一种物理神经网络
💥炸裂：悉尼大学和加州大学的研究人员开发出一种物理神经网络，它可以像人脑神经元一样实时学习和记忆。
研究中使用的纳米线网络，由极其微小的线组成，研究人员通过这种网络成功地进行了图像识别和记忆任务，并展示了其在线学习和记忆的能力。
在机器学习基准测试中表现出高达93.4%的准确率，能够识别和记忆数字序列。
这一突破性的研究使用了模仿大脑中神经网络的纳米线网络，对高效、低能耗的机器智能的未来具有重大意义，特别是在在线学习环境中。
研究中使用的纳米线网络，由极其微小的线组成，类似于儿童游戏“捡起棍子”，能够自组织成类似大脑中神经网络的模式。
这些网络通过简单的算法响应电阻的变化来执行特定的信息处理任务，这种被称为“电阻性记忆切换”的功能，当电流输入遇到导电性变化时就会产生，类似于大脑中的突触。
该研究内容已经发表在Nature杂志上。
主要特性：
1、实时学习与记忆：该物理神经网络能够即时响应并记忆信息，模仿大脑神经元的工作方式。
2、纳米线网络结构：这些网络由直径仅为几十亿分之一米的微小线组成，它们自组织成复杂的网络结构，类似于大脑中的神经网络。
3、电阻性记忆切换：该神经网络通过在纳米线交叉点处的电阻变化来学习和记忆，这一点与大脑中的突触功能相似。
4、高效识别能力：在机器学习基准测试中表现出高达93.4%的准确率，能够识别和记忆数字序列。
5、在线动态数据处理：能够处理连续变化的大量数据，适用于实时在线学习，无需大量能源和存储空间。
与传统的数据存储和机器学习模型相比，它们在能量消耗和实用性方面具有优势。
重大科学意义：
1、机器智能的新途径：这项研究为开发高效、低能耗的机器智能提供了新的可能性，尤其是在需要实时在线学习和适应的场景中。
2、模拟大脑学习过程：通过物理方式模拟大脑的学习和记忆机制，为理解大脑功能和开发类脑计算设备提供了新的视角。
3、节能的数据处理：传统的机器学习模型需要大量的能源来存储和训练数据，而这种新型神经网络通过在线学习减少了能源和存储需求。
4、推动神经科学与人工智能的交叉：该技术的发展促进了神经科学与人工智能领域的交叉融合，可能会产生新的研究方向和应用。
5、实际应用前景：这种网络在未来可能被应用于各种智能系统中，如智能传感器、机器人和其他自适应技术，具有广泛的应用潜力。
详细报道：https://scitechdaily.com/neural-networks-go-nano-brain-inspired-learning-takes-flight/
Nature论文：https://nature.com/articles/s41467-023-42470-5
