• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21.10.2022
Никита Логинов
4
6 761

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 / Автор: Наталья Федосеева

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
6 февраля
Березин Александр

Исследование сотен образцов древней ДНК показало, где и когда сформировалась общность ямной культуры, первых индоевропейцев, устроивших массовую экспансию на запад и восток и определивших облик современного человечества.

Вчера, 19:23
Елизавета Александрова

На окраинах нашей галактики наблюдают звезды, которые ей не принадлежат: они разогнались до таких скоростей, что преодолели притяжение Млечного Пути и летят сейчас в межгалактическое пространство. Недавно астрономы рассмотрели их траектории и обнаружили, что многие из них «родом» из крупнейшей галактики-спутника Млечного Пути — Большого Магелланова Облака. Это рождает подозрения, что в нем скрывается источник такого необычного ускорения.

Вчера, 10:07
Любовь

Астрофизики предложили заглянуть в недра нейтронных звезд, фиксируя колебания гравитационных волн, возникающих непосредственно в момент слияния. Раскрыть важнейшую информацию о ядерных процессах внутри светил можно, поймав особый «чистый» сигнал.

6 февраля
Березин Александр

Исследование сотен образцов древней ДНК показало, где и когда сформировалась общность ямной культуры, первых индоевропейцев, устроивших массовую экспансию на запад и восток и определивших облик современного человечества.

Вчера, 19:23
Елизавета Александрова

На окраинах нашей галактики наблюдают звезды, которые ей не принадлежат: они разогнались до таких скоростей, что преодолели притяжение Млечного Пути и летят сейчас в межгалактическое пространство. Недавно астрономы рассмотрели их траектории и обнаружили, что многие из них «родом» из крупнейшей галактики-спутника Млечного Пути — Большого Магелланова Облака. Это рождает подозрения, что в нем скрывается источник такого необычного ускорения.

6 февраля
НИУ ВШЭ

Исследователи из ВШЭ и Лондонской школы гигиены и тропической медицины установили 15 ключевых мотивов человеческого поведения. Изучив взгляды, предпочтения и поступки людей с точки зрения эволюционной теории, они показали, как мотивы переплетаются и формируют привычки и отношения между людьми.

31 января
Березин Александр

В 2022-2025 годах страны Западной Европы попытались отказаться от природного газа из России. Автор новой работы показал, что получившиеся при этом результаты были во многом противоположны целям.

13 января
Юлия Трепалина

Многие предпочитают вступать в романтические отношения с людьми примерно своего возраста, но есть и пары с существенной возрастной разницей. Международная группа ученых недавно на крупной выборке людей проследила за изменениями возраста партнеров на старте отношений в разные годы жизни.

14 января
Елизавета Александрова

По распространению сейсмических волн в недрах Земли геологи словно «сканируют» планету и обнаруживают все больше интересных особенностей ее внутреннего строения. Недавно очередное такое исследование заставило ученых особенно внимательно рассмотреть то, что скрывается под Тихоокеанской литосферной плитой.

[miniorange_social_login]

Комментарии

4 Комментария
Широкое применение, самообучаемых нейросетей, расширило наши возможности во всех областях науки, техники и даже повседневной жизни. Использование искусственного интеллекта в проектировании, позволяет выполнять вычисления с, ранее недостижимой точностью. Этот сайт написат ИИ <a href=" https:=" kolatelegraf.ru=" remont-vannoj-komnaty-pod-klyuch-v-habarovske=" "=" target="_blank" rel="nofollow">kolatelegraf.ru/</a>
Блин, а я где-то неделю назад придумал смеху ради такое словосочетание "механическая нейросеть", а это, оказывается, новейшие разработки...
Zhe Sh
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?
Причина отклонения
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