Nutzung synthetischer aktiver Partikel für physikalisches Reservoir-Computing

Projekttitel: Nutzung synthetischer aktiver Partikel für physikalisches Reservoir-Computing

Projektdauer: 2 Jahre

Forschungsbereich: Physikalischer Reservoir-Computer, Physik und Chemie

Die Verarbeitung von Informationen ist eine wesentliche Eigenschaft lebender Systeme, realisiert durch Netzwerke aktiver Prozesse mit enormer Komplexität. Diese Netzwerke haben viele Varianten des modernen Machine Learning inspiriert, darunter das Reservoir-Computing. Beim Reservoir-Computing ermöglicht die Stimulation eines Netzwerks von Knoten mit verblassendem Gedächtnis Berechnungen und komplexe Vorhersagen. Reservoirs werden typischerweise auf Computerhardware implementiert, können aber auch mit unkonventionellen physikalischen Substraten wie mechanischen Oszillatoren, Spins oder Bakterien erzeugt werden – zusammengefasst als physikalisches Reservoir-Computing.

Wir schlagen vor, den Reservoir-Computer mit synthetischen aktiven Partikeln als Substrat zu implementieren. Die nichtlineare Dynamik dieser aktiven Partikel dient als Rechenressource. Die verzögerten Antworten der Partikel stellen ein verblassendes Gedächtnis für das Reservoir bereit. Zusätzlich erzeugen die transienten Zustände der Partikel einen hochdimensionalen Raum zur Abbildung und Auslesung der Eingabesignalmerkmale.

Ziele

Dieses Projekt erforscht physikalische Realisierungen von Reservoir-Computing in aktiven dynamischen Systemen, die sich aus mikroskopischen Komponenten selbst organisieren. Wir möchten verstehen, wie aktive Komponenten, die starkem Rauschen unterliegen, mit Hilfe weicher aktiver Materie die Struktur und Dynamik geeigneter Reservoirs zur Informationsverarbeitung bereitstellen können.

Problemstellung

Das Speichern und Verarbeiten von Informationen ist für lebende Systeme fundamental. Von der Detektion niedriger Chemikalienkonzentrationen durch Bakterien zur Navigation in ihrer Umgebung über die Rückkopplungsmechanismen, die die Funktionen von Organismen aufrechterhalten und steuern, bis hin zu den hochkomplexen Berechnungen, die von großen biologischen neuronalen Netzwerken im Gehirn durchgeführt werden – diese Prozesse unterstreichen die entscheidende Rolle der Informationsverarbeitung in lebender Materie.

Diese biologischen Prozesse beruhen auf inhärenter Aktivität, wie etwa mikroskopischer Energieumwandlung, um Signalkaskaden auch bei starkem thermischen Rauschen anzutreiben. Inspiriert von diesen biologischen Systemen wurden viele Computermodelle im Machine Learning entwickelt, die typischerweise auf sorgfältig konstruierter elektronischer Hardware ausgeführt werden, die völlig andere Informationsrepräsentationen nutzt als lebende Materie. Rekurrente neuronale Netze (RNNs), mit ihrer Fähigkeit, aus Informationssequenzen wie Sprache oder Zeitreihen zu lernen, sind ein solcher mathematischer Algorithmus. Reservoir-Computer, eine Variante von RNNs, verwenden spärlich und statisch verbundene rekurrente Knoten oder sogar einen einzelnen Knoten durch Zeitmultiplexing, um einen hochdimensionalen Raum zu schaffen, in dem sich Informationen über viele Freiheitsgrade verteilen können.

Im Gegensatz zu anderen neuronalen Netzen, bei denen alle Komponenteninteraktionen während des Trainings optimiert werden, umfasst das Training von Reservoir-Computern oft nur die Anpassung der Auslesung, um gewünschte Informationen aus den Knotenzuständen zu gewinnen. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines neuartigen physikalischen Reservoir-Computing-Systems, das auf der Dynamik in aktiven Partikelsystemen basiert. Ausgehend von rückkopplungsgesteuerten experimentellen Systemen wollen wir die Steuerung der aktiven Systeme minimieren, indem wir das inhärent komplexe, chaotische Verhalten aktiver Partikel zur Verarbeitung externer Signale nutzen.

Technologie

Die Gruppe Molekulare Nanophotonik setzt experimentelle Steuerschemata für aktive Mikropartikel ein, die sich unter Verbrauch lokaler Energie selbst antreiben, z. B. durch lokale Umwandlung elektromagnetischer Energie in Wärme. Wir selbst-organisieren diese aktiven Systeme mit Hilfe verzögerter Aktionen, d. h. der verzögerten Reaktion des aktiven Partikels auf eine Beobachtung.

• Implementierung der aktiven Partikel-Rückkopplungssteuerung: Wir entwickeln optische Rückkopplungssteuerungsalgorithmen, um aktive Partikel in rekurrente aktive Einheiten zu selbst-organisieren.
• Charakterisierung der Reservoir-Computing-Leistung: Wir verwenden nichtlineare aktive Partikelsysteme, um ein Reservoir zu konstruieren, das mit Zeitreihendaten versorgt wird. Aktuelle Realisierungen verwenden einzelne aktive Partikel-Rotatoren, die Reservoirs durch Zeitmultiplexing von Daten für physikalische rekurrente Kopplung implementieren.
• Historische Reservoir-Zustände und Reservoir-Größe: Wir führen eine Kopplung des aktuellen Reservoir-Ausgangs mit historischen Zuständen des Reservoirs ein, um eine robuste Leistung des Reservoirs gegenüber dem verrauschten Zustand der einzelnen rekurrenten Knoten zu schaffen.

Ausblick

Unser Projekt schlägt eine Verbindung zwischen Informationsverarbeitung, Machine Learning und aktiver Materie auf der Mikroskala vor. Diese Verbindung könnte neue Forschungen zum Reservoir-Computing mit Rauschen ermöglichen. Wir erwarten, dass eine fortgeschrittene Kontrolle über synthetische aktive Materie zur Entstehung neuer physikalischer kollektiver Zustände führen wird. Zukünftige Forschungen könnten die direkte physikalische Kopplung zwischen den physikalischen Knoten untersuchen, die großskalige aktive Turbulenz als dynamischen nichtlinearen Zustand beinhaltet, der robustes Reservoir-Computing ermöglicht. Zudem könnten Gedächtniseffekte in aktiver Materie, einschließlich hydrodynamischer Kopplung, zur Kopplung historischer Zustände eines physikalischen Systems erforscht werden.

Publikationen

• Wang, X. & Cichos, F. Harnessing synthetic active particles for physical reservoir computing. Nat. Commun. 15, 774 (2024).
• Wang, X., Chen, P.-C., Kroy, K., Holubec, V. & Cichos, F. Spontaneous vortex formation by microswimmers with retarded attractions. Nat. Commun. 14, 56 (2023).
• Fränzl, M., Muiños-Landin, S., Holubec, V. & Cichos, F. Fully Steerable Symmetric Thermoplasmonic Microswimmers. ACS Nano 15, 3434–3440 (2021).

Team

Leitung

• Prof. Dr. Frank Cichos

Teammitglieder

• Dr. Xiangzun Wang

Partner

• Dr. Nico Scherf