Ramię tak małe, że trudno je sobie wyobrazić. Imponujące? Tak, ale to nie wszystko

Robotyczne ramię kojarzy się raczej z humanoidalnymi maszynami, które rozmiarami przypominają ludzi. W tym przypadku mówimy jednak o czymś znacznie, znacznie mniejszym.
Ramię tak małe, że trudno je sobie wyobrazić. Imponujące? Tak, ale to nie wszystko

Jak piszą jego twórcy, którzy odpowiadają za publikację zamieszczoną na łamach Nature Communications, istotną rolę w sterowaniu tym ramieniem odgrywa uczenie przez wzmacnianie. Jest ono jednym z elementów uczenia maszynowego, które stanowi z kolei obszar sztucznej inteligencji.

Czytaj też: Powstała największa turbina morska na świecie. Nie uwierzycie w jej rozmiary i potencjał energetyczny

No dobrze, tyle, że roboty sterowane przez sztuczną inteligencję nie są niczym nowym. Mamy przecież słynne mechaniczne psy od Boston Dynamics czy słynnego robota o imieniu Sophia, który wyglądem i zachowaniem przypomina człowieka. Dlaczego więc to konkretne ramię miałoby zasługiwać na szczególną uwagę?

Ramię zostało wykonane na poziomie atomowym i jest naprawdę małe

Dlatego, że składa się ono z atomów. W stosunkowo niewielkiej liczbie rzecz jasna. Zanim naukowcom udało się dopiąć swego, umieścili w bardzo zimnej komorze próżniowej pojedyncze atomy srebra. Ich ułożenie, przypominające nieco gwiazdę, nie jest przypadkowe, lecz jednocześnie nie stanowi pokłosia działań człowieka. Przynajmniej bezpośredniego.

Do utworzenia struktury posłużyło uczenie przez wzmacnianie, za sprawą którego sztuczna inteligencja może kierować atomami. Każdy z nich ma rozmiar ułamka nanometra i może przyjmować kształt siatki. Możliwość precyzyjnego rozmieszczania atomów jest wbrew pozorom bardzo przydatna.

Umożliwia bowiem tworzenie bardzo małych urządzeń opartych na pojedynczych atomach. Takowe, działając w nanoskali, mogą pełnić role tranzystorów czy nośników pamięci. Poza tym, projektowanie nowych materiałów atom po atomie, a nie za pomocą dotychczas stosowanych technik, mogłoby ujawnić przydatne właściwości związane z nadprzewodnictwem lub stanami kwantowymi.

Czytaj też: Jak sztuczna inteligencja ulepsza reaktory jądrowe?

Precyzyjny ruch atomów jest trudny nawet dla ludzkich ekspertów. Zaadaptowaliśmy do tego celu istniejące uczenie przez wzmacnianie. Uczenie się zajęło algorytmowi jeden dzień, a następnie około godziny na zbudowanie siatki. Część wzmacniająca tego typu głębokiego uczenia odnosi się do tego, jak SI jest prowadzona – poprzez nagrody za prawidłowe działania lub wyjścia. Daj mu cel, a on go wykona. Może rozwiązywać problemy, których człowiek nie potrafi rozwiązać. podsumowują autorzy