Российские учёные придумали «экономичные» нейросети
Подход саратовских учёных «тренирует» искусственный интеллект с меньшими энергозатратами
Российские учёные применили новый энергоэффективный подход к созданию нейросетей. Об этом сообщили в Минобрнауки РФ. Команда Саратовского государственного научно-исследовательского университета имени Чернышевского предложила вместо классических искусственных нейронов использовать упрощённые, но динамические модели клеток.
Этот подход приближает ИИ к принципам работы человеческого мозга. Как подчеркнули в вузе, «спайковые нейронные сети, построенные на осциллирующих нейронах ФитцХью-Нагумо и обучаемые без учителя, могут работать экономичнее классических моделей нейросетей». Разработка может применяться для создания автономных сенсорных устройств, нейроморфной техники и электроники с низким потреблением энергии.
Вместо математики – живые механизмы
Обычные сети — это, чаще всего, набор математических функций, который потребляет вычислительные ресурсы постоянно. В человеческом организме нейроны активизируются только по необходимости и большую часть времени находятся в покое. На них похожа работа нейросети, открытой саратовскими учёными. Она генерирует импульсы, так называемые спайки, только отвечая на входной сигнал. То есть вычисления происходят почти как в живой системе. Во время эксперимента нейросеть учили различать изображения. Даже такая простая задача показала возможность устойчивого обучения. Картинки она описала с точностью до 80 процентов. Параллельно специалисты выяснили, при каких условиях нейросеть работает стабильно. Способность к классификации она сохраняет даже при умеренных помехах.
