Учёные предложили альтернативу нейронным алгоритмам
starikovaleks — 25.03.2025
Учёный из Саратовского государственного университета в составе международной команды доказал, что сложные многослойные нейронные сети, которые обычно используются для машинного обучения, можно заменить осцилляторами с запаздывающей обратной связью.
Это открытие может привести к значительному упрощению и удешевлению процесса создания устройств, способных решать задачи искусственного интеллекта в режиме реального времени. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.
Осцилляторы представляют собой системы, способные к колебаниям. К их числу можно отнести, например, маятник или электрический контур.
Если к осцилляторам добавить запаздывающую обратную связь, то есть систему, которая реагирует на свои прошлые состояния, их поведение становится более сложным. Такие системы способны имитировать динамику целых сетей, состоящих из множества взаимодействующих элементов.
Учёный из Саратовского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского, который возглавляет лабораторию компьютерного моделирования в области электроники, Владимир Семёнов совместно с коллегой из Берлинского технического университета продемонстрировали, что два связанных бистабильных осциллятора с задержкой могут имитировать работу сложной двухслойной нейронной сети.
В ходе исследования были изучены два важных феномена: стохастический резонанс, при котором шум усиливает полезный сигнал, и распространение волнового фронта, когда одно из двух существующих состояний системы распространяется по всему доступному пространству.
Разработка физических нейронных сетей представляет собой сложный и затратный процесс. Владимир Семёнов предложил более доступный и экономичный вариант — осцилляторы с запаздыванием.
Для практической реализации системы искусственного интеллекта, основанной на многослойных нейронных сетях, нет необходимости воспроизводить её в исходном виде. В случае, если условия позволяют, можно использовать связанные осцилляторы с задержкой, — сообщает Минобрнауки РФ.
Данный подход, как полагают исследователи, может оказаться особенно ценным при создании устройств, способных выполнять задачи в режиме реального времени, таких как прогнозирование временных рядов, распознавание изображений или решение оптимизационных задач.
Ученые сначала создали математическую модель поведения осцилляторов на компьютере, а затем воплотили её в жизнь, используя электронные компоненты. Эксперименты полностью подтвердили теоретические расчеты.
Осцилляторы с обратной связью с задержкой активно исследуются учёными по всему миру. Преимущество прототипов, разработанных командой Владимира Семёнова, заключается в простоте схем, доступности электронных компонентов и компактности.
Исследователи планируют расширить спектр задач, которые могут решать осцилляторы с задержкой. В частности, в Саратовском университете изучают возможность использования этих систем для моделирования «спайковых нейронных сетей» — нового типа нейронных сетей, которые во многом имитируют электрическую активность клеток мозга.
В рамках стратегического проекта «ИКТ-Электроника», реализуемого в программе «Приоритет-2030», были проведены исследования, которые получили поддержку гранта Российского научного фонда. Результаты этих исследований были опубликованы в авторитетном научном журнале «Neural Networks».
По материалам: «РИА Новости»
Как обшить баню внутри вагонкой своими руками — пошаговая инструкция и советы экспертов Rodno 
За что советскую школьницу приговорили к 25 годам лагерей 
A Hard Day's Night 
Пока обед. Еще раз по поводу Матушки-Земли. 
пнд трнцт 
Вильгельм Телль - вождь свободных хачей. 
США и западные страны попали в глубокую изоляцию — американский политолог 
Чипов не продадим, а сою не купим 
Этимология слова Бешенство. 
