Создать аккаунт
Главные новости » Наука и технологии » Ученые СГУ разработали спайковую нейросеть нового типа

Ученые СГУ разработали спайковую нейросеть нового типа




Фото из открытых источников
Специалисты Саратовского государственного университета разработали биологическую нейронную сеть, которая эффективно распознает различные аудиосигналы. Результаты этой работы были представлены в научном журнале Chaos. Исследователи предполагают, что их разработка позволит существенно снизить энергопотребление при обработке данных по сравнению с традиционными искусственными нейронными сетями.
 
В то время как современные технологии активно используют искусственные нейронные сети второго поколения для распознавания сигналов, ученые СГУ обратили внимание на более сложную структуру - биологические (спайковые) нейронные сети третьего поколения. Эти сети построены на основе математической модели ФитцХью-Нагумо, которая описывает поведение групп химически и функционально связанных нейронов в человеческом мозге.
 
Доцент кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ Андрей Бух с коллегами провели исследование, в ходе которого изучили возможности небольшой спайковой нейронной сети в распознавании аудиосигналов. Ученые обнаружили интересную особенность: нейроны ФитцХью-Нагумо способны проявлять избирательность к сигналам с разным частотным соотношением благодаря определенной конфигурации связей между ними.
 
Важным аспектом исследования стал вопрос энергоэффективности. Человеческий мозг затрачивает значительно меньше энергии на решение задач по сравнению с компьютерами, и спайковые нейронные сети потенциально могут приблизиться к такой эффективности. Однако измерение их производительности представляет определенные сложности из-за нелинейности элементов и разнообразия возможных реакций нейронов.
 
Исследователи установили, что для достижения селективных свойств сети критически важен правильный выбор связей между нейронами. При сохранении всех возможных связей сеть теряет способность к избирательности, а при недостаточном их количестве практически перестает реагировать на сигналы.
 
В настоящее время команда ученых продолжает исследования, изучая способность отдельных нейронов накапливать сигналы и демонстрировать различные реакции в зависимости от контекста. Предварительные результаты указывают на наличие такой способности, однако вопрос о возможности создания полноценного классификатора на основе подобной сети остается открытым.
 
Исследование проводится в рамках стратегического проекта "Технологии фундаментальной медицины" программы "Приоритет-2030" и поддержано грантом РНФ №23-12-00103.

0 комментариев
Обсудим?
Смотрите также:
Продолжая просматривать сайт gulkevichi.com вы принимаете политику конфидициальности.
ОК