Khớp thần kinh nhân tạo có khả năng tự học hỏi

Sự phát triển và tiến bộ trong lĩnh vực trí thông minh nhân tạo (AI) phần lớn là các công nghệ bắt chước hoạt động của não người. Những hệ thống AI như vậy được gọi là mạng lưới thần kinh, theo Science Alert. Chúng bao gồm thuật toán để nhận dạng lời nói và hình ảnh, nhưng chạy một mạng lưới thần kinh tốn rất nhiều năng lượng.

Hiện tại, các nhà khoa học tại Trung tâm Nghiên cứu Khoa học Quốc gia (CNRS) và Đại học Bordeaux, Pháp, phát triển thành công một khớp nối thần kinh nhân tạo gọi là điện trở nhớ (memristor) trực tiếp trên một con chip. Nó mở đường cho nhiều hệ thống thông minh trong tương lai, đòi hỏi ít thời gian và năng lượng để tự động học hỏi. Kết quả nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Communications hôm 3/4.

Trong não người, khớp nối thần kinh đóng vai trò liên kết giữa các nơron. Những kết nối này càng được củng cố và cải thiện thì càng có nhiều khớp thần kinh bị kích thích. Memristor hoạt động theo cách thức tương tự.

Nhóm nghiên cứu chế tạo memristor từ một lớp sắt điện (ferroelectric) bọc giữa hai điện cực. Khi sử dụng xung điện áp, điện trở của chúng thay đổi giống như nơron sinh học. Kết nối giữa các khớp thần kinh sẽ tăng lên khi điện trở giảm xuống và ngược lại. Khả năng học tập của memristor dựa trên sự thay đổi của điện trở.

Các nhà nghiên cứu hiện nay đã xây dựng thành công mô hình vật lý dự đoán hoạt động của memristor. Trong tương lai, memristor hứa hẹn sẽ là công nghệ làm tăng khả năng tự học hỏi của trí thông minh nhân tạo.