A inteligência artificial da geléia aprende a jogar pong e melhora com a prática

Eine neue Studie zeigt, wie ein künstliches Intelligenzsystem aus gelartigem Material mittels Elektroden das Videospiel Pong erlernt und sich im Laufe der Zeit verbessert. Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass synthetische Materialien eine rudimentäre Form von "Gedächtnis" nutzen können, um die Leistung zu steigern.
Um novo estudo mostra como um sistema de inteligência artificial feito de material do tipo gel aprende o videogame pong usando eletrodos e melhora com o tempo. Os resultados da pesquisa sugerem que os materiais sintéticos podem usar uma forma rudimentar de "memória" para aumentar o desempenho. (Symbolbild/natur.wiki)

A inteligência artificial da geléia aprende a jogar pong e melhora com a prática

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Um sistema simples de inteligência artificial (AI) que consiste em um material semelhante a uma geléia e está conectado aos eletrodos pode 'aprender' a jogar o videogame clássico pong e melhorar com o tempo, então um estudo publicado hoje

Os resultados são um primeiro passo para mostrar que os materiais sintéticos podem usar uma forma fundamental de 'memória' para aumentar o desempenho, diz Brett Kagan, diretor científico da Cortical Labs em Melbourne, Austrália. "O sistema mostra de maneira semelhante a memória como um leito do rio registra a memória de um rio", diz ele.

In 2022, KAGAN and his colleagues 2 href = "https://www.nature.com/articles/d41586-03229-Y" Data-Track = "Click" Data-label = "https://www.nature.com/articles/d41586-03229-y" data-track-category = "link corporal"> neurônios em uma tigela -conhecidos como cérebro de louça-podem aprender a jogar o jogo de vídeo do tipo tênis de mesa por meio de estimulação elétrica. Inspirado neste trabalho, Yoshikatsu Hayashi, engenheiro biomédico da Universidade de Reading, Grã-Bretanha e seus colegas e seus colegas, se um material não biológico também poderia dominar.

Hayashi e seus colegas se voltaram para hidrogéis - materiais semelhantes a geléia que são usados ​​para várias aplicações, como componentes para robôs macios - e contêm as partículas carregadas chamadas íons. Quando esse hidrogel é estimulado eletricamente, os íons se movem através do material e puxam moléculas de água com ele, o que altera o hidrogel. Essa mudança na distribuição dos íons influencia os próximos arranjos de partículas, diz Hayashi.

"É como uma memória física".

Para testar se essa 'memória' poderia permitir que o hidrogel jogue pong , os pesquisadores usaram eletrodos para conectar o material ao jogo em um computador. O jogo foi dividido em uma grade de seis quadrados que correspondiam a seis casais de eletrodos. Toda vez que a bola passava por um dos quadrados, os eletrodos correspondentes enviavam um sinal elétrico ao hidrogel, que mudou a posição de íons. Em seguida, os eletrodos do sensor mediram a corrente elétrica dos íons circundados e retornaram essas informações de volta ao computador, que a interpretaram como um comando para mover a raquete de jogo para uma nova posição. Com o tempo, isso se formou em uma 'memória' fundamental, uma vez que os movimentos dos íons foram influenciados por suas mudanças anteriores.

aluno rápido

No início, o hidrogel atingiu a bola cerca da metade do tempo, mas aumentou sua taxa de acerto para 60% em cerca de 24 minutos, o que indica que o material atualiza sua 'memória' dos movimentos da bola usando o padrão de íons. O desempenho aprimorado também levou a comícios mais longos - os momentos em que a bola está envolvida.

Os pesquisadores realizaram experimentos de controle nos quais o hidrogel recebeu informações incorretas sobre a posição da bola ou foi 'cego' operado por não estimular de forma alguma. Isso significava que as posições dos íons do gel não refletiam exatamente o jogo de tela. Nessas condições, o jogo Pong do hidrogel não mostrou melhorias, o que indica que só ficará melhor se as informações corretas forem adicionadas.

O hidrogel dominado Pong não tão rapidamente quanto o prato de prato, que precisava de menos de 20 minutos para fazer o seu melhor. "Os hidrogéis são um sistema muito mais simples", diz Hayashi. Mas ele acrescenta que os resultados indicam que os hidrogéis têm outras habilidades aritméticas que os pesquisadores podem apoiar no desenvolvimento de algoritmos mais eficientes.

"Os autores seguiram uma abordagem criativa para transferir conceitos de neurociência para um sistema mais físico", diz Kagan. Mas mais trabalho deve ser feito para mostrar que os hidrogéis podem realmente 'aprender', acrescenta ele.

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    Strong, V., Holderbaum, W. & Hayashi, Y. Cell Rep. Phys. Sci. 5 , 102151 (2024).

    Kagan, B. J. et al. neurônio 110 , 3952–3969 (2022).