Саратовские ученые нашли способ сделать нейросеть человечнее

Новое открытие ученых СГУ, опубликованное в журнале The European Physical Journal Special Topics, может приблизить эффективность искусственного интеллекта к принципам работы человеческого мозга.

Это открывает новые перспективы в создании более экономичных вычислительных систем. Спайковые нейронные сети считаются одним из наиболее перспективных направлений в этой области, так как они способны моделировать принципы работы биологического мозга. Каждый нейрон в спайковой сети активируется только при поступлении внешнего сигнала, в отличие от традиционных искусственных сетей, где нейроны работают постоянно.

Исследователи Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского (СГУ) поделились результатами своего исследования, которое может привести к существенному снижению затрат в процессе использования.

Особое внимание специалисты университета уделили влиянию различных типов шума на активность искусственных нейронов спайковых сетей. Это важно, учитывая, что в реальных условиях работа всегда сопровождается помехами и случайными воздействиями.

Кроме того, ученым удалось выявить интересное явление: при определенной интенсивности шума происходит упорядочивание активности нейронов, что способствует повышению стабильности и эффективности их работы. Этот феномен назван когерентным резонансом — процессом возникновения порядка из хаоса.

Исследование, проведенное доцентом кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ Андреем Бухом, позволяет лучше понять процессы включения нейронов в сеть и настройки их параметров для обеспечения нормального функционирования. Ошибочный выбор параметров может привести к формированию недейственной или слабоэффективной сети.

Согласно высказыванию ученого, взаимосвязь между нейронами приводит к увеличению их "инертности", что снижает их чувствительность к воздействию шумов. Однако увеличение степени связи может ограничить способность нейрона передавать важные сигналы.

Подробное изучение этих процессов позволяет лучше понять, как оптимизировать работу нейронных сетей и повысить их эффективность. Важно учитывать не только уровень связи между нейронами, но и их способность эффективно обрабатывать информацию при различных условиях.

В последние годы интерес различных научных групп к спайковым нейронным сетям увеличивается, рассказали ученые СГУ. При этом очень много работ посвящено самой простой модели. Эксперименты показали, что для эффективной работы нейронных сетей необходим поиск баланса между связанностью нейронов и передачей информации. Нейроны должны быть достаточно связаны, чтобы противостоять вредному шуму, но не настолько, чтобы это мешало передаче важной информации. Понимание этого механизма является ключевым шагом к "тонкой настройке", необходимой для создания работоспособных спайковых нейросетей.

В ходе нашего исследования мы стремимся к более глубокому пониманию возможного применения нейронных сетей, поэтому мы фокусируемся на режимах функционирования нейронов ФитцХью-Нагумо. Однако, использование таких моделей является сложным процессом из-за необходимости тонкой настройки, которой мы уделяем особое внимание в данном исследовании, - отметил Бух.

Ученые в процессе работы экспериментировали с различными методами моделирования источников шума, а также применяли методы моделирования динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями.

Необходимо отметить, что данная работа получила поддержку Российским научным фондом (проект № 23-12-00103) и соответствует стратегическим целям федеральной программы "Приоритет-2030". В этом контексте исследование нейронов ФитцХью-Нагумо представляет значимый вклад в развитие науки и технологий.

Источник и фото - ria.ru