loại hình ảnh và âm thanh là lĩnh vực chuyên môn chính của chúng ở thời điểm hiện tại và các hệ thống này đang lái ô tô tự hành, đánh bại người chơi trò chơi Go giỏi nhất, tạo những bức họa ấn tượng và thậm chí dạy lẫn nhau. Vấn đề là các hệ thống phần mềm thông minh này vẫn đang chạy trên phần mềm máy tính truyền thống, nghĩa là chúng vẫn chưa hiệu quả như tiềm năng vốn có.

“Các thuật toán học tập sâu rất mạnh mẽ nhưng chúng vẫn lệ thuộc các bộ xử lí để tính toán và kích thích các trạng thái điện và lưu trữ chúng ở đâu đó, điều không hiệu quả xét về năng lượng và thời gian. Thay vì mô phỏng một mạng thần kinh, công trình của chúng tôi cố tại ra một mạng lưới thần kinh”, tác giả dẫn đầu nghiên cứu Yoeri van de Burgt cho biết.

Do đó, nhóm đã tiến hành xây dựng một khớp nối thần kinh nhân tạo vật lý nhại theo khớp nối thần kinh thật bằng cách xử lí và lưu trữ thông tin đồng thời. Dựa trên một thỏi pin và hoạt động giống một bóng bán dẫn, thiết bị được làm từ 2 màng mỏng và 3 cực với nước biển đóng vai trò là chất điện phân giữa chúng. Các tín hiệu điện nhảy giữa 2 trong 3 cực mỗi lần, được điều khiển bởi cực thứ 3. 

Đầu tiên, các nhà nghiên cứu huấn luyện cho khớp nối thần kinh bằng cách gửi các tín hiệu điện khác nhau qua nó để tìm hiểu điện thế cần áp để bật nó sang một trạng thái điện nhất định. Bóng bán dẫn kỹ thuật số có 2 trạng thái là 0 và 1 nhưng với cấu tạo 3 cực, khớp nối thần kinh nhân tạo này có khả năng có đến 500 trạng thái khác nhau có thể được lập trình, tăng năng lực tính toán lên cấp số mủ.

Còn tốt hơn nữa là chuyển đổi qua lại giữa các trạng thái mất một phần nhỏ năng lượng so với các hệ thống khác. Đó vẫn chưa gần với khả năng của một bộ não – khớp nối thần kinh nhân tạo sử dụng năng lượng nhiều gấp 10.000 lần của một khớp nối thần kinh sinh học – nhưng đó là một bước đi đúng hướng và với thử nghiệm xa hơn trên các thiết bị nhỏ hơn, các nhà nghiên cứu hy vọng rốt cuộc sẽ cải thiện được hiệu suất đó.

Trong khi chỉ một khớp nối thần kinh nhân tạo đã được xây dựng cho đến nay thì nhóm đã chạy các thí nghiệm sâu trên nó và ngoại suy dữ liệu thu thập được để phỏng theo cách một hệ thống các khớp nối thần kinh nhân tạo có thể xử lí thông tin. Sử dụng kỹ năng nhận diện hình ảnh của một mạng lưới thần kinh, các nhà nghiên cứu có thể kiểm tra khả năng của nó trong việc xác định các chữa số viết tay – từ 0 đến  9 – trong 3 kiểu viết khác nhau và phát hiện hệ thống có thể nhận diện con số chính xác 97% số lần.

Các mô hình đầu tiên của các khớp nối thần kinh nhân tạo như khớp nối thần kinh nhân tạo từ USC năm 2011 không chỉ kém mạnh mà còn không hoàn toàn làm từ vật liệu hữu cơ. Được làm hầu như từ hydro và cacbon, chạy cùng điện thế như nơ-ron người, khớp nối thần kinh của Đại học Stanford rốt cuộc sẽ tương thích với não sinh học, mở ra khả năng về các thiết bị có thể được điều khiển trực tiếp hơn bằng ý nghĩ như chi giả và các giao diện não-máy tính.

Bước tiếp theo đối với các nhà nghiên cứu là thử nghiệm các kết quả đã được mô phỏng bằng cách tạo ra một hệ thống bố trí vật lý của nhiều khớp nối thần kinh nhân tạo.

LH (New Atlas)

In nội dung
Các tin đã đăng ngày
Chọn một ngày từ lịch.
 
 

 THÔNG BÁO

 
 

 Thủ tục hành chính

 
 

 Hình ảnh hoạt động

 
  • PGS.TS Phạm Văn Sáng, Giám đốc...
  • PGS.TS Phạm Văn Sáng, Giám đốc...
  • PGS.TS Phạm Văn Sáng, Giám đốc...
  • TS. Trần Chí Thành, Viện trưởn...
  • TS.Nguyễn Vũ Quỳnh, Trưởng phò...
  • Ông Nguyễn Hùng Phong, Giám đố...
  • Các đồng chí: Nguyễn Phú Cường...
VIDEO CLIP
  • Ứng dụng công nghệ đèn LED trong sản xuất đạt hiệu quả cao
  • Đoàn xúc tiến đầu tư tại Đài Loan làm việc với Công ty Công nghệ sinh học Vạn Bảo Lộc
  • Đồng Nai là tỉnh đầu tiên được đo hàm lượng vàng
  • Công bố chỉ dẫn địa lý cho chôm chôm Long Khánh
  • Hội thảo nhân rộng mô hình ứng dụng công nghệ cao trong sản xuất nông nghiệp
  • Hội nghị cán bộ công chức và triển khai nhiệm vụ khoa học và công nghệ năm 2015
  • Vũ điệu đen tối "đồng hồ xăng" phần 2
  • Vũ điệu đen tối "đồng hồ xăng" phần 1
  • Nhiều trạm xăng dầu sử dụng công nghệ cao gắn chíp qua mắt người tiêu dùng và các cơ quan chức năng
  • Ký kết thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Okayama (Nhật Bản)