„Penn State“ tyrimų grupė sukūrė biologiškai įkvėptą dirbtinį neuroną, galintį kartu apdoroti regos ir lytėjimo jutimo įvestis. Kreditas: Tyleris Hendersonas / Penn State Katės kailio pojūtis gali atskleisti tam tikrą informaciją, tačiau pamačius katę gaunama svarbių detalių: ar tai naminė katė, ar liūtas? Nors ugnies traškesio garsas gali būti dviprasmiškas, jo kvapas patvirtina degančią medieną. Mūsų pojūčiai sąveikauja, kad suprastume visapusiškai, ypač kai atskiri signalai yra subtilūs. Bendra biologinių įnašų suma gali būti didesnė už jų individualų indėlį. Robotai linkę sekti paprastesnius papildymus, tačiau Penn State mokslininkai dabar panaudojo biologinę koncepciją, skirtą dirbtiniam intelektui (AI), sukurti pirmąjį dirbtinį, multisensorinį integruotą neuroną.
Peno valstijos inžinerijos mokslų ir mechanikos docento Saptarshi Das vadovaujama komanda paskelbė savo darbą rugsėjo 15 d. Gamtos komunikacijos.
„Robotai priima sprendimus remdamiesi aplinka, kurioje jie yra, tačiau jų jutikliai paprastai nesusikalba“, – sakė Dasas, kuris taip pat turi bendrų paskyrimų elektros inžinerijos ir medžiagų mokslo bei inžinerijos srityse. „Kolektyvus sprendimas gali būti priimtas naudojant jutiklių apdorojimo įrenginį, bet ar tai yra efektyviausias ar efektyviausias metodas? Žmogaus smegenyse vienas jutimas gali paveikti kitą ir leisti žmogui geriau įvertinti situaciją.”
Pavyzdžiui, automobilyje gali būti vienas jutiklis, nuskaitantis kliūtis, o kitas – tamsą, kad pakeistų priekinių žibintų intensyvumą. Šie jutikliai atskirai perduoda informaciją į centrinį bloką, kuris tada nurodo automobiliui stabdyti arba reguliuoti priekinius žibintus. Daso teigimu, šis procesas sunaudoja daugiau energijos. Leidimas jutikliams tiesiogiai bendrauti tarpusavyje gali būti efektyvesnis energijos ir greičio atžvilgiu, ypač kai abiejų įvestis yra silpna.
„Biologija leidžia mažiems organizmams klestėti aplinkoje, kurioje yra riboti ištekliai, sumažinant energijos suvartojimą procese”, – sakė Dasas, kuris taip pat yra susijęs su Medžiagų tyrimų institutu. „Reikalavimai skirtingiems jutikliams yra pagrįsti kontekstu – tamsiame miške labiau pasikliaukite klausymu, o ne matymu, bet mes nepriimame sprendimų remdamiesi tik vienu pojūčiu. Mes puikiai jaučiame savo aplinką ir mūsų sprendimų priėmimas grindžiamas to, ką matome, girdime, liečiame, uodžiame ir kt., integravimu. Biologijoje pojūčiai vystėsi kartu, o dirbtinio intelekto – atskirai. Šiame darbe mes siekiame sujungti jutiklius ir imituoti, kaip mūsų smegenys iš tikrųjų veikia“.
Komanda daugiausia dėmesio skyrė lytėjimo jutiklio ir regėjimo jutiklio integravimui, kad vieno jutiklio išvestis pakeistų kitą, naudodama vaizdinę atmintį. Pasak Muhtasimo Ulo Karimo Sadafo, trečio kurso inžinerijos mokslų ir mechanikos doktoranto, net trumpalaikis šviesos blyksnis gali žymiai padidinti galimybę sėkmingai judėti tamsiame kambaryje.
„Taip yra todėl, kad vaizdinė atmintis vėliau gali paveikti ir padėti lytėjimo atsakymams naviguojant“, – sakė Sadafas. „Tai nebūtų įmanoma, jei mūsų vizualinė ir lytėjimo žievė reaguotų vien į atitinkamus unimodalinius signalus. Turime nuotraukos atminties efektą, kai šviečia šviesa ir galime prisiminti. Mes įtraukėme šią galimybę į įrenginį per tranzistorių, kuris suteikia toks pat atsakymas“.
Tyrėjai pagamino multisensorinį neuroną, prijungdami lytėjimo jutiklį prie fototranzistoriaus, kurio pagrindą sudaro vienasluoksnis molibdeno disulfido junginys, pasižymintis unikaliomis elektrinėmis ir optinėmis savybėmis, naudingomis aptikti šviesą ir pagalbinius tranzistorius. Jutiklis generuoja elektrinius šuolius, primenančius informaciją apdorojančius neuronus, leidžiančius integruoti vaizdinius ir lytėjimo signalus.
Bendraautoriai iš kairės Muhtasim Ul Karim Sadaf, inžinerijos mokslo ir mechanikos magistrantas; Saptarshi Das, inžinerijos mokslo ir mechanikos docentas; ir Andrew Pannone, inžinerijos mokslų ir mechanikos magistrantas, stovi kartu Daso laboratorijoje. Nenuotraukoje: bendraautoriai Najam U Sakib ir Harikrishnan Ravichandran, abu inžinerijos mokslų ir mechanikos absolventai. Kreditas: Tyleris Hendersonas / Penn State Tai tolygu matyti „įjungtą“ lemputę ant viryklės ir jausti, kaip šiluma sklinda iš degiklio – jei matote, kad lemputė įjungta, tai nebūtinai reiškia, kad degiklis dar karštas, tačiau ranka turi pajusti šilumos nanosekundę prieš kūnas reaguoja ir atitraukia ranką nuo galimo pavojaus. Šviesos ir šilumos įvestis suaktyvino signalus, kurie paskatino rankos reakciją. Šiuo atveju tyrėjai išmatavo dirbtinio neurono versiją, matydami signalų išvestis, gautas iš vaizdinių ir lytėjimo įvesties ženklų.
Norėdami imituoti lietimo įvestį, lytėjimo jutiklis naudojo triboelektrinį efektą, kai du sluoksniai slysta vienas prieš kitą ir gamina elektrą, o tai reiškia, kad lietimo dirgikliai buvo užkoduoti į elektrinius impulsus. Siekdami imituoti vaizdinį įvestį, mokslininkai apšvietė šviesą į vienasluoksnį molibdeno disulfido fotomemtranzistorių – arba tranzistorių, kuris gali atsiminti vaizdinę įvestį, pavyzdžiui, kaip žmogus gali išlaikyti bendrą kambario išdėstymą po to, kai jį apšviečia greita blykstė.
Jie nustatė, kad neurono jutimo atsakas, imituojamas kaip elektros išvestis, padidėjo, kai silpni ir regos, ir lytėjimo signalai.
„Įdomu tai, kad šis efektas nepaprastai gerai rezonuoja su savo biologiniu atitikmeniu – vizualinė atmintis natūraliai padidina jautrumą lytėjimo dirgikliui“, – sakė pirmasis autorius Najam U Sakib, trečio kurso inžinerijos mokslo ir mechanikos doktorantas. „Kai užuominos yra silpnos, turite jas derinti, kad geriau suprastumėte informaciją, ir tai matėme rezultatuose.”
Dasas paaiškino, kad dirbtinė multisensorinė neuronų sistema gali padidinti jutiklių technologijos efektyvumą ir sudaryti sąlygas ekologiškesniam AI naudojimui. Dėl to robotai, dronai ir savaeigės transporto priemonės galėtų veiksmingiau naršyti aplinkoje ir sunaudoti mažiau energijos.
„Sudėtingas silpnų vaizdinių ir lytėjimo ženklų apibendrinimas yra pagrindinis mūsų tyrimo pasiekimas“, – sakė bendraautorius Andrew Pannone, ketvirto kurso inžinerijos mokslo ir mechanikos doktorantas. „Šiame darbe mes ištyrėme tik du pojūčius. Stengiamės nustatyti tinkamą scenarijų, kad įtrauktume daugiau pojūčių ir pamatytume, kokią naudą jie gali pasiūlyti.”
Harikrishnanas Ravichandranas, ketvirto kurso Penn State inžinerijos mokslo ir mechanikos doktorantas, taip pat yra šio dokumento bendraautoris.
Daugiau informacijos: Muhtasim Ul Karim Sadaf ir kt., Biologiškai įkvėptas vizuotaktilinis neuronas, skirtas multisensorinei integracijai, Gamtos komunikacijos (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-40686-z
Citata: AI išmanesnis su dirbtiniu, daugiajutikliu integruotu neuronu (2023 m., rugsėjo 16 d.), gauta 2023 m. rugsėjo 16 d. iš https://techxplore.com/news/2023-09-ai-smarter-artificial-multisensory-neuron.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
