Neuer Durchbruch in der künstlichen Intelligenz: Forscher finden heraus, dass Nanodrahtnetzwerke wie das menschliche Gehirn lernen und sich erinnern können

Neuigkeiten vom 25. April: Das menschliche Gehirn ist in der Lage, Informationen durch das Verbindungsnetzwerk von Neuronen und Synapsen zu verarbeiten, und diese Netzwerkstruktur kann auch durch Nanotechnologie nachgeahmt werden.

Nanowire-Netzwerk ist eine Art Nanotechnologie, die normalerweise aus hochleitfähigen Silberdrähten besteht, die für das bloße Auge unsichtbar sind, mit Kunststoffmaterialien bedeckt sind und eine Netzstruktur bilden. Sie sind in der Lage, sich selbst zu einem dynamisch komplexen Netzwerk mit Gedächtnis- und Verarbeitungsfähigkeiten zusammenzusetzen, ähnlich dem menschlichen Gehirn. Jetzt hat ein internationales Forscherteam der Universität Sydney gezeigt, dass ein Netzwerk aus Nanodrähten nicht nur dem menschlichen Gehirn ähnelt, sondern auch wie das menschliche Gehirn lernen und sich erinnern kann.

IT Home Hinweis: Neuronales Netzwerk des Gehirns (links), Nanodrahtnetzwerk (rechts)

Das Forschungsteam verwendete einen Test zur Beurteilung des menschlichen Arbeitsgedächtnisses, den sogenannten N-Back-Test. Bei diesem Test werden die Probanden gebeten, zu bestimmen, ob jedes Element in einer Buchstaben- oder Bildfolge mit den „n“ vorherigen Elementen übereinstimmt.

Im Allgemeinen haben Menschen einen N-Back-Score von 7, was bedeutet, dass sie sieben vorherige Elemente erkennen können. Um Nanodrahtnetzwerke auf die Probe zu stellen, passten die Forscher die Spannungen an direkte Pfadänderungen im Netzwerk an und verbesserten so deren Speicherkapazität und Genauigkeit. Es wurde festgestellt, dass das Nanodrahtnetzwerk auch in der Lage war, sich den Endpunkt sieben Schritte früher im Schaltkreis zu „merken“, vergleichbar mit dem menschlichen Gedächtnis.

Die Forscher sagten, diese Studie zeige die Fähigkeit von Nanodrahtnetzwerken, fortgeschrittene kognitive Funktionen zu simulieren, die üblicherweise mit dem menschlichen Gehirn in nicht-biologischen Hardwaresystemen verbunden sind. Dies ebnet den Weg für die Replikation von Lern- und Gedächtnisfähigkeiten ähnlich der menschlichen Intelligenz in Robotern oder Sensorgeräten und legt nahe, dass die Natur der menschlichen Intelligenz physischer Natur sein könnte. Die Forschung wurde in der Zeitschrift Science Advances veröffentlicht.

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