Ученые нашли замену нейросетям

Исследователи из СГУ вместе с международным коллективом пришли к выводу, что сложные многослойные нейронные сети, используемые в машинном обучении, могут быть заменены осцилляторами с запаздывающей обратной связью.

Это открытие представляет собой перспективный шаг в области разработки устройств искусственного интеллекта, способных работать в реальном времени. По мнению ученых, такой подход может значительно упростить и снизить стоимость процесса создания таких устройств.

Осцилляторы, как системы, способны генерировать колебания и имеют широкий спектр применения в различных областях науки и техники. Их способность к самоподстройке и изменению частоты делает их уникальными в контексте решения сложных задач, включая обработку информации и анализ данных.

Согласно информации, предоставленной пресс-службой Минобрнауки РФ, переход к использованию осцилляторов вместо сложных нейронных сетей может привести к новым открытиям в области искусственного интеллекта и повысить эффективность разработки инновационных технологий.

Исследователи из Саратовского национального исследовательского государственного университета (СГУ) имени Н.Г. Чернышевского, Владимир Семенов и его коллега из Берлинского технического университета, обнаружили, что системы с запаздывающей обратной связью, такие как маятники или электрические контуры, могут вести себя более сложно, имитируя динамику целых сетей элементов. Эти системы способны воспроизводить поведение сложных нейронных сетей, состоящих из нескольких уровней взаимодействия.

Добавление запаздывающей обратной связи к бистабильным осцилляторам позволяет имитировать сложные системы, которые реагируют на свои предыдущие состояния. Такие системы обладают способностью воспроизводить динамику многоуровневых нейронных сетей, что открывает новые возможности для исследования и моделирования сложных процессов.

Эксперименты показали, что два взаимосвязанных бистабильных осциллятора с запаздыванием могут точно воспроизводить поведение сложной двухслойной нейронной сети. Это открытие подтверждает значимость исследований в области динамических систем с обратной связью и их потенциальное применение в моделировании сложных биологических и технических сетей.

Исследователи внимательно 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 явления играют ключевую роль в создании искусственного интеллекта.

Создание физических нейронных сетей — сложный и дорогостоящий процесс. Однако, как отмечает Владимир Семенов, использование осцилляторов с запаздыванием может предложить более простую и экономически выгодную альтернативу.

По словам Владимира Семенова, для реализации системы искусственного интеллекта на основе многослойных сетей не обязательно точно копировать ее в чистом виде. Вместо этого, при наличии подходящих условий, можно использовать связанные осцилляторы с запаздыванием. Это подход позволяет более эффективно и экономично создавать искусственные нейронные сети.

Новые предложения в начале, середине и конце текста помогут более полно раскрыть тему осцилляторов с запаздывающей обратной связью и их потенциального применения в различных областях.

Осцилляторы с запаздывающей обратной связью представляют собой инновационный подход, который, как считают исследователи, обладает большим потенциалом для создания устройств, способных эффективно решать задачи в реальном времени. Это может быть особенно полезно в таких областях, как прогнозирование временных рядов, распознавание изображений и оптимизация задач.

Ученые провели моделирование поведения осцилляторов на компьютере, а затем перешли к созданию физических прототипов на основе электронных компонентов. Результаты экспериментов в полной мере подтвердили предположения, выведенные из теоретических расчетов.

Преимуществом прототипов, разработанных командой Владимира Семенова, является их простота, низкая стоимость электронных компонентов и компактные размеры. Это делает эти устройства доступными для широкого круга потенциальных пользователей и исследователей по всему миру.

Исследователи в Саратовском университете рассматривают возможность расширения функциональности осцилляторов с запаздыванием для решения новых задач. Особый интерес представляет применение этих систем в моделировании "спайковых нейронных сетей" — инновационного типа нейронных сетей, имитирующих электрическую активность мозговых клеток.

Этот проект, получивший поддержку Российского научного фонда, входит в рамки стратегического проекта СГУ "ИКТ-Электроника" программы "Приоритет-2030". Результаты исследований были опубликованы в журнале Neural Networks. Помимо этого, ученые планируют дальнейшее изучение потенциала осцилляторов с запаздыванием в различных областях науки и техники.

Исследования в области применения осцилляторов с запаздыванием для моделирования спайковых нейронных сетей представляют собой важный шаг в развитии нейробиологии и компьютерных наук.

Источник и фото - ria.ru