Bekijk in browser
[https://elink.clickdimensions.com/m/1/98267547/02-b21032-0357b66902fe47cfa587e263a2537bc0/1/34/5978a4f1-0da5-46a5-9198-11e4376392d7]
Op weg naar een quantumbrein
Een intelligent materiaal dat leert door zichzelf fysiek te veranderen, net
zoals het menselijk brein, kan de basis vormen van een compleet nieuwe
generatie energiezuinige computers. Natuurkundigen van de Radboud Universiteit
werken aan zo’n zogenaamd ‘quantumbrein’, en hebben nu een belangrijke stap
gezet. Ze kunnen een netwerk van atomen bouwen met vergelijkbaar gedrag als
neuronen en synapsen in het brein. Ze publiceren hun bevindingen in Nature
Nanotechnology op 1 februari.
Naarmate de wereldwijde behoefte aan computercapaciteit groeit, zijn er steeds
meer energieslurpende datacenters nodig. ‘Het is evident dat we op zoek moeten
naar nieuwe energiezuinige manieren om informatie te verwerken en op te slaan’,
zegt Alexander Khajetoorians, hoogleraar Scanning Probe Microscopy aan de
Radboud Universiteit, en projectleider van het onderzoek.
‘Hier zijn niet alleen verbeteringen in de bestaande technologieën voor nodig,
maar ook fundamenteel onderzoek in baanbrekende en nieuwe richtingen. Ons idee
voor het bouwen van een “quantumbrein”, dat gebaseerd is op de
quantummechanische eigenschappen van materialen, zou de basis kunnen vormen
voor duurzame oplossingen voor toepassingen in de kunstmatige intelligentie.’
Het quantumbrein
Voor kunstmatige intelligentie moet een computer in staat zijn om patronen in
de wereld te herkennen en nieuwe aan te leren. Computers vandaag de dag doen
dit via machine learning software op hardware waarin opslag en het verwerken
van informatie op twee verschillende plekken gebeurt. ‘Tot op heden werkt deze
technologie, die gebaseerd is op een eeuwenoud paradigma, goed genoeg. Maar
uiteindelijk is het een enorm energie-inefficiënt proces’, vertelt Bert Kappen,
hoogleraar Neurale netwerken en machine intelligentie.
De natuurkundigen onderzochten of een stuk hardware hetzelfde kan doen, zonder
dat daarbij software nodig is. Ze ontdekten dat ze met kobaltatomen op zwarte
fosfor een netwerk konden bouwen dat informatie opslaat en verwerkt,
vergelijkbaar met hoe de hersenen dat doen. En verrassend genoeg bleek dit
materiaal zichzelf te veranderen.
Infographic: Hoe het quantumbrein informatie verwerkt vergeleken met het
menselijk brein en een reguliere computer. Bekijk een grote versie
[https://www.ru.nl/nieuws-agenda/nieuws/vm/imm/2021/weg-quantumbrein/] op de
website.
Atomen die zich aanpassen
In 2018 toonden Khajetoorians en collega’s al aan dat het mogelijk is om
informatie op te slaan op een enkel kobaltatoom. Met een bepaald voltage konden
ze het atoom laten ‘vuren’, waarbij de staat van het atoom willekeurig wisselde
tussen een 0 en 1, vergelijkbaar met één neuron. Nu hebben ze ontdekt hoe ze
specifieke groepen van deze atomen kunnen opbouwen, en vonden dat het
vuurgedrag van zo’n groepje atomen lijkt op het gedrag van een computermodel
dat door het brein geïnspireerd is en gebruikt wordt voor kunstmatige
intelligentie.
Met dit systeem hebben ze de kleinste synaps ter wereld gebouwd, namelijk ter
grootte van één atoom. Onbewust zagen ze dat het netwerk van atomen een
ingebouwd vermogen heeft om zichzelf aan te passen: de atomen met de rol van
synapsen veranderden hun vuurgedrag afhankelijk van welke input ze ‘zagen’.
‘Wanneer we het materiaal over een langere periode stimuleerden met een bepaald
voltage, zagen we verrassend genoeg dat de ‘atoomsynapsen’ veranderden. Het
materiaal paste zijn gedrag aan op basis van de externe stimuli dat het
ontving. Het leerde uit zichzelf’, vertelt Khajetoorians.
Verder verkennen en ontwikkelen
De onderzoekers zijn nu van plan om het systeem op te schalen en een groter
netwerk van atomen te bouwen. Ook gaan ze onderzoek doen naar nieuwe
‘quantummaterialen’ die gebruikt zouden kunnen worden. Het is belangrijk dat ze
gaan begrijpen waarom de atomen zich gedragen zoals ze doen. ‘We staan nu op
een punt waar we fundamentele natuurkunde kunnen gaan koppelen aan concepten
uit de biologie, zoals leren en geheugen’, zegt Khajetoorians.
‘Als we uiteindelijk echte machines kunnen bouwen met dit materiaal, kunnen we
zelflerende apparaten bouwen die energiezuiniger en kleiner zijn dan de huidige
computers. Maar pas wanneer we echt begrijpen hoe het werkt, en dat is nog een
mysterie, zullen we het gedrag kunnen sturen en het tot nieuwe technologie
kunnen ontwikkelen. Het is echt een spannende tijd.’
Publicatie
'An atomic Boltzmann machine capable of self-adaption', Nature Nanotechnology
DOI: 10.1038/s41565-020-00838-4
[https://www.nature.com/articles/s41565-020-00838-4]
Meer weten? Neem contact op met:
* Alexander Khajetoorians, a.khajetoorians@xxxxxxxxxxxxx
[mailto:A.Khajetoorians@xxxxxxxxxxxxx], 0646385357
* Bert Kappen, b.kappen@xxxxxxxxxxxxx, 0652078210
* Persvoorlichting & wetenschapscommunicatie Radboud Universiteit, 024 361
6000, media@xxxxx [mailto:media@xxxxx]
[https://www.instagram.com/radboud_uni/]
[https://www.facebook.com/radbouduniversity]
[https://www.youtube.com/user/Radbouduniversiteit]
[https://www.linkedin.com/school/radboud-university-nijmegen/]
[https://twitter.com/Radboud_Uni]