Les résultats peuvent aider à faire progresser l’intelligence artificielle –

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  • Les chercheurs de Rutgers et leurs collaborateurs ont découvert que l’apprentissage – une caractéristique universelle de l’intelligence chez les êtres vivants – peut être imité dans la matière synthétique, une découverte qui pourrait à son tour inspirer de nouveaux algorithmes pour l’intelligence artificielle (IA).

    L’étude paraît dans la revue PNAS.

    L’une des caractéristiques fondamentales de l’être humain est sa capacité à apprendre en permanence et à s’adapter à des environnements changeants. Mais jusqu’à récemment, l’IA était étroitement axée sur l’émulation de la logique humaine. Aujourd’hui, les chercheurs cherchent à imiter la cognition humaine dans des appareils capables d’apprendre, de se souvenir et de prendre des décisions comme le fait un cerveau humain.

    L’émulation de telles caractéristiques à l’état solide pourrait inspirer de nouveaux algorithmes en IA et en calcul neuromorphique qui auraient la flexibilité nécessaire pour traiter les incertitudes, les contradictions et d’autres aspects de la vie quotidienne. L’informatique neuromorphique imite la structure neuronale et le fonctionnement du cerveau humain, en partie, en construisant des systèmes nerveux artificiels pour transférer des signaux électriques qui imitent les signaux cérébraux.

    Des chercheurs de Rutgers, Purdue et d’autres institutions ont étudié comment la conductivité électrique de l’oxyde de nickel, un type spécial de matériau isolant, réagissait lorsque son environnement était modifié à plusieurs reprises sur différents intervalles de temps.

    “L’objectif était de trouver un matériau dont la conductivité électrique peut être ajustée en modulant la concentration de défauts atomiques avec des stimuli externes tels que l’oxygène, l’ozone et la lumière”, a déclaré Subhasish Mandal, associé postdoctoral au département de physique et d’astronomie de Rutgers. Nouveau-Brunswick. “Nous avons étudié le comportement de ce matériau lorsque nous dopons le système avec de l’oxygène ou de l’hydrogène, et surtout, comment la stimulation externe modifie les propriétés électroniques du matériau.”

    Les chercheurs ont découvert que lorsque le stimulus gazeux changeait rapidement, le matériau ne pouvait pas répondre complètement. Il est resté dans un état instable dans l’un ou l’autre environnement et sa réponse a commencé à diminuer. Lorsque les chercheurs ont introduit un stimulus nocif tel que l’ozone, le matériau a commencé à réagir plus fortement pour ensuite diminuer à nouveau.

    “La partie la plus intéressante de nos résultats est qu’il démontre des caractéristiques d’apprentissage universelles telles que l’habituation et la sensibilisation que nous trouvons généralement chez les espèces vivantes”, a déclaré Mandal. “Ces caractéristiques matérielles peuvent à leur tour inspirer de nouveaux algorithmes pour l’intelligence artificielle. Tout comme les mouvements collectifs d’oiseaux ou de poissons ont inspiré l’IA, nous pensons que le comportement collectif des électrons dans un solide quantique peut faire de même à l’avenir.

    “Le domaine croissant de l’IA nécessite du matériel capable d’héberger des propriétés de mémoire adaptative au-delà de ce qui est utilisé dans les ordinateurs d’aujourd’hui”, a-t-il ajouté. “Nous constatons que les isolants en oxyde de nickel, qui ont historiquement été limités à des activités académiques, pourraient être des candidats intéressants à tester à l’avenir pour les ordinateurs et la robotique inspirés du cerveau.”

    L’étude comprenait la professeure distinguée Karin Rabe de Rutgers et des chercheurs de l’Université Purdue, de l’Université de Géorgie et du Laboratoire national d’Argonne.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université Rutgers. Original écrit par John Cramer. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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