Menu Home

Бесплатная техническая библиотека для любителей и профессионалов Бесплатная техническая библиотека


НОВОСТИ НАУКИ И ТЕХНИКИ, НОВИНКИ ЭЛЕКТРОНИКИ
Бесплатная техническая библиотека / Лента новостей

Самообучаемая электрическая сеть

30.03.2022

Ученые из Университета Пенсильвании открыли новый подход к машинному обучению. Обычная электрическая цепь самостоятельно научилась распознавать цветы по размеру лепестков.

Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив случайным образом 16 резисторов. Исследователи устанавливают напряжение для определенных входных узлов и считывают показатели выходных узлов. Самостоятельно регулируя резисторы, сеть научилась производить желаемые данные для заданного набора исходных значений.

"Сеть была настроена для выполнения множества простых задач ИИ, - говорит Диллаву. - Например, она может различать три вида цветков ириса с точностью более 95% на основе четырех параметров: длины и ширины лепестков и чашелистиков".

Для машинного обучения ИИ, как правило, используют искусственные нейронные сети. Такие сети обычно существуют только в памяти компьютера. Нейронная сеть состоит из точек или узлов, каждый из которых может принимать значение от 0 до 1, соединенных ребрами. Каждое ребро имеет свой вес в зависимости от значений в узлах. При обучении такой системы требуется проводить регулировку веса ребер, чтобы получить нужный результат.

"Это сложная проблема оптимизации, которая значительно возрастает с увеличением размера сети и требует большого количества вычислительных ресурсов", - отмечает Диллаву. - Ситуация усложняется тем, что все ребра должны настраиваться одновременно".

Чтобы обойти эту проблему, физики искали системы, которые могли бы настраивать себя без внешних вычислений. Ученые построили две идентичные сети друг над другом. В замкнутой сети они подавали напряжение и фиксировали на выходных элементах нужные значения. В открытой сети устанавливалось только напряжение на входном резисторе.

Система регулировала сопротивление на резисторах в двух сетях в зависимости от разницы напряжений между идентичными узлами в каждой из них. За нескольких итераций эти корректировки привели все напряжения во всех резисторах в двух сетях в соответствие. Система научилась выдавать правильные выходные данные для заданных исходных значений.

"Эта настройка требует незначительных вычислений, - говорит Диллаву. -Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в замкнутой и свободной сетях с помощью компаратора. Наша работа доказывает принципиальную возможность нового способа машинного обучения, который не требует больших вычислений".

<< Назад: Поезд на магнитной подушке с беспроводным питанием 31.03.2022

>> Вперед: Ткань слышит звук 30.03.2022

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Токсичность интернета преувеличена 07.01.2026

Социальные сети нередко воспринимаются как арена постоянной агрессии, оскорблений и распространения фейковой информации. Новое исследование Стэнфордского университета показывает, что реальность значительно отличается от популярного представления: интернет гораздо менее токсичен, чем многие пользователи считают. Ученые опросили более тысячи американцев, попросив их оценить долю пользователей соцсетей, которые ведут себя агрессивно или распространяют ненависть. Оказалось, что впечатления людей сильно преувеличивают масштабы проблемы. Например, респонденты считали, что почти половина пользователей Reddit хотя бы раз оставляла оскорбительные комментарии, тогда как фактические данные платформы показывают, что таких людей не более 3%. Аналогичная ситуация наблюдается с дезинформацией. Опрос показал, что большинство участников считали почти половину аудитории Facebook распространителями фейковых новостей, однако статистика говорит об обратном: фактическая доля таких пользователей состав ...>>

Процессоры Ryzen AI 400 07.01.2026

Современные вычисления все больше ориентируются на интеграцию искусственного интеллекта и высокую производительность в компактных устройствах, таких как ноутбуки и мини-ПК. Новая линейка процессоров AMD Ryzen AI 400 демонстрирует, как разработчики объединяют мощные центральные ядра, графику и нейросетевые ускорители в одном чипе, чтобы удовлетворять растущие потребности пользователей в играх, контенте и ИИ-приложениях. AMD представила процессоры серии Gorgon Point, которые включают до 12 ядер Zen 5 и до 24 потоков вычислений. Чипы поддерживают интегрированную графику RDNA 3.5, обеспечивают максимальную тактовую частоту до 5,2 ГГц и имеют энергопотребление от 15 Вт до 54 Вт. Особое внимание уделено NPU, способному обрабатывать до 60 триллионов операций в секунду (TOPS), что делает эти процессоры эффективными для задач с искусственным интеллектом. Конструкция Ryzen AI 400 сочетает ядра Zen 5 и Zen 5c, обеспечивая высокую гибкость и производительность. Несмотря на то, что архитектур ...>>

Женщины лучше распознают признаки болезни по лицу 06.01.2026

Способность распознавать, что кто-то нездоров, часто проявляется интуитивно: бледная кожа, опущенные веки, уставшее выражение лица могут сигнализировать о недомогании. Новое исследование международной группы ученых показало, что женщины в среднем точнее мужчин улавливают такие тонкие невербальные признаки болезни, что может иметь эволюционные и социальные объяснения. В отличие от предыдущих работ, где использовались отредактированные фотографии или имитация больных лиц, ученые решили проверить, насколько люди способны распознавать естественные признаки недомогания. Такой подход позволил оценить реальную чувствительность к изменениям в лицах, возникающим при болезни. В исследовании приняли участие 280 студентов, поровну мужчин и женщин. Участникам предложили оценить 24 фотографии, на которых изображены люди как в здоровом состоянии, так и во время болезни. Это дало возможность сравнить восприятие естественных признаков недомогания в реальных лицах. Для анализа состояния каждого ...>>

Робот LG CLOiD 06.01.2026

LG представила своего нового работа CLOiD. Его возможности выходят за рамки простого выполнения команд - он способен адаптироваться к образу жизни владельца и управлять подключенными бытовыми приборами. LG CLOiD объединяет два ключевых направления корейской компании: платформу роботизированной помощи LG Q9 и экосистему умного дома LG ThinQ. На демонстрации робот показал, что умеет готовить завтрак: доставать молоко из холодильника, помещать круассан в духовку и выполнять другие кулинарные задачи. Кроме того, CLOiD может самостоятельно запускать стирку, после сушки складывать одежду и раскладывать ее по шкафу. Таким образом, робот подстраивается под повседневные привычки хозяев и может управлять всеми совместимыми устройствами, подключенными к сети. Конструкция LG CLOiD специально адаптирована для работы в жилых помещениях. Основной блок робота соединен с телом, оснащенным двумя шарнирными руками-манипуляторами, а базируется он на колесной платформе с функцией автономной навигации ...>>

Твердотельные батареи без потерь от замерзания ионов 05.01.2026

Энергетика и электроника сегодня все больше зависят от надежных и безопасных источников энергии. Твердотельные батареи рассматриваются как ключ к следующему этапу развития портативных и стационарных устройств, однако традиционные подходы сталкиваются с фундаментальной проблемой: при затвердевании электролита движение ионов замедляется или полностью останавливается. Новое исследование ученых из Оксфордского университета и их партнеров может изменить это представление и открыть путь к созданию безопасных и эффективных твердых аккумуляторов. В своей работе исследователи разработали новый класс органических электролитов, которые сохраняют высокую ионную проводимость независимо от состояния - жидкого, жидкокристаллического или твердого. Такие материалы получили название "электролиты, независимые от состояния" (state-independent electrolytes, SIE). Аспирантка Джульетт Барклай, первый автор исследования, отмечает, что это доказывает возможность проектировать органические молекулы так, чтоб ...>>

Случайная новость из Архива

Твердотельный оптический нанодвигатель 27.07.2022

Двигатели разного типа довольно распространенной вещью в нашей повседневной жизни, они присутствуют в автомобилях, стиральных машинах, компьютерах и многих других вещах. Также существуют крохотные нанодвигатели, которые используются для приведения в действие нанороботов, микроэлектромеханических систем и других устройств, которые можно рассмотреть только под микроскопом. Однако, большинство созданных ранее наводнителей, особенно приводимых в действие светом, способны работать только в жидкой среде, что значительно сужает сферу их практического применения.

Исследователи из Техасского университета в Остине продемонстрировали созданный ими первый в своем роде твердотеловый оптический нанодвигатель, который может быть встроен в любое устройство и даже кристалл электронного чипа.

Этот новый крошечный двигатель имеет ширину менее 100 нанометров. Он является подложкой из специального энергоемкого материала, изменяющего свое фазовое состояние (от твердого до газожидкого) под воздействием света, и одной или двух металлических наночастиц, выполняющих роль ротора, двигаясь по окружности в области фазового перехода материала подложки.

Подобные двигатели, размещенные на кристаллах чипов, могут производить преобразование энергии света в кинетическую энергию движения и, затем, электрическую энергию. Это в свою очередь позволит создать электронные устройства, способные работать под естественным или искусственным освещением без использования какого-либо вида топлива, батарей и других внешних источников энергии.

В своей дальнейшей работе техасские исследователи постараются улучшить созданный ими нанодвигатель путем использования других материалов для подложки и наночастиц. Это, по их мнению, позволит увеличить стабильность работы двигателя, улучшить управляемость и повысить эффективность преобразования энергии света в энергию механического движения.

Смотрите полный Архив новостей науки и техники, новинок электроники


Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте

www.diagram.com.ua

www.diagram.com.ua
2000-2026