นักวิทยาศาสตร์ได้แสดงให้เห็นว่า Nanowire สามารถแสดงความจำระยะสั้นและระยะยาวได้ ซึ่งคล้ายกับสมองของมนุษย์ เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยเส้นลวดสีเงินที่นำไฟฟ้าได้สูงหุ้มด้วยพลาสติกและจัดเรียงในรูปแบบคล้ายตาข่าย เลียนแบบโครงสร้างทางกายภาพของสมองมนุษย์ ทีมงานประสบความสำเร็จในการทดสอบความสามารถหน่วยความจำของ Nanowire โดยใช้งานที่คล้ายกับการทดลองทางจิตวิทยาของมนุษย์ ความก้าวหน้าทางนาโนเทคโนโลยีนี้ชี้ให้เห็นว่าระบบฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ชีวภาพอาจจำลองการเรียนรู้และความจำที่เหมือนสมองได้ และมีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงมากมาย เช่น การปรับปรุงวิทยาการหุ่นยนต์และอุปกรณ์เซ็นเซอร์ในสภาพแวดล้อมที่คาดเดาไม่ได้
Scientists have demonstrated that nanowire networks can exhibit short- and long-term memory, similar to the human brain. These networks, comprised of highly conductive silver wires covered in plastic and arranged in a mesh-like pattern, mimic the physical structure of the human brain. The team successfully tested the nanowire network’s memory capabilities using a task similar to human psychology experiments. This breakthrough in nanotechnology suggests that non-biological hardware systems could potentially replicate brain-like learning and memory, and has numerous real-world applications, such as improving robotics and sensor devices in unpredictable environments.
Neural Nanotechnology : Nanowire เรียนรู้และจดจำเหมือนสมองมนุษย์
ความฉลาดที่เหมือนมนุษย์อาจเป็นทางกายภาพ
ในการศึกษาที่ก้าวล้ำ ทีมงานระหว่างประเทศได้แสดงให้เห็นว่า Nanowire สามารถเลียนแบบการทำงานของหน่วยความจำระยะสั้นและระยะยาวของสมองมนุษย์ได้ ความก้าวหน้าครั้งนี้เป็นการปูทางสำหรับการจำลองการเรียนรู้และความจำที่เหมือนสมองในระบบที่ไม่ใช่ชีวภาพ พร้อมการใช้งานที่เป็นไปได้ในวิทยาการหุ่นยนต์และอุปกรณ์เซ็นเซอร์
ทีมนานาชาติที่นำโดยนักวิทยาศาสตร์แห่งมหาวิทยาลัยซิดนีย์ได้แสดงให้เห็นว่า Nanowire สามารถแสดงความจำทั้งระยะสั้นและระยะยาวได้เหมือนกับสมองของมนุษย์
งานวิจัยได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Science Advances นำโดย Dr. Alon Loeffler ผู้ซึ่งได้รับปริญญาเอกใน School of Physics ร่วมกับผู้ทำงานร่วมกันในญี่ปุ่น
“ในการวิจัยนี้ เราพบว่าการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจในลำดับที่สูงกว่า ซึ่งโดยปกติแล้วเราเชื่อมโยงกับสมองของมนุษย์ สามารถเลียนแบบได้ในฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ชีวภาพ” Dr. Loefflerกล่าว
ภาพถ่าย Nanowire (ซ้าย) เส้นทางของเครือข่ายที่เปลี่ยนแปลงและเสริมความแข็งแกร่ง (ขวา) เครดิต: Alon Loeffler
“งานนี้ต่อยอดจากงานวิจัยก่อนหน้านี้ของเรา ซึ่งเราได้แสดงให้เห็นว่านาโนเทคโนโลยีสามารถใช้สร้างอุปกรณ์ไฟฟ้าที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองด้วยวงจรคล้ายเครือข่ายประสาทเทียมและการส่งสัญญาณคล้ายไซแนปส์ได้อย่างไร
“งานปัจจุบันของเราปูทางไปสู่การจำลองการเรียนรู้และหน่วยความจำแบบสมองในระบบฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ชีวภาพ และแนะนำว่าธรรมชาติพื้นฐานของความฉลาดแบบสมองอาจเป็นลักษณะทางกายภาพ”
Neural network (ซ้าย) Nanowire networks (ขวา) เครดิต: Loeffler และคณะ
Nanowire networks เป็นนาโนเทคโนโลยีประเภทหนึ่งที่มักทำจากลวดเงินขนาดเล็กที่นำไฟฟ้าได้สูงซึ่งมองไม่เห็นด้วยตาเปล่า หุ้มด้วยวัสดุพลาสติกซึ่งกระจัดกระจายเหมือนตาข่าย สายไฟเลียนแบบลักษณะของโครงสร้างทางกายภาพที่เป็นเครือข่ายของสมองมนุษย์
ความก้าวหน้าใน Nanowire สามารถบ่งบอกถึงการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงมากมาย เช่น การปรับปรุงหุ่นยนต์หรืออุปกรณ์เซ็นเซอร์ที่จำเป็นต้องตัดสินใจอย่างรวดเร็วในสภาพแวดล้อมที่คาดเดาไม่ได้
ศาสตราจารย์ Zdenka Kuncic ผู้เขียนอาวุโสจาก School of Physics กล่าวว่า ” Nanowire นี้เป็นเหมือนโครงข่ายประสาทเทียมเพราะเส้นลวดนาโนทำหน้าที่เหมือนเซลล์ประสาท
“แทนที่จะใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องบางอย่าง ในการศึกษานี้ Dr. Loeffler ได้ดำเนินการไปอีกขั้นหนึ่ง และพยายามแสดงให้เห็นว่า Nanowire มีฟังก์ชั่นการคิดบางอย่าง”
Zdenka Kuncic. Credit: University of Sydney
เพื่อทดสอบความสามารถของ Nanowire นักวิจัยได้ทำการทดสอบคล้ายกับงานหน่วยความจำทั่วไปที่ใช้ในการทดลองทางจิตวิทยาของมนุษย์ ซึ่งเรียกว่างาน N-Back
สำหรับคนปกติ งาน N-Back อาจเกี่ยวข้องกับการจดจำภาพเฉพาะของแมวจากชุดภาพแมวที่นำเสนอตามลำดับ คะแนน N-Back ที่ 7 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยสำหรับคนทั่วไป บ่งชี้ว่าบุคคลนั้นสามารถจดจำภาพเดียวกับที่ปรากฏย้อนหลังไป 7 ก้าวได้
เมื่อนำไปใช้กับ Nanowire นักวิจัยพบว่ามันสามารถ ‘จดจำ’ จุดสิ้นสุดที่ต้องการในวงจรไฟฟ้าถอยหลังไป 7 ก้าว ซึ่งหมายถึงคะแนน 7 ในการทดสอบ N-Back
“สิ่งที่เราทำที่นี่คือการจัดการแรงดันไฟฟ้าของอิเล็กโทรดปลายทางเพื่อบังคับให้ทางเดินเปลี่ยน แทนที่จะปล่อยให้เครือข่ายทำสิ่งที่ตัวเองทำ เราบังคับเส้นทางให้ไปตามที่เราต้องการ” Dr. Loeffler กล่าว
“เมื่อเราดำเนินการตามนั้น หน่วยความจำของมันมีความแม่นยำสูงกว่ามากและไม่ได้ลดลงเมื่อเวลาผ่านไป บ่งบอกว่าเราได้พบวิธีที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับเส้นทางเพื่อผลักดันพวกเขาไปสู่จุดที่เราต้องการ จากนั้นเครือข่ายจะจดจำมัน
Alon Loeffler เครดิต: Alon Loeffler
“นักประสาทวิทยาคิดว่านี่คือวิธีการทำงานของสมอง การเชื่อมต่อแบบซินแนปติกบางอย่างจะแข็งแกร่งขึ้นในขณะที่ส่วนอื่นๆ อ่อนแอลง และนั่นคิดว่าเป็นวิธีที่เราจดจำบางสิ่งได้ดีกว่า วิธีที่เราเรียนรู้ และอื่นๆ”
นักวิจัยกล่าวว่าเมื่อมีการเสริม Nanowire อย่างต่อเนื่อง ก็จะถึงจุดที่ไม่ต้องการการเสริมแรงนั้นอีกต่อไป เนื่องจากข้อมูลถูกรวมไว้ในหน่วยความจำ
“มันเหมือนกับความแตกต่างระหว่างความจำระยะยาวกับความจำระยะสั้นในสมองของเรา” ศาสตราจารย์คุนซิคกล่าว
“หากเราต้องการจำบางสิ่งเป็นระยะเวลานาน เราจำเป็นต้องฝึกสมองของเราอยู่เสมอเพื่อรวบรวมสิ่งนั้น มิฉะนั้นมันก็จะจางหายไปตามกาลเวลา
“งานชิ้นหนึ่งแสดงให้เห็นว่า Nanowire สามารถจัดเก็บรายการในหน่วยความจำได้มากถึงเจ็ดรายการในระดับที่สูงกว่าโอกาสอย่างมากโดยไม่ต้อง reinforcement training และแม่นยำเกือบสมบูรณ์แบบด้วย reinforcement training”
Reference: “Neuromorphic learning, working memory, and metaplasticity in nanowire networks” by Alon Loeffler, Adrian Diaz-Alvarez, Ruomin Zhu, Natesh Ganesh, James M. Shine, Tomonobu Nakayama and Zdenka Kuncic, 21 April 2023, Science Advances.DOI: 10.1126/sciadv.adg3289