Биологическую нейронную сеть третьего поколения (спайковую), эффективно различающую внешние аудиосигналы, сконструировали ученые СГУ. Разработка сможет тратить на расчеты заметно меньше энергии, чем обычные искусственные нейросети.
Разработка составлена из "нейронов ФитцХью-Нагумо". Это концептуальная математическая модель, описывающая поведение химически и функционально связанных нейронов. Сети на основе таких нейронов могут обладать более широкими возможностями за счет их встроенной сложности.
Мы обнаружили, что связанные нейроны ФитцХью-Нагумо могут проявлять избирательные свойства к сигналам с разным отношением частоты и различать внешние сигналы за счет выбора только некоторых определенных связей между нейронами. И сделали вывод, что можно специальным образом сконструировать сеть нейронов, чтобы обеспечить распознавание аудиосигналов
– рассказали разработчики.
Нейросеть имеет широкий потенциал для исследования: для каждой конкретной задачи выигрыш в эффективности (отношение затраченной энергии к сложности выполненной работы) может быть разным.
В будущем исследователи планируют узнать, обладает ли отдельная модель нейрона способностью "накапливать" сигналы и демонстрировать разное поведение в зависимости от "контекста".
🇷🇺 Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ
#новостьдня