Химики из Университета Питтсбурга разработали метод распознавания изображений с помощью колебаний кусочков гелей . Он не требует использования компьютера или источников электроэнергии. Метод основан на нейросети, построенной на обратной связи в колебательной химической реакции, известной как реакция Белоусова — Жаботинского. В теоретическом описании работы авторы рассказали, как должна быть устроена распознающая система, и описали, какие материалы должны быть в ней использованы. Продемонстрировать работоспособность метода удалось на компьютерных моделях с изображениями цифр от нуля до девяти. Исследование опубликовано в журнале Science Advances, кратко о нем сообщают пресс-релиз университета и портал Geektimes.

Схема процесса узнавания. Yan Fang / University of Pittsburgh

Колебательные процессы, которые лежат в основе нового метода, основаны на реакции Белоусова — Жаботинского. Это один из редких примеров, когда химическая реакция ведет себя подобно маятнику: концентрация одного из реагентов меняется по синусоиде до тех пор, пока реакция не прекратится. В классическом варианте этого эксперимента химики смешивают органическое вещество, окисляемое в реакции (обычно лимонную или малоновую кислоту), окислитель (бромат калия) и ускоряющий эти процессы катализатор (соль трехвалентного церия). В результате последовательности из нескольких десятков химических реакций в каждый цикл происходит окисление катализатора, замедление реакции и восстановление катализатора. Поскольку окисленная форма церия (Ce⁴⁺) окрашена, можно заметить колебания окраски в ходе реакции. Иногда для наглядности к смеси добавляют специальные окрашенные индикаторы.

Колебательная реакция. Jkrieger / Wikimedia Commons

Из-за своего необычного поведения реакция привлекает внимание химиков, и за 65 лет с момента открытия вышло большое количество статей, посвященных ее изучению. Так, химики выяснили, что в некоторых условиях можно конвертировать энергию химической реакции в механические колебания. Для этого необходимо модифицировать катализатор реакции (химические превращения которого и являются колебательным процессом). Ученые заменили церий на рутений и встроили его в полимерный гель, который затем погрузили в раствор реагентов. Окисление рутения изменяло гидрофильные, а впоследствии и механические свойства геля — материал менял форму, восстановление возвращало эти свойства в исходное состояние. 

Колебания формы и размеров геля влияют на локальную концентрацию катализатора — так, сжатие геля должно ее повышать, тем самым ускоряя реакцию в момент сжатия. Это в свою очередь должно сказаться на частоте колебаний геля, вызванных химическими превращениями. В 2012 году химики из университета Питтсбурга и MIT показали, что внешним давлением можно даже инициировать реакцию Белоусова — Жаботинского в среде с небольшим количеством реагентов, а ранее, в 2009 году, на основе этого эффекта ученые создали «шагающий гель». Подобная обратная связь делает «гель Белоусова — Жаботинского» контролируемой, но очень сложной системой. 

Авторы новой работы обратили внимание на концепцию создания нейронных сетей с помощью осциллирующих (колеблющихся) систем. Каждый элемент нейронной сети определенным образом взаимодействует с соседями — выстроив эти связи определенным образом, можно научить сеть преобразовывать входящую в нее информацию, например, распознавать образы. Химики предложили использовать в роли «нейронов» небольшие кусочки геля с рутениевым катализатором. 

Роль связей между нейронами досталась миллиметровым пьезоэлектрическим пластинкам. При изгибе, вызванном изменением формы геля, эти пластинки генерируют разность потенциалов. Вместе с тем, если приложить к пластинкам напряжение, они сами изогнутся, деформировав гель. Если объединить два кусочка геля с двумя пластинками в единую электрическую цепь, то колебания первого гелевого «нейрона» будут влиять на колебания второго через напряжение, создаваемое пьезоэлектриком в цепи, — оно будет влиять на поведение второй пьезоэлектрической пластинки. В результате, со временем колебания нейронов окажутся синхронизированными.

Схема связи между парой гелевых «нейронов». Yan Fang et al. / Science Advances, 2016

Для создания нейросети из 60 «нейронов» авторы предложили соединить последовательно все пьезоэлектрические пластинки. Связь между соседними нейронами определялась тем, в каком порядке подключены условные «плюс» и «минус» пластинок (авторы предлагают применять пластинки из двух разных, скрепленных между собой пьезоэлектриков). Если порядок соединения был «плюс-минус-плюс-минус», то фрагменты геля стремились колебаться синхронно, а если «плюс-минус-минус-плюс», то в противофазе. С помощью таких связей авторы предложили кодировать в сети изображения цифр. 

Схема записи изображения цифры «ноль» в нейросеть. Белым и черным обозначены разности фаз колебаний «нейронов», им соответствуют разные последовательности соединения пьезоэлектрических пластин. Yan Fang et al. / Science Advances, 2016

Эксперимент по распознаванию авторы смоделировали теоретически. Он устроен следующим образом. В первый момент времени 60 «нейронов» погружают в раствор с реагентами (окислителем и восстановителем) и с помощью внешнего воздействия (светового, термического или механического) задают каждому из них начальную фазу колебания. Затем включается обратная связь между «нейронами», которая пытается преобразовать колебания кусочков геля в заложенные в нейросети. Ключевым для распознавания параметром является время полного преобразования колебаний.

Процесс распознавания цифр. Yan Fang et al. / Science Advances, 2016

Из-за некоторых ограничений (связь в сети может иметь значения только «+1» и «–1») каждая нейросеть пыталась распознать в предлагаемых ей данных только одну конкретную цифру. Поэтому для распознавания одного и того же искаженного изображения единицы потребуется провести эксперимент с десятью нейросетями («0»-«9»). Итогом распознавания будет число, соответствующее той сети «нейронов», которая справилась с полным преобразованием колебаний первой. В качестве параметра степени сходства (DoM) выступает время преобразования. 

Точность узнавания цифр (1, 3, 5 и 7) моделью нейросети, в зависимости от количества «перевернутых» пикселей в изображении. Yan Fang et al. / Science Advances, 2016

Время (относительно второго лучшего результата) узнавания цифр (1, 3, 5 и 7) нейросетью, в зависимости от количества «перевернутых» пикселей. Yan Fang et al. / Science Advances, 2016

Авторы отмечают, что предложенная система полностью автономна от внешних источников энергии — для ее работы требуются лишь реагенты реакции Белоусова — Жаботинского. Химическая энергия трансформируется и в механические колебания и в электрический ток, управляющий синхронностью системы. Благодаря этому подобные нейронные сети могут найти применение в мягких сенсорных тканях роботов или других устройств. Главным минусом нейросети на «геле Белоусова — Жаботинского» будет ее медлительность — в модели распознавание происходит примерно за минуту.

Для создания смоделированной нейронной сети существуют все необходимые технологии. К примеру, уже были описаны устройства,сочетающие в себе полимерные материалы и пьезоэлектрические актуаторы. 

Реакция Белоусова — Жаботинского имеет несколько аналогов. Самым удобным из них, с точки зрения эксперимента, является эксперимент с «иодными часами», реакцией Бриггса — Раушера. Вместо бромата калия в ней используется подкисленная перекись водорода и иодноватая кислота, вместо церия — соли марганца (II), а в качестве красящего вещества — крахмал, образующий комплекс с иодом.

Автор: Владимир Королёв