เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย วัสดุควอนตัมที่รู้จักกันในชื่อ Mott insulators สามารถ “เรียนรู้” เพื่อตอบสนองต่อสิ่งเร้าภายนอกในลักษณะที่เลียนแบบพฤติกรรมของสัตว์ นักวิจัยจาก Rutgers University ในสหรัฐอเมริกากล่าว การค้นพบพฤติกรรม เช่น ความเคยชินและการแพ้ในระบบที่ไม่มีชีวิตเหล่านี้ อาจนำไปสู่อัลกอริทึมใหม่สำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) คอมพิวเตอร์มีจุดมุ่งหมายเพื่อเลียนแบบระบบประสาทของสิ่งมีชีวิตในระดับ
กายภาพของเซลล์ประสาท (เซลล์ประสาทในสมอง)
และประสาท (การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท) ตัวอย่างเช่น เซลล์ประสาท 1 แสนล้านเซลล์ในสมองของมนุษย์ รับอินพุตไฟฟ้าจากเพื่อนบ้าน จากนั้น “ยิง” เอาต์พุตทางไฟฟ้าไปยังผู้อื่น เมื่อผลรวมของอินพุตเกินเกณฑ์ที่กำหนด กระบวนการนี้เรียกอีกอย่างว่า “การพุ่ง” สามารถทำซ้ำได้ในอุปกรณ์ระดับนาโน เช่น ออสซิลเลเตอร์สปินโทรนิก อุปกรณ์ที่ใช้หลักการของนิวโรมอร์ฟิคอาจเรียนรู้วิธีทำงานใหม่ๆ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมโดยตรงเพื่อให้ทำงานสำเร็จ เช่นเดียวกับการทำงานที่เร็วกว่าและประหยัดพลังงานมากกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปมาก
เลียนแบบการเรียนรู้แบบไม่เชื่อมโยง ในงานชิ้นใหม่นี้ นักวิจัยที่นำโดยSubhasish Mandalในภาควิชาฟิสิกส์และดาราศาสตร์ที่ Rutgersมุ่งเน้นไปที่นิกเกิลออกไซด์ ซึ่งเป็นตัวอย่างทั่วไปของวัสดุฉนวน Mott เมื่อพวกเขาตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงค่าการนำไฟฟ้าของวัสดุเมื่อความเข้มข้นของข้อบกพร่องของอะตอมถูกปรับแบบย้อนกลับได้โดยใช้สิ่งเร้าภายนอก เช่น ออกซิเจน โอโซน และแสง พวกเขาพบว่าเลียนแบบการเรียนรู้แบบไม่เชื่อมโยง การเรียนรู้ประเภทนี้เป็นวิธีพื้นฐานที่สุดวิธีหนึ่งในการเรียนรู้ของสิ่งมีชีวิต และช่วยให้สัตว์ปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่อง
การค้นพบที่น่าสนใจอีกประการหนึ่งจากการศึกษานี้
คือเมื่อนักวิจัยเปิดเผยนิกเกิลออกไซด์กับความเข้มข้นของออกซิเจนที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือความเข้มของแสงที่ต่างกัน วัสดุนั้นไม่สามารถตอบสนองได้อย่างเต็มที่และแทนที่จะอยู่ในสภาพที่ไม่เสถียรโดยมีค่าการนำไฟฟ้าผันผวนเพียงเล็กน้อย เมื่อพวกเขาแนะนำข้อบกพร่องของอะตอมเพิ่มเติมในตัวอย่างโดยใช้สิ่งเร้าที่รุนแรงกว่า โอโซน ค่าการนำไฟฟ้าของวัสดุจะผันผวนเร็วขึ้น และช้าลงอีกครั้งเท่านั้น
ลักษณะการเรียนรู้สากล Mandal กล่าวว่าผลลัพธ์ของทีมแสดงให้เห็นถึงลักษณะการเรียนรู้ที่เป็นสากล เช่น ความเคยชินและอาการแพ้ที่มักพบในสิ่งมีชีวิต นอกจากนี้ เขายังแนะนำว่าลักษณะเฉพาะที่พวกเขาค้นพบสามารถสร้างแรงบันดาลใจให้อัลกอริทึมใหม่สำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลในโครงข่ายประสาทเทียมและ AI ได้มากเท่ากับการเคลื่อนไหวร่วมกันของนกหรือปลาในอดีต “วงการ AI ที่กำลังเติบโตนั้นต้องการฮาร์ดแวร์ที่สามารถโฮสต์คุณสมบัติหน่วยความจำแบบปรับตัวได้นอกเหนือจากที่ใช้ในคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน” เขากล่าว “เราพบว่าฉนวนนิกเกิลออกไซด์ ซึ่งในอดีตเคยถูกจำกัดไว้สำหรับการศึกษาเท่านั้น อาจเป็นผู้สมัครที่น่าสนใจที่จะได้รับการทดสอบในอนาคตสำหรับคอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมอง”
นอกเหนือจากนิกเกิลออกไซด์แล้ว นักวิจัยกล่าวว่าผลกระทบที่คล้ายคลึงกันสามารถพบได้ในวัสดุอื่นๆ ที่มีความสัมพันธ์กันซึ่งมีข้อบกพร่องที่ไวต่อการปรับโดยใช้สิ่งเร้าภายนอก ตอนนี้พวกเขาวางแผนที่จะสำรวจพฤติกรรมการเรียนรู้เพิ่มเติมของอุปกรณ์นิกเกิลออกไซด์ภายใต้สนามไฟฟ้าในชิปทดสอบ
AI และฟิสิกส์อนุภาค: ความร่วมมืออันทรงพลัง
นักวิจัยใช้ QLED แบบพับได้ของพวกเขาเพื่อสร้างอาร์เรย์เมทริกซ์แบบพาสซีฟรูปดาวที่แสดงตัวอักษรและตัวเลข รวมถึงโครงสร้าง 3 มิติอื่นๆ ที่มีรูปร่างเหมือนปิรามิด ลูกบาศก์ เครื่องบิน และแม้แต่ผีเสื้อ Kim ตั้งข้อสังเกตว่าในขณะที่ทีม IBS ได้สร้างอาร์เรย์ QLED ที่ประกอบด้วยพิกเซล 64 พิกเซล แต่เทคนิคเดียวกันนี้สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างการแสดงผลที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ในอนาคต
ขณะนี้นักวิจัยวางแผนที่จะพัฒนา QLED ที่เปลี่ยนรูปได้ซึ่งสามารถใช้กับฟอร์มแฟคเตอร์ต่างๆ สำหรับจอภาพรุ่นต่อไปได้ ในระยะยาว ฮยอนแนะนำว่าเทคนิคใหม่นี้สามารถใช้สร้างกระดาษอิเล็กทรอนิกส์ที่พับได้ง่ายเหมือนแบบทั่วไป “ใครจะรู้ว่าเมื่อใดจะมาถึงเมื่อกระดาษอิเล็กทรอนิกส์ที่มีหน่วยแสดงผลสามารถแทนที่กระดาษจริงได้” เขาพูดว่า.
นักวิจัยในสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่ช่วยให้ไม้สามารถขึ้นรูปเป็นโครงสร้าง 3 มิติที่ซับซ้อนได้ Shaoliang Xiao, Bing Hu และเพื่อนร่วมงานที่ University of Maryland ได้แสดงให้เห็นว่าส่วนประกอบที่มีประโยชน์สามารถทำได้โดยการทำลายโครงสร้างโมเลกุลของผนังเซลล์ไม้แล้วปั้นวัสดุให้เป็นรูปทรงที่ต้องการ แนวทางนี้อาจช่วยให้สามารถผลิตส่วนประกอบที่ปกติทำจากพลาสติกและโลหะ แต่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมน้อยกว่ามาก
พลาสติกและโลหะสามารถแปรรูปเป็นส่วนประกอบโครงสร้างน้ำหนักเบาได้อย่างง่ายดาย โดยมีรูปร่างและขนาดต่างกันออกไป คุณสมบัตินี้ทำให้วัสดุเหล่านี้มีค่ามากเป็นพิเศษสำหรับใช้ในยานพาหนะและอาคาร ซึ่งมาตรการลดน้ำหนักมักจะมีความสำคัญต่อการลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน แต่เนื่องจากต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมในการผลิตโลหะและพลาสติก ทำให้ปัจจุบันมีความต้องการทางเลือกที่ยั่งยืนมากขึ้น
เนื่องจากเป็นทรัพยากรที่แข็งแรง น้ำหนักเบา และหาได้ทั่วไป ขณะนี้ไม้จึงอยู่ระหว่างการศึกษาว่าเป็นวัสดุทดแทนที่มีศักยภาพ เนื่องจากสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ทั้งหมด การผลิตจึงเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากกว่าโลหะและพลาสติกอย่างมาก หากว่ามาจากแหล่งที่ยั่งยืน
ลิกนินไม่สะดวกแต่เมื่อเปรียบเทียบกับวัสดุเหล่านี้ ไม้ยังยากกว่ามากที่จะขึ้นรูปเป็นรูปทรงที่ซับซ้อน ความไม่สะดวกนี้เกิดจากลิกนิน นี่คือไบโอโพลีเมอร์ที่เป็นส่วนประกอบสำคัญของผนังเซลล์ไม้ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะมีรูปร่างเรียวยาวขนานกัน แม้ว่าลิกนินจะมีความสำคัญต่อความแข็งแรงเชิงกลของไม้ แต่ก็ไม่สามารถเปลี่ยนรูปร่างได้โดยไม่แตกหักง่าย
ในการศึกษาของพวกเขา นักวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าผนังเซลล์ของไม้สามารถถูกออกแบบให้เอาชนะความท้าทายที่เกิดจากความแข็งแกร่งของลิกนินได้อย่างไร ในการขนส่งน้ำและสารอาหารจากรากสู่ใบ ต้นไม้ใช้เซลล์ไม้หลายประเภท รวมถึง “เรือ” ซึ่งมีเส้นผ่านศูนย์กลางประมาณ 100 ไมครอน และ “เส้นใย” ที่แคบกว่า ในขั้นตอนแรกของกระบวนการ นักวิจัยได้ปิดช่องทางการขนส่งเหล่านี้โดยการกำจัดลิกนินประมาณ 55% ออกจากผนังเซลล์ จากนั้นจึงทำให้อากาศแห้งเพื่อเอาน้ำออก เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย
