Kann ein Computer wie ein Mensch aus der Vergangenheit lernen und vorhersagen, was als nächstes passieren wird?
Es überrascht Sie vielleicht nicht, zu hören, dass ein High-End-KI-Modell dieses Kunststück vollbringen kann, aber wie wäre es mit einem Computer, der etwas anders aussieht – eher wie ein Wassertank?
Wir haben gebaut Ein kleiner Proof-of-Concept-Computer Es verwendet fließendes Wasser anstelle eines herkömmlichen Logikschaltkreisprozessors und sagt zukünftige Ereignisse durch einen Ansatz namens „Tank Computing“ voraus.
In Benchmark-Tests schnitt der Analogcomputer gut darin ab, sich Eingabedaten zu merken und zukünftige Ereignisse vorherzusagen – und in einigen Fällen sogar besser als ein Hochleistungs-Digitalcomputer.
Wie funktioniert es also?
Steine in den Teich werfen
Stellen Sie sich zwei Kinder vor, Alice und Bob, die am Rande eines Teiches spielen. Bob wirft scheinbar wahllos große und kleine Steine nacheinander ins Wasser.
Große und kleine Steine erzeugen Wasserwellen unterschiedlicher Größe. Alice beobachtet die von den Steinen erzeugten Wasserwellen und lernt, vorauszusehen, was die Wellen als nächstes tun werden – und daraus kann sie eine Vorstellung davon bekommen, welchen Stein Bob als nächstes werfen wird.
Panzercomputer Kopieren Sie den Gedankenprozess, der in Alices Gehirn abläuft. Sie können aus vergangenen Eingaben lernen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Obwohl Lagercomputer zunächst mit neuronalen Netzen vorgeschlagen wurden – Computerprogrammen, die lose auf der Struktur von Neuronen im Gehirn basieren –, konnten sie auch mithilfe von neuronalen Netzen gebaut werden Einfache physikalische Systeme.
Tankcomputer sind analoge Computer. Ein analoger Computer stellt Daten kontinuierlich dar, im Gegensatz zu einem digitalen Computer, der Daten als sich abrupt ändernde binäre Zustände „Null“ und „Eins“ darstellt.
Kontinuierliche Datendarstellung gelang es Analoge Computer zur Modellierung einiger natürlicher Ereignisse – Ereignisse, die in einer Art unvorhersehbarer Reihenfolge namens „Chaotische ZeitreiheBesser als ein digitaler Computer.
Wie Vorhersagen funktionieren
Um zu verstehen, wie wir einen Reservoir-Computer zur Erstellung von Vorhersagen verwenden können, stellen Sie sich vor, Sie hätten eine Aufzeichnung der täglichen Regenfälle des vergangenen Jahres und einen Eimer voller Wasser in Ihrer Nähe. Wassermann wird unser „Rechentank“ sein.
Den täglichen Niederschlagsrekord tragen wir steinweise in den Eimer ein. An einem leicht regnerischen Tag werfen wir einen kleinen Stein; Für einen starken Regentag ein großer Stein. Für einen Tag ohne Regen werfen wir keinen Stein.
Jeder Stein erzeugt Wellen, die dann um den Eimer rollen und mit den Wellen interagieren, die von den anderen Steinen erzeugt werden.
Am Ende dieses Prozesses gibt uns der Zustand des Wassers im Eimer eine Vorhersage. Wenn die Wechselwirkungen zwischen den Wellen zu großen neuen Wellen führen, können wir sagen, dass der Aktiencomputer starken Regen vorhersagt. Wenn es jedoch klein ist, sollten wir nur mit leichtem Regen rechnen.
Es ist auch möglich, dass sich Wellen gegenseitig aufheben und eine flache Wasseroberfläche entsteht. In diesem Fall ist mit keinem Regen zu rechnen.
Der Stausee erstellt eine Wettervorhersage, da sich die Eimerwellen und Niederschlagsmuster im Laufe der Zeit nach denselben physikalischen Gesetzen entwickeln.
Das gilt auch für viele andere natürliche, soziale und wirtschaftliche Prozesse. Dadurch kann der Tankcomputer auch Vorhersagen treffen Finanzmärkte und selbst bestimmte Typen Zu Menschliche Aktivität.
Länger anhaltende Wellen
Die „Eimer voll Wasser„Der Reservoircomputer hat seine Grenzen. Zum einen sind Wellen nur von kurzer Dauer. Um komplexe Prozesse wie Klimawandel und Bevölkerungswachstum vorherzusagen, brauchen wir ein Reservoir mit dauerhafteren Wellen.“
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Eine der Optionen sind „Solitonen“. Dabei handelt es sich um selbstverstärkende Wellen, die ihre Form behalten und weite Strecken zurücklegen.
Für unseren Tankcomputer verwendeten wir solitonenartig komprimierte Wellen. Solche Wellen sieht man oft am Waschbecken oder am Trinkbrunnen im Badezimmer.
In unserem Computer fließt eine dünne Wasserschicht über ein leicht geneigtes Metallblech. Eine kleine elektrische Pumpe verändert die Strömungsgeschwindigkeit und erzeugt einzelne Wellen.
Wir haben eine fluoreszierende Substanz hinzugefügt, um das Wasser unter ultraviolettem Licht zum Leuchten zu bringen und so die Größe der Wellen genau zu messen.
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Die Pumpe spielt im Spiel von Alice und Bob die Rolle fallender Steine, die einzelnen Wellen entsprechen jedoch den Wellen auf der Wasseroberfläche.
Einzelne Wellen bewegen sich schneller und leben länger als Wasserwellen in einem Eimer, sodass unser Computer Daten schneller verarbeiten kann.
Wie macht man das also?
Wir geprüft Die Fähigkeit unseres Computers, sich frühere Eingaben zu merken und anhand eines Standardsatzes zufälliger und chaotischer Daten Vorhersagen zu treffen.
Unser PC erledigte nicht nur alle Aufgaben außergewöhnlich gut, sondern übertraf auch einen Hochleistungs-Digital-PC, bei dem das gleiche Problem auftrat.
mit meinem Kollegen Andrey PototskyAußerdem haben wir ein mathematisches Modell erstellt, das es uns ermöglichte, die physikalischen Eigenschaften einzelner Wellen besser zu verstehen.
Als nächstes planen wir, unseren Computer als zu minimieren Mikrofluidischer Prozessor. Die Wasserwellen sollen in der Lage sein, Berechnungen innerhalb eines Chips durchzuführen, der ähnlich funktioniert wie die Siliziumchips, die in jedem Smartphone verwendet werden.
In Zukunft könnte unser Computer in der Lage sein, zuverlässige Langzeitprognosen in Bereichen wie Klimawandel, Waldbränden und Finanzmärkten – und vielem mehr – zu erstellen. Niedrigere Kosten und größere Verfügbarkeit der heutigen Supercomputer.
Auch unser Computer ist von Natur aus immun gegen Cyberangriffe, da er keine digitalen Daten nutzt.
unser Vision ist, dass ein auf Solitonen basierender mikrofluidischer Tankcomputer Datenwissenschaft und maschinelles Lernen in ländliche und abgelegene Gemeinden auf der ganzen Welt bringen wird. Aber vorerst geht unsere Forschungsarbeit weiter.
Iwan MaximowHauptwissenschaftlicher Mitarbeiter, Charles-Sturt-Universität
Dieser Artikel wurde erneut veröffentlicht von Gespräch Unter Creative Commons-Lizenz. Lies das Der Originalartikel.
