Специалисты Саратовского национального исследовательского университета имени Н. Г. Чернышевского совместно с коллегами из Берлинского технического университета сделали важное открытие в области машинного обучения. Исследователи нашли способ заменить сложные нейронные сети на осцилляторы с запаздывающей обратной связью. Открытие учёных может значительно упростить и снизить затраты на создание устройств, способных выполнять задачи искусственного интеллекта в реальном времени.
Осцилляторы — это системы, которые могут колебаться, как маятник или электрический контур. Добавление запаздывающей обратной связи, при которой система реагирует на свои предыдущие состояния, делает их поведение более сложным. Такие осцилляторы могут имитировать динамику целых сетей, состоящих из множества взаимодействующих элементов.
Группа учёных под руководством Владимира Семенова, заведующего лабораторией компьютерного моделирования в электронике, продемонстрировала, что два связанных бистабильных осциллятора с запаздыванием могут воспроизводить поведение сложной двухслойной нейронной сети.
Специалисты в ходе исследований изучили два ключевых явления: стохастический резонанс, при котором шум усиливает полезный сигнал, и распространение волнового фронта, когда одно из состояний системы заполняет все пространство. Исследователи сначала смоделировали поведение осцилляторов на компьютере, а затем создали физические прототипы с использованием электронных компонентов. Результаты экспериментов полностью подтвердили теоретические расчеты.
В настоящее время в университете продолжаются работы по применению таких систем для моделирования «спайковых нейронных сетей», которые в значительной степени имитируют электрическую активность клеток мозга.
Читайте ещё по теме:
В московских больницах научили нейросети определять болезни по 39 патологиям
Нейросеть для диагностики опухолей создали в России
Нейросеть научили определять месторождения человека по иммунитету
