Warum hat das Raumschiff Wucherungen auf der Nase? Ausführliche Antwort

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Warum hat das Raumschiff Wucherungen auf der Nase? Ausführliche Antwort

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Warum hat das Raumschiff Wucherungen an der Nase?

Ein Maulwurf lebt in Nordamerika, aber ein ungewöhnlicher. Das heißt, er sieht aus wie ein gewöhnlicher Maulwurf, der bei uns lebt, wenn Sie nicht auf seine Nase schauen. Jedes Nasenloch im Gesicht der Sternnase (oder Sternnase, wie es auch genannt wird) ist von 11 Wucherungen umgeben. Es gibt insgesamt 22 von ihnen, und alle zusammen ähneln einem Sternchen.

Die Wucherungen um die Nase herum sind die Tastorgane des Maulwurfs. Er spürt potenzielle Beute und bewegt sie so schnell, dass das menschliche Auge ihrer Bewegung nicht folgen kann. Und was bleibt noch in der Dunkelheit unter Tage? Einfach schnüffeln und anfassen.

Dieses Tier hat einen ungewöhnlichen Schwanz. Es ist länger als das unseres Maulwurfs und verdickt sich im Winter merklich. Dies liegt daran, dass es Vorräte für die Hungerzeit ansammelt.

Autor: Cellarius E.Yu.

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Selbstlernendes Stromnetz 30.03.2022

Wissenschaftler der University of Pennsylvania haben einen neuen Ansatz für maschinelles Lernen entdeckt. Eine herkömmliche elektrische Schaltung lernte, Blumen allein an der Größe ihrer Blütenblätter zu erkennen.

Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung des Physikers Samuel Dillavu stellte ein kleines elektrisches Netzwerk zusammen, indem es zufällig 16 Widerstände miteinander verband. Forscher stellen die Spannung für bestimmte Eingangsknoten ein und lesen die Ausgangsknoten. Durch die eigene Anpassung der Widerstände hat das Netzwerk gelernt, die gewünschten Daten für einen gegebenen Satz von Eingangswerten zu erzeugen.

„Das Netzwerk wurde eingerichtet, um viele einfache KI-Aufgaben auszuführen“, sagt Dillavu. „Zum Beispiel kann es anhand von vier Parametern mit einer Genauigkeit von über 95 % zwischen drei Arten von Schwertlilien unterscheiden: der Länge und Breite der Blütenblätter und Kelchblätter."

Für maschinelles Lernen mit KI werden in der Regel künstliche neuronale Netze verwendet. Solche Netzwerke existieren normalerweise nur im Speicher des Computers. Ein neuronales Netz besteht aus Punkten oder Knoten, die jeweils einen Wert von 0 bis 1 annehmen können und durch Kanten verbunden sind. Jede Kante hat ihr eigenes Gewicht, abhängig von den Werten in den Knoten. Beim Training eines solchen Systems ist es notwendig, das Gewicht der Kanten anzupassen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

"Dies ist ein komplexes Optimierungsproblem, das mit der Größe des Netzwerks erheblich zunimmt und viele Rechenressourcen erfordert", bemerkt Dillavu. "Die Situation wird dadurch kompliziert, dass alle Kanten gleichzeitig gestimmt werden müssen."

Um dieses Problem zu umgehen, suchten Physiker nach Systemen, die sich ohne externe Berechnungen selbst abstimmen können. Die Wissenschaftler bauten zwei identische Netzwerke übereinander. In einem geschlossenen Netzwerk legten sie Spannung an und fixierten die gewünschten Werte an den Ausgangselementen. In einem offenen Netz wurde nur die Spannung am Eingangswiderstand eingestellt.

Das System passte den Widerstand über die Widerstände in den beiden Netzwerken in Abhängigkeit von der Spannungsdifferenz zwischen identischen Knoten in jedem von ihnen an. Über mehrere Iterationen brachten diese Anpassungen alle Spannungen über alle Widerstände in den beiden Netzwerken in Einklang. Das System hat gelernt, die richtige Ausgabe für gegebene Eingabewerte zu erzeugen.

„Dieser Aufbau ist sehr rechenintensiv“, sagt Dillavu, „das System muss lediglich den Spannungsabfall an den entsprechenden Widerständen im geschlossenen und freien Netz mit einem Komparator vergleichen.“ Unsere Arbeit beweist die grundsätzliche Möglichkeit einer neuen Art des maschinellen Lernens, die dies tut erfordern keine großen Berechnungen."

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