Was bedeutet "Physikalische Neuronale Netzwerke"?
Inhaltsverzeichnis
Physikalische Neuronale Netzwerke (PNNs) sind eine Technologie, die sich an der Funktionsweise unseres Gehirns orientiert. Sie nutzen reale Materialien und physische Aktionen, um Aufgaben zu erledigen, die normalerweise von traditionellen Computersystemen gemacht werden. Statt nur auf Software zu vertrauen, schauen sich PNNs die Interaktionen zwischen verschiedenen Materialien an, um Netzwerke zu schaffen, die rechnen und Entscheidungen treffen können.
Mechanische Bistabilität
Ein entscheidendes Merkmal von PNNs ist die sogenannte mechanische Bistabilität. Das bedeutet, dass bestimmte Teile des Netzwerks zwei verschiedene Zustände oder Positionen halten können. Diese Fähigkeit, sich zu erinnern, hilft dem Netzwerk, physische Aktionen direkt mit den Berechnungen zu verknüpfen, die es ausführt.
So funktionieren sie
PNNs bestehen aus verbundenen Kammern, die mit Flüssigkeit gefüllt sind. Diese Kammern können sich in verschiedene stabile Positionen einpendeln. Wissenschaftler kartieren diese Positionen und testen, wie stabil sie sind. Sie entwickeln spezielle Algorithmen, um das Netzwerk zu trainieren, damit es die richtigen Ausgaben für verschiedene Aufgaben findet.
Anwendungen
Mit PNNs können wir Strukturen schaffen, die physische Aufgaben erledigen können, ähnlich wie elektronische neuronale Netzwerke, aber mit einem direkten mechanischen Ausgang. Diese Technologie hat nützliche Anwendungen in smarten Geräten, medizinischen Geräten, weichen Robotern und vielen anderen Bereichen.