• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21.10.2022
Никита Логинов
4
6 636

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
11 июня
Андрей

Китайские палеонтологи обнаружили образцы самых больших моллюсков, живших после Великого вымирания. Их гигантский размер говорит о том, что брюхоногие интенсивнее и быстрее восстановились в росте после массовой гибели. До этого подобные свидетельства находили в ладинском ярусе, а сейчас в анизийском.

Вчера, 08:19
Дарья Г.

В центре далекой галактики OJ 287 находятся две черные дыры, одна из которых в сотню раз больше другой. В 2021 году астрономы подтвердили существование пары по изменению яркости объекта. Теперь же ученым удалось доказать, что источником той необычной вспышки была именно малая черная дыра.

Вчера, 11:12
Александр Березин

Нынешняя версия крупнейшего носителя SpaceX вдвое мощнее «Сатурна-5», самой мощной ракеты прошлого. Однако документ Федерального управления гражданской авиации США показал, что Илон Маск планирует серьезно нарастить разрыв. Попутно у его ракеты значительно увеличится количество двигателей в обеих ступенях, в итоге она станет выше высочайшей пирамиды на земле.

10 июня
Александр Березин

Исследователи из США выяснили, что примерно два миллиона лет назад Солнечная система захватила хвост облака холодного межзвездного газа. В результате гелиосфера сильно сжалась, дав галактическим лучам свободно облучать все планеты системы. Это должно было вызвать и серьезные проблемы с климатом.

11 июня
Андрей

Китайские палеонтологи обнаружили образцы самых больших моллюсков, живших после Великого вымирания. Их гигантский размер говорит о том, что брюхоногие интенсивнее и быстрее восстановились в росте после массовой гибели. До этого подобные свидетельства находили в ладинском ярусе, а сейчас в анизийском.

8 июня
Михаил Орлов

Переселение позвоночных из воды в наземно-воздушную среду жизни стало поворотным моментом в истории биосферы. Однако этот эволюционный скачок имел и серьезные побочные эффекты: он привел к потере способности восстанавливать потерянные части тела рептилиями, птицами и млекопитающими. В новой статье биологи рассмотрели генетические и эволюционные аспекты освоения суши и выяснили, что резкое ослабление регенерации стало своеобразной «расплатой» за адаптации животных к другой среде.

15 мая
НИУ ВШЭ

Международный коллектив исследователей при участии ученых из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ изучил, как выбор иностранного языка влияет на когнитивные способности человека. Оказалось, что языки, непохожие на родной, стимулируют когнитивную функцию на начальном этапе их изучения, а близкие к родному имеют отложенный эффект и помогают мозгу эффективнее работать при более высоком уровне владения иностранным языком.

24 мая
Игорь Байдов

С помощью космических и наземных телескопов международная команда астрономов открыла похожий на нашу планету мир в так называемой зоне обитаемости, позволяющей воде существовать на поверхности тела в жидком состоянии. По космическим меркам экзопланета находится достаточно близко к Земле и, вероятно, представляет собой скалистый мир с благоприятным для жизни климатом. Подобные миры астрономы открывают крайне редко.

27 мая
Андрей

Европейские гляциологи, используя первые снимки Восточной Антарктиды 1937 года, а также фотографии середины XX века и современные спутниковые данные, отследили, как менялись ледники в этом регионе на протяжении 85 лет.

[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

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: