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一个具有自适应能力的原子玻尔兹曼机器( An atomic Boltzmann machine capable of self-adaption )
B Kiraly EJ Knol WMJV Weerdenburg HJ Kappen AA Khajetoorians
在硬件上实现机器学习算法的追求集中在结合各种材料，每个材料都模仿一个计算基元，以创建设备功能。最终，这些分段方法限制了功能和效率，同时使缩放和片上学习复杂化，需要将物理现象与机器学习模型联系起来的新方法。在这里，我们创建了一个原子自旋系统，它直接在一个明确定义的物质系统的轨道动力学中模拟玻尔兹曼机。利用黑磷上单个钴原子的轨道记忆概念，我们通过扫描隧道显微镜对图形化原子系综进行选通，制备了先决条件的可调谐多阱能量景观。利用黑磷的各向异性行为，我们实现了多值和互连突触的可塑性，导致可调谐的概率分布。此外，我们观察到突触权重在外部电刺激下的自主重组，与神经动力学相比，这种重组在不同的时间尺度上演化。这种自适应体系结构为直接在原子尺度机器学习硬件中进行自主学习铺平了道路。
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