論文の概要: Quantum-tunnelling deep neural networks for sociophysical neuromorphic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11013v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 13:49:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 12:29:47.732408
• Title: Quantum-tunnelling deep neural networks for sociophysical neuromorphic AI
• Title（参考訳）: 社会物理学的ニューロモーフィックAIのための量子トンネル型ディープニューラルネットワーク
• Authors: Ivan S. Maksymov,
• Abstract要約: 量子トンネル効果を利用して情報を処理する,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。 量子トンネルDNN(QT-DNN)が人間のような錯覚を認識できることを実証する。 QT-DNNのハードウェア実装は、自動運転車への応用に適した安価でエネルギー効率の良いニューロモルフィックチップをもたらすことが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The discovery of the quantum tunnelling effect -- the transmission of particles through a high potential barrier -- was one of the most impressive achievements of quantum mechanics made in the 1920s. Responding to the contemporary challenges, I introduce a novel deep neural network (DNN) architecture that processes information using the effect of quantum tunnelling. I demonstrate the ability of the quantum tunnelling DNN (QT-DNN) to recognise optical illusions like a human. Hardware implementation of QT-DNN is expected to result in an inexpensive and energy-efficient neuromorphic chip suitable for applications in autonomous vehicles. The optical illusions recognition tests developed in this paper should lay foundations for cognitive benchmarking tasks for AI systems of the future, benefiting the fields of sociophysics and behavioural science.
• Abstract（参考訳）: 量子トンネル効果の発見は、1920年代に行われた量子力学の最も印象的な成果の1つである。 現代の課題に対応して、量子トンネル効果を用いて情報を処理する新しいディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを導入します。 量子トンネルDNN(QT-DNN)が人間のような錯覚を認識できることを実証する。 QT-DNNのハードウェア実装は、自動運転車への応用に適した安価でエネルギー効率の良いニューロモルフィックチップをもたらすことが期待されている。 本研究で開発された光学イリュージョン認識テストは、未来のAIシステムのための認知的ベンチマークタスクの基礎を築き、社会物理学や行動科学の分野に役立てるべきである。

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