В НовГУ разработали модель физической нейросети с возможностью обучения на лету

Учёные нашли способ настраивать связи в нейросетях без перекомпиляции кода

Специалисты Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого разработали уникальную математическую модель, позволяющую динамически перестраивать аппаратные нейросети в реальном времени.

Технология не имеет аналогов в мире и открывает путь к созданию физических нейросетей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям без ручного вмешательства.

Ключевая проблема современных аппаратных нейросетей — сложность изменения «весов» (параметров связи между нейронами) в устройствах с субмикронными элементами. Это ограничивает их гибкость: такие системы не могут быстро переключаться между задачами. Новая модель решает эту задачу за счёт внешнего управления синапсами — зонами взаимодействия между нейронами.

В основе разработки лежит концепция связанных генераторов колебаний, имитирующих работу искусственных нейронов. Их синхронизация зависит от частоты внешних сигналов, что позволяет менять «поведение» сети. Для управления связями между генераторами учёные применили слоистые магнитоэлектрические структуры. Эти элементы действуют как платформа, где взаимодействие нейронов регулируется внешним электрическим полем.

«Мы математически связали конфигурацию поля с областями взаимодействия генераторов, — пояснил Александр Никитин. — Это позволило перенести физические процессы в программную среду Python, что упрощает интеграцию модели с алгоритмами машинного обучения».

Динамическая перестройка нейросетей «в железе» устраняет необходимость преобразования запросов в машинный код, ускоряя вычисления в сотни раз. Такие системы смогут мгновенно адаптироваться — например, в автономных роботах, работающих в экстремальных условиях, или в системах реального времени для анализа больших данных. Кроме того, технология снижает энергопотребление, так как исключает этап программной интерпретации.

Исследование находится на стадии математического моделирования. Следующим шагом станет создание прототипа устройства.

Материалы по теме:

ИИ от Сколтеха научился предсказывать лесные пожары с точностью до 87%

Кто тебя создал такую?: Совместные работы нейросети и человека представит «Яндекс» и Третьяковская галерея

«Авито Работа» запускает новую языковую систему A-Vibe: поможет составить резюме

10:54 Новости
ИИ не сломать: в НИЯУ МИФИ создали нейросеть, устойчивую к «отравлению» данных Даже если в обучение подмешают вредоносные данные, ИИ-система сохраняет точность выше 97%
20 апр 07:37 Новости
Новый российский ИИ научился находить неврологические расстройства и раскрывать логику диагноз Алгоритм показывает ключевые участки мозга и особенности их активности
19 апр 12:25 Новости
ИИ научили ловить секунду, когда человек может стать жертвой мошенников Московские исследователи создали модель, которая отслеживает стресс по сигналам тела и заранее определяет риск обмана
19 апр 09:57 Новости
Робот с ИИ сел за доску: в КБГУ создали своего гроссмейстера Машина анализирует позицию за секунды и просчитывает десятки ходов вперёд
18 апр 10:06 Новости
Свежая или нет: в России создали ИИ-систему, которая проверяет рыбу за секунды Бесконтактная камера с точностью до 90% работает прямо на конвейере
Источники:
ТАСС

Сейчас на главной