Ученые нашли замену нейросетям
Это открытие представляет собой значительный шаг в области создания устройств, способных эффективно решать задачи искусственного интеллекта в реальном времени. Согласно сообщению пресс-службы Минобрнауки РФ, данное открытие может упростить и удешевить процесс разработки таких устройств.
Осцилляторы, как системы, способны генерировать колебания, играют ключевую роль в технологиях искусственного интеллекта. Их способность к созданию ритмичных изменений в сигналах делает их потенциально важными компонентами для различных приложений, включая обработку данных и принятие решений.Использование осцилляторов с запаздывающей обратной связью вместо сложных нейронных сетей открывает новые перспективы для развития технологий искусственного интеллекта. Этот подход может значительно повысить эффективность и скорость обработки информации, что в свою очередь приведет к созданию более эффективных и доступных устройств для решения широкого спектра задач.Осцилляторы, такие как маятник или электрический контур, принадлежат к классу систем, которые могут проявлять сложное поведение. Добавление запаздывающей обратной связи к осцилляторам делает их поведение еще более интересным и непредсказуемым. Такие системы способны эмулировать динамику целых сетей, где взаимодействуют множество элементов.Исследователи из СГУ имени Н.Г. Чернышевского и Берлинского технического университета провели эксперименты, которые показали, что два связанных бистабильных осциллятора с запаздыванием могут вести себя подобно сложной двухслойной нейронной сети. Это открытие открывает новые возможности для понимания и моделирования сложных систем, включая нейронные сети и другие биологические структуры.Таким образом, исследования в области осцилляторов с обратной связью с запаздыванием не только помогают понять принципы работы сложных систем, но и могут привести к разработке новых методов моделирования и управления такими системами.Исследователи подробно изучили два важных явления: стохастический резонанс, при котором шум увеличивает полезный сигнал, и распространение волнового фронта, когда одно из состояний системы заполняет все пространство. Эти феномены имеют значительное значение для развития искусственного интеллекта.Создание физических нейронных сетей требует значительных затрат времени и ресурсов. Однако, как отмечает Владимир Семенов, использование осцилляторов с запаздыванием может предложить более простую и экономически выгодную альтернативу.По мнению специалистов, для реализации системы искусственного интеллекта на основе многослойных сетей необязательно точно копировать её структуру. Возможно использование связанных осцилляторов с запаздыванием, если условия позволяют. Такой подход открывает новые перспективы в области разработки и применения технологий искусственного интеллекта.Новые предложения в начале, середине и конце текста:Исследователи утверждают, что использование данного подхода может значительно улучшить разработку устройств, способных эффективно решать задачи в реальном времени. Это особенно актуально для областей, таких как прогнозирование временных рядов, распознавание изображений и оптимизация задач.
Ученые сначала провели моделирование поведения осцилляторов на компьютере, а затем перешли к созданию физических прототипов, используя электронные компоненты. Результаты экспериментов подтвердили все теоретические расчеты, что подчеркивает успешность подхода.
Научное сообщество активно изучает осцилляторы с запаздывающей обратной связью по всему миру, однако прототипы, разработанные командой Владимира Семенова, выделяются своей простотой схем, доступностью электронных компонентов и компактными размерами.
В Саратовском университете исследователи активно работают над расширением возможностей осцилляторов с запаздыванием. Они стремятся использовать эти системы не только для решения текущих задач, но и для моделирования "спайковых нейронных сетей" — инновационного типа нейронных сетей, имитирующих активность клеток мозга. Это направление исследований представляет собой перспективную область в области нейробиологии и искусственного интеллекта.Интерес к использованию осцилляторов с запаздыванием в моделировании нейронных сетей обусловлен возможностью более точного воспроизведения электрической активности мозга. Такие исследования открывают новые горизонты в понимании принципов работы мозга и развитии искусственного интеллекта, а также могут привести к созданию более эффективных алгоритмов машинного обучения.Результаты исследований, поддержанных грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Neural Networks. Это подтверждает важность и актуальность работы, проводимой в рамках стратегического проекта СГУ "ИКТ-Электроника" программы "Приоритет-2030".Источник и фото - ria.ru
