Nanotechnologen

Twentse onderzoekers brengen intelligentie op nanoniveau

We zien meteen een hond. Simpel.Beeld AP

Nanotechnologen van de Universiteit Twente realiseren een doorbraak met een minuscuul computerbrein.

Aan een silhouet heeft de mens genoeg om in de schemering een hond van een kat te onderscheiden. We hebben niet eens in de gaten hoe ingewikkeld dat is, maar in de hersenen vergt het een indrukwekkende rekenpartij van talloze, flexibele neuronen die op basis van schimmige en onvolledige informatie toch tot een betrouwbare classificatie kunnen komen.

Dat kan een computer ook. Dan heet het kunstmatige intelligentie. Dat gebied ontwikkelt zich snel; er worden algoritmen ontwikkeld waarmee de computer, net  als de opgroeiende mens, kan léren een hond van een kat te onderscheiden. Maar die lerende algoritmen vergen nog altijd omvangrijke en krachtige computers. Hoe indrukwekkend hun prestaties ook, in vergelijking met het menselijke brein zijn het logge, inefficiënte, energievretende machines.

Supergeleiding

Om heel snel te kunnen rekenen met weinig energie moeten machines terugvallen op supergeleiding, die alleen mogelijk is bij temperaturen in de buurt van het absolute nulpunt (-273 graden). Maar nanotechnologen van de Universiteit Twente laten nu in vakblad Nature zien dat het ook anders kan. Ze maakten in silicium, waarvan gewone computerchips zijn gemaakt, minuscule logische schakelingen, schakelingen die te klein zijn om te ontwerpen en te fabriceren, maar die wel kunnen leren een kat van een hond te onderscheiden.

Ze werken met gewone elektrische stroom, maar die volgt hier niet vooraf ontworpen paden. De onderzoekers hebben hun silicium ‘vervuild’ met stroomgeleidende atomen die her en der verspreid in het silicium liggen. Gewone chipmakers vinden zoiets heel vervelend omdat elektrische stroompjes dan soms wel van de ene geleider naar de andere kunnen springen en soms niet. Chips worden door die willekeurig rondgestrooide geleiders onvoorspelbaar. 

Inderdaad, zeggen de Twentse onderzoekers, maar zo onvoorspelbaar zijn de neuronen in een menselijk brein ook. Als je die echter gaat voeden met signalen gaan ze toch patronen zien. En dat lukt in hun ‘vervuild’ silicium ook. Hoe het precies gebeurt weet je ook daar niet, maar je kunt met controlestroompjes wel zorgen dat het resultaat betrouwbaar en reproduceerbaar is, laten de onderzoekers zien. 

Daarmee hebben ze basis gelegd voor lerende computernetwerken die extreem klein zijn, miljoensten van millimeters, supersnel, en die nauwelijks energie nodig hebben. Het is onderzoek in een fundamenteel stadium, maar de auto-industrie heeft al belangstelling, zegt de Twentse universiteit. En wel met het oog op de zelfrijdende auto, die ook snel schimmige patronen moet herkennen. Daarvoor zijn nu nog krachtige computers nodig, in de auto of in verbinding met een rekencentrum. 

Dat straks wellicht een stuk eenvoudiger, goedkoper en vooral beter gaan met de lerende netwerkjes uit Twente. De onderzoekers laten in Nature zien dat die al in staat zijn een handgeschreven tekst goed te classificeren, zonder een notie te hebben van taal. 

Lees ook:

Filosoof Katleen Gabriels: Je kunt machines geen ethische gedragscode meegeven

Je kunt machines allerlei instructies mee­geven, maar niet een sluitende ethische gedragscode. Moraliteit is en blijft menselijk. Hou daar rekening mee, betoogt de Vlaamse filosoof Katleen Gabriels.

Meer over

Wilt u iets delen met Trouw?

Tip hier onze journalisten

Op alle verhalen van Trouw rust uiteraard copyright. Linken kan altijd, eventueel met de intro van het stuk erboven.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright@trouw.nl.
© 2020 DPG Media B.V. - alle rechten voorbehouden