Dans ce qui pourrait être un petit pas pour la science menant potentiellement à une percée, un ingénieur de l'Université de Washington à St. Louis a pris des mesures pour utiliser des réseaux de nanocristaux pour des applications d'intelligence artificielle.

Elie Thimsen, professeur assistant en énergie, génie environnemental et chimique à l'École d'ingénierie et des sciences appliquées, et ses collaborateurs ont développé un modèle dans lequel tester les théories existantes sur la façon dont les électrons se déplacent à travers les nanomatériaux. Ce modèle pourrait jeter les bases de l'utilisation de nanomatériaux dans un dispositif d'apprentissage automatique.

"Quand on construit des appareils à partir de nanomatériaux, ils ne se comportent pas toujours comme ils le feraient pour un produit en vrac, " a déclaré Thimsen. " L'une des choses qui change radicalement est la façon dont ces électrons se déplacent à travers le matériau, appelé mécanisme de transport d'électrons, mais on ne comprend pas bien comment cela se produit.

Thimsen et son équipe ont basé le modèle sur une théorie inhabituelle selon laquelle chaque nanoparticule d'un réseau est un nœud connecté à tous les autres nœuds, pas seulement ses voisins immédiats. Tout aussi inhabituel est que le courant circulant à travers les nœuds n'occupe pas nécessairement les espaces entre les nœuds - il n'a besoin de passer que par les nœuds eux-mêmes. Ce comportement, qui est prédit par le modèle, produit des points chauds de courant observables expérimentalement à l'échelle nanométrique, dit le chercheur.

En outre, l'équipe a examiné un autre modèle appelé réseau de neurones, basé sur le cerveau humain et le système nerveux. Les scientifiques ont travaillé pour construire de nouvelles puces informatiques pour émuler ces réseaux, mais ces puces sont loin du cerveau humain, qui contient jusqu'à 100 milliards de nœuds et 10, 000 connexions par nœud.

« Si nous avons un grand nombre de nœuds, bien plus grand que tout ce qui existe, et un grand nombre de connexions, comment l'entraînons-nous ?" demande Thimsen. "Nous voulons que ce grand réseau effectue quelque chose d'utile, comme une tâche de reconnaissance de formes."

Sur la base de ces théories de réseau, Thimsen a proposé un premier projet de conception d'une puce simple, lui donner des entrées particulières et étudier les sorties.

"Si nous le traitons comme un réseau de neurones, nous voulons voir si la sortie de l'appareil dépendra de l'entrée, " dit Thimsen. " Une fois que nous pourrons le prouver, nous allons passer à l'étape suivante et proposer un nouveau dispositif qui nous permet d'entraîner ce système à effectuer une tâche simple de reconnaissance de formes."

Les résultats de leurs travaux ont été publiés dans la publication en ligne avancée de The Journal de chimie physique C .