3月29日消息，近日，科学家创造了一种称为旋转玻璃的稀有物质形式，可以通过将算法直接打印在物理硬件上，让其具备人工智能的特性。旋转玻璃的不寻常特性使一种形式的人工智能能够像大脑一样从部分图像中识别物体，并显示出低功耗计算的前景。
图片来源：阿尔托大学 Jenna Maria Rantala
在工程材料和计算的交叉点上，自旋玻璃系统包括一个无序的纳米磁体系统，由材料中两种磁序之间的随机相互作用和竞争产生。
洛斯阿拉莫斯国家实验室理论物理学博士后研究员、《自然》杂志新论文的主要作者迈克尔·萨科内说：“我们的工作首次实现了由纳米磁体组成的人造自旋玻璃的实验实现，以复制神经网络。我们的论文为实际使用这些物理系统奠定了基础。”
自旋玻璃是一种以数学方式思考材料结构的方法。第一次可以自由地使用电子束光刻技术调整这些系统内的相互作用，这使得在自旋玻璃网络中表示各种计算问题成为可能。
在工程材料和计算的交叉领域，自旋玻璃系统是一种无序的纳米磁体系统，由材料中两种磁序之间的随机相互作用和竞争产生。它们表现出“挫败感”，这意味着当它们的温度下降时它们不会进入一个均匀有序的配置，并且它们具有可用于计算应用程序的独特的热力学和动态特性。
“描述旋转眼镜的理论模型被广泛用于其他复杂系统，例如描述大脑功能、纠错码或股票市场动态的模型，”Saccone说：“对旋转玻璃的广泛兴趣为生产人造旋转玻璃提供了强大的动力。”
研究团队将理论和实验工作相结合，制造并观察了人工自旋玻璃作为原理验证的Hopfield神经网络，该网络对关联记忆进行数学建模，以指导人工自旋系统的无序。
自旋玻璃和Hopfield网络共生发展，一个领域相互补充。联想记忆，无论是在Hopfield网络还是其他形式的神经网络中，都将与对象相关的两个或多个记忆模式联系起来。如果只触发一个记忆——例如，通过接收人脸的部分图像作为输入——那么网络就可以召回完整的人脸。与更传统的算法不同，联想记忆不需要完全相同的场景来识别记忆。
这些网络的记忆对应于自旋系统的基态，并且比其他神经网络受噪声干扰更少。
Saccone和团队的研究证实，这种材料是一种自旋玻璃，证据可以让他们描述系统的特性以及它如何处理信息。在旋转玻璃中开发的AI算法将比传统算法“更混乱”，但对于某些AI应用程序也更加灵活。
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