Не упустите важные новости – подпишитесь на наш Telegram
Подписаться
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21 октября
Никита Логинов
3
5 765

ИИ в стиле технопанка: создана механическая нейросеть, умеющая обучаться и реагировать на изменения

6.9

Компьютерные нейронные сети впечатляют результатами, но требуют для работы мощные электронные устройства: видеокарты и AI-ускорители. Ученые из США решили пойти другим путем и воплотили нейросеть в механизме, состоящем из пружин переменной жесткости.

Опытный образец механической (точнее, электромеханической) нейросети, состоящей из пружин с регулируемой жесткостью
Опытный образец механической (точнее, электромеханической) нейросети, состоящей из пружин с регулируемой жесткостью / © Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе

Инженеры-механики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали механический аналог компьютерной нейронной сети — трехмерную решетчатую структуру из соединенных между собой пружин с регулируемой жесткостью. Настраивая жесткость каждой пружины, такую структуру можно научить реагировать на меняющиеся условия. Как сообщают ученые в журнале Science Robotics, по сути это программируемый материал, способный динамически перераспределять нагрузки и гасить возникающие напряжения.

Нейронные сети как таковые работают на логике связей нейронов друг с другом. В искусственных нейросетях, которые доступны на компьютерах и смартфонах, нейроны уложены в несколько слоев. Изначально они случайным образом соединены между собой и нейросеть в целом бесполезна. Поэтому ее обучают: например, если это нейросеть для распознавания изображений, то ей на вход подают миллионы фотографий и картинок.

Когда нейросеть «видит» картинку — активируются некоторые нейроны первого слоя, которые передают сигнал некоторым нейронам второго слоя, и так далее, пока последний слой не выдаст одиночный итоговый сигнал. Каждая картинка создает собственный трехмерный «рисунок» послойной активации нейронов, но картинки со схожим содержимым, хоть и активируют немного разные нейроны, выдают один и тот же итоговый сигнал. Например, слово «собака» для всех картинок с собаками.

Так происходит благодаря изменению связей между нейронами во время обучения нейросети. Какие-то нейроны усиливают соединение друг с другом, связываясь в отдельные группы. Суть в том, что эти группы нейронов раз за разом активируются вместе, когда на картинке есть какие-то характерные черты объекта. И если давать нейросети разные изображения собак, в ней будут активироваться одни и те же группы нейронов «собаковидности», что и позволяет нейросети отвечать словом «собака». Поэтому обучение нейросети (в том числе компьютерной) сводится к тому, чтобы выстроить связи нужной силы между определенными нейронами.

Принцип работы искусственной (компьютерной) нейросети и аналогичное поведение механической нейросети / © Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе

Идея калифорнийских инженеров проста: если соединить механические пружины с регулируемой жесткостью в трехмерную многослойную структуру, то жесткость пружин будет играть роль силы нейронных связей. Исследователи с помощью компьютерного моделирования перебрали 200 разных структур и пришли к выводу, что эффективнее всего соединять пружины между собой в треугольные пирамиды. Именно такая структура ведет себя максимально похоже на примитивную компьютерную нейросеть.

Ученым было сложно создать сразу многослойную структуру из пружин, поэтому в эксперименте они ограничились плоской решеткой из треугольников размером примерно 60 на 45 сантиметров, где размер одной пружины составлял около 15 сантиметров. Также не получилось обойтись совсем без электричества: жесткость пружин в опытной установке регулировало магнитное поле обычных звуковых катушек, а силу воздействия на пружину регистрировал датчик деформации. Поэтому опытный образец, строго говоря, следовало бы называть электромеханической нейросетью, а не чисто механической.

Даже такой небольшой и простой структуры оказалось достаточно, чтобы обучить ее реагировать на меняющиеся условия. Система пружин динамически подстраивалась под давление разной силы, поступающее с разных сторон, чтобы свести его к нагрузке постоянной величины и направления.

Механическая нейросеть реагирует на изменения нагрузок / © Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе

Механическая нейросеть калифорнийских ученых, таким образом, вела себя как «умный» материал, реакции которого можно программировать обучением. Если сделать из нее, например, крыло самолета — оно сможет подстраиваться под потоки воздуха, выгибаясь нужным образом, чтобы не допустить сильных колебаний подъемной силы. А броня из таких пружинящих треугольников будет концентрировать максимальную прочность в месте удара снаряда.

Правда, для этого нужно кардинально уменьшить масштабы механической нейросети и перенести ее в микромир. Авторы исследования предлагают использовать для этого новейшие материалы с регулируемой жесткостью. Тогда, по их мнению, появится возможность создавать уже трехмерные решетки из огромного количества пружинящих элементов, и интеллектуальность такой «вещественной нейросети» возрастет многократно — ее можно будет обучать куда более сложному поведению.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 15:56
Анна Новиковская

Со школьной парты мы знаем, что мир живой природы делится на бактерии, грибы, растения и животных. Теперь к этому списку добавилась новая супергруппа микроорганизмов-хищников, которых назвали «проворами».

8 часов назад
Алиса Гаджиева

Археологи раскопали рядом с деревней Сен-Жю-ан-Шоссе галло-римское культовое место, устройство которого проливает свет на религиозные практики до и после римского завоевания.

Вчера, 19:00
Алиса Гаджиева

Крупные травоядные ящеры юрского периода не умели щелкать хвостом как бичом, но все же могли использовать его как оборонительное оружие.

6 декабря
Василий Парфенов

Украинская частная космическая компания Promin Aerospace, несмотря на сложную обстановку в стране, продолжает работу над ракетой оригинальной конструкции. Первый тестовый запуск намечен на первую половину 2023 года. В свежем интервью основатель стартапа рассказал, что даже если прототип не получится отправить в полет на родине, сроки не должны сильно измениться.

5 декабря
Александр Березин

Глава Daimler Мартин Даум и Билл Гейтс в разное время, но вполне единодушно отмечали, что законы физики делают грузовую фуру — ключевой элемент современных перевозок — несовместимой с чистой электротягой. Многотонная батарея отнимает слишком много пространства и веса у коммерческого груза, поэтому проекты Tesla Semi Дауму и Гейтсу представлялись «непрактичными». А теперь Илон Маск наконец начал поставки этого грузовика — и просачивающиеся данные о его реальной массе показывают, что Гейтс и Даум ошибались. Как Маску удалось то, что все в один голос считали настолько невозможным, что никто даже не попытался составить ему конкуренцию? И почему это изменит мир вокруг нас?

5 декабря
Сергей Васильев

Интерферометр, плечи которого разнесены по разным континентам Земли, сможет увидеть рождение первых звезд во Вселенной и заметить работу радаров на далекой экзопланете, где, возможно, есть жизнь.

2 декабря
Алиса Гаджиева

Серию секретных рисунков и надписей, добавленных таинственной женщиной-переписчицей, обнаружили в рукописи возрастом более 1200 лет.

24 ноября
Редакция

Режиссер Илай Сасик (Eli Sasich), вдохновившись классическими научно-фантастическими фильмами «Чужой» и «Бегущий по лезвию», несколько лет назад снял короткометражный фильм «Атропа», который стоит посмотреть, если вы интересуетесь наукой и космическими технологиями.

19 ноября
Анна Новиковская

В последний раз черношейного фазанового голубя видели еще в 1882 году, и с тех пор ученые не знали, живет ли еще в лесах острова Фергуссон эта красивая птица. Теперь, наконец, им повезло: одна из камер запечатлела представителя редчайшего подвида фазановых голубей.

[miniorange_social_login]

Комментарии

3 Комментария

Блин, а я где-то неделю назад придумал смеху ради такое словосочетание "механическая нейросеть", а это, оказывается, новейшие разработки...
21.10.2022
-
3
+
"Механическая нейросеть калифорнийских ученых, таким образом, вела себя как «умный» материал, реакции которого можно программировать обучением. Если сделать из нее, например, крыло самолета — оно сможет подстраиваться под потоки воздуха, выгибаясь нужным образом, чтобы не допустить сильных колебаний подъемной силы. А броня из таких пружинящих треугольников будет концентрировать максимальную прочность в месте удара снаряда." Ну, вы, блин, загнули, калифорнийские ученые. "Оно, может, и умно, но больно непонятно. Над вами потешаться будут." (с) М. А. Булгаков
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: