La sigla LBAM sta per Loose Bidirectional Associative Memory, ossia un metodo matematico complesso che permette ad associare un numero a un altro numero in modo dinamico, ma estremamente più veloce in rispetto alla Bidirectional Associative Memory.
La Bidirectional Associative Memory (BAM) è una memoria a intelligenza artificale (AI) che può essere istruita ad associare due numeri. Si tratta di un insieme di informazioni che riproduce il risultato desiderato, ogni qualvolta che lo si richiede. L'insieme della memoria può essere composta da molti nodi interconnesse, che sono poi in grado di riconoscere strutture più ampie, quali ad esempio immagini, parole o suoni.
Nella BAM si possono salvare più associazioni, fino alla saturazione matematica. La saturazione è raggiunta quando l'insieme non è più in grado di imparare altre associazioni, senza dimenticarsi quelle imparate inizialmente.
Nella LBAM la saturazione non viene quasi mai raggiunta, in quanto il carico si distribuisce su moltissimi nodi e l'insegnamento di ognuno è molto rapido e approssimativo. L'insieme delle approssimazioni determina alla fine un risultato idealmente privo di errori. Quando si verificano troppi errori, è possibile ingrandire l'insieme senza influire sui dati dell'insieme precedente. La particolare matematica scarica il peso eccessivo dagli altri nodi su quelli appena aggiunti e si riequilibra da solo.
L'algoritmo LBAM è estremamente veloce sia in scrittura che in lettura ed è base di alcuni motori di ricerca, quali ad esempio Google. E' un sistema matematico che più che qualunque altra intelligenza artificiale si avvicina alla mente umana.
La soluzione intellettuale e tecnica è proprietaria (nostra), ma chiunque è libero di svilupparsi la propria versione. In passato abbiamo discusso l'esatto funzionamento online, sotto gli occhi di molti, ma di nostra conoscenza è stato utilizzato soltanto due volte.
