Una nueva investigación que crea artificialmente una forma rara de materia conocida como vidrio giratorio podría generar un nuevo paradigma en inteligencia artificial al permitir que los algoritmos se impriman directamente como hardware físico. Las propiedades inusuales del vidrio giratorio permiten una forma de IA que puede reconocer objetos a partir de imágenes parciales al igual que lo hace el cerebro y se muestra prometedora para la informática de bajo consumo, entre otras capacidades intrigantes.

"Nuestro trabajo logró la primera realización experimental de un vidrio giratorio artificial que consta de nanoimanes dispuestos para replicar una red neuronal", dijo Michael Saccone, investigador postdoctoral en física teórica en el Laboratorio Nacional de Los Álamos y autor principal del nuevo artículo en Física de la Naturaleza . "Nuestro artículo sienta las bases que necesitamos para usar estos sistemas físicos de manera práctica".

Las gafas giratorias son una forma de pensar matemáticamente en la estructura del material. Ser libre, por primera vez, para ajustar la interacción dentro de estos sistemas usando litografía de haz de electrones hace posible representar una variedad de problemas informáticos en redes de vidrio giratorio, dijo Saccone.

En la intersección de los materiales de ingeniería y la computación, los sistemas de vidrio giratorio son un tipo de sistema desordenado de nanoimanes que surgen de interacciones aleatorias y competencia entre dos tipos de orden magnético en el material. Exhiben "frustración", lo que significa que no se asientan en una configuración uniformemente ordenada cuando baja su temperatura, y poseen rasgos termodinámicos y dinámicos distintivos que pueden aprovecharse para aplicaciones informáticas.

"Los modelos teóricos que describen vidrios giratorios se usan ampliamente en otros sistemas complejos, como los que describen la función cerebral, los códigos de corrección de errores o la dinámica del mercado de valores", dijo Saccone. "Este amplio interés en los vidrios giratorios brinda una fuerte motivación para generar un vidrio giratorio artificial".

El equipo de investigación combinó el trabajo teórico y experimental para fabricar y observar el vidrio giratorio artificial como una red neuronal Hopfield de prueba de principio, que modela matemáticamente la memoria asociativa para guiar el desorden de los sistemas de giro artificial.

Las redes Spin Glass y Hopfield se han desarrollado simbióticamente, un campo alimentándose del otro. La memoria asociativa, ya sea en una red de Hopfield o en otras formas de redes neuronales, vincula dos o más patrones de memoria relacionados con un objeto. Si solo se activa una memoria, por ejemplo, al recibir una imagen parcial de una cara como entrada, entonces la red puede recuperar la cara completa. A diferencia de los algoritmos más tradicionales, la memoria asociativa no requiere un escenario perfectamente idéntico para identificar una memoria.

Los recuerdos de estas redes corresponden a los estados fundamentales de un sistema de espín y se ven menos perturbados por el ruido que otras redes neuronales.

La investigación de Saccone y el equipo confirmó que el material era un vidrio giratorio, evidencia que les permitirá describir las propiedades del sistema y cómo procesa la información. Los algoritmos de IA desarrollados en vidrio giratorio serían "más complicados" que los algoritmos tradicionales, dijo Saccone, pero también más flexibles para algunas aplicaciones de IA. + Explora más

Memorias y paisajes energéticos de estados vítreos magnéticos