Российские ученые создали биологическую нейросеть с тонким слухом

В современные технологии широко вошли методы распознавания сигналов искусственными нейронными сетями второго поколения.

Однако нейроны, используемые для моделирования реальных нейронов, гораздо сложнее нейронов искусственных нейронных сетей.

Ученые СГУ создали биологическую нейронную сеть, способную эффективно различать внешние аудиосигналы. Это открытие может привести к снижению энергопотребления при расчетах по сравнению с обычными искусственными нейронными сетями. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Chaos.

Интересно, что данная разработка может иметь широкие практические применения в области звуковой обработки, распознавания речи и других сферах, где важно точное и эффективное различение аудиосигналов. Возможно, это станет новым этапом в развитии нейронных сетей и улучшит их функциональность.

Изучение спайковых нейронных сетей третьего поколения привлекает все больший интерес у научного сообщества. Эти сети существенно отличаются от нейронных сетей второго поколения, что открывает новые перспективы и вызывает множество вопросов. Одной из основных характеристик нейронных сетей является их способность к передаче информации путем спайков, или импульсов.

Кроме того, стоит отметить, что нервная сеть в мозге человека представляет собой сложную систему, состоящую из групп нейронов, которые взаимодействуют химически или функционально. Для описания поведения нейронов специалисты используют математическую модель ФитцХью-Нагумо, разработанную в конце XX века.

В последние годы исследователи активно работают над улучшением понимания принципов функционирования спайковых нейронных сетей и их потенциальных применений. Однако, несмотря на значительные успехи, остается много неразгаданных загадок и вызывающих интерес вопросов, которые требуют дальнейших исследований.

Исследователи из Саратовского национального исследовательского государственного университета (СГУ) имени Н.Г. Чернышевского занимаются изучением возможности распознавания аудиосигналов спайковой нейронной сетью, составленной из нейронов ФитцХью-Нагумо. Они предполагают, что такие сети могут обладать большей функциональностью благодаря сложности этих нейронов.

Эксперименты исследователей направлены на изучение поведения сетей на основе нейронов ФитцХью-Нагумо в ответ на внешние аудиосигналы. Они стремятся понять, как эти нейроны реагируют на различные входные данные и как это может повлиять на общую эффективность сети.

"Нам было интересно изучить, как сети из таких нейронов будут вести себя по отношению к внешнему сигналу и какие новые возможности они могут предоставить в области распознавания аудиосигналов", - отметили ученые из СГУ.

Исследование проведенное на небольшой сети нейронов ФитцХью-Нагумо позволило нам обнаружить интересный эффект. Количество элементов в этой сети было достаточным для наблюдения нужного явления. Мы выяснили, что связанные нейроны могут проявлять избирательные свойства к сигналам с разными частотами и различать внешние сигналы за счет выбора определенных связей между нейронами.

Оказалось, что специально сконструированная сеть нейронов может быть использована для распознавания аудиосигналов. Это открывает новые перспективы в области разработки систем искусственного интеллекта, способных эффективно обрабатывать звуковую информацию.

Доцент кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ, Андрей Бух, подчеркнул, что результаты исследования показывают потенциал для создания более эффективных и точных систем распознавания звуковых сигналов. Это может быть полезно в таких областях как медицина, робототехника и развитие технологий связи.

Спайковые нейронные сети представляют собой инновационный подход к моделированию искусственного интеллекта. Они обладают потенциалом значительно снизить энергопотребление по сравнению с традиционными нейронными сетями. Ученый подчеркнул, что человеческий мозг, решая задачи, тратит гораздо меньше энергии, чем компьютер, что наводит на мысль о перспективах использования спайковых нейронных сетей.

Спайковые нейронные сети характеризуются сложной нелинейностью своих элементов, что делает их функционирование непредсказуемым. Реакции нейронов в такой сети могут быть разнообразными и даже противоречивыми, что усложняет оценку их эффективности. Исследователи приходят к выводу, что для полноценной оценки способностей спайковых нейронных сетей необходимо провести эксперименты на практике.

Однако, применение спайковых нейронных сетей в реальных задачах пока находится на начальном этапе. Дальнейшие исследования и разработки в этой области могут привести к революционным изменениям в области искусственного интеллекта и оптимизации энергопотребления.

Исследование способов связей в нейронных сетях для обеспечения избирательности по отношению к внешним сигналам является ключевым вопросом в области искусственного интеллекта. Как отметил Бух, результаты исследования показали положительные тенденции, однако важно учитывать, что эффективность такого подхода может варьироваться в зависимости от конкретной задачи.

Одним из основных выводов исследования является необходимость выборочного включения связей между нейронами, при этом большинство связей должны быть отключены. Это обеспечивает сети возможность проявлять селективные свойства и реагировать на внешние стимулы. Однако, если все связи оставить включенными, нейронная сеть может потерять способность к избирательности.

Важно также отметить, что ограниченное количество методов обучения спайковых нейронных сетей может стать серьезным препятствием для развития данной области. Поэтому необходимо постоянно искать новые подходы и методики для эффективного обучения и оптимизации работы нейронных сетей.

Исследователи стремятся понять, как отдельные модели нейронов могут вести себя по-разному в различных контекстах и обладают ли они способностью "накапливать" сигналы. Это явление может иметь значительное значение для понимания работы мозга и механизмов обучения.

В рамках стратегического проекта СГУ имени Н.Г. Чернышевского "Технологии фундаментальной медицины" государственной программы "Приоритет-2030" проводится исследование, направленное на выявление особенностей функционирования нейронов. Этот проект, поддерживаемый РНФ под номером №23-12-00103, позволит расширить наши знания о работе мозга и принципах его работы.

Изучение возможности нейронов "реагировать" на контекст и изменять свое поведение открывает новые перспективы в понимании механизмов обучения и адаптации человеческого мозга. Результаты этого исследования могут иметь значительное значение для развития технологий в области медицины и искусственного интеллекта.

Источник и фото - ria.ru