Нижегородские ученые увеличили мощность ИИ с помощью цифровых астроцитов
6 февраля 2024 года, 11:21
Исследование выполнено при грантовой поддержке Российского научного фонда.
Ученые кафедры нейротехнологий ННГУ им. Лобачевского построили нейросеть на принципах взаимодействия клеток головного мозга, сообщили ИА «Время Н» в пресс-службе университета.
Впервые в искусственном интеллекте были использованы цифровые аналоги вспомогательных клеток мозга — астроцитов. В результате производительность нейросети выросла на 20%.
«Включение астроцитов в модель нейроморфного искусственного интеллекта — новый шаг в развитии спайковых нейросетей. Именно они обрабатывают информацию так, как это делает мозг человека: решают динамические задачи, обучаются во время работы, запоминая данные. Мы доказали, что цифровые астроциты позволяют эффективно управлять динамикой нейронов и реализовать в искусственном интеллекте рабочую память. Возможно, это и есть недостающее звено в решении проблемы обучения спайковых нейронных сетей», — рассказала автор исследования, профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины ННГУ им. Лобачевского Сусанна Гордлеева.
По словам ученого, подобные нейросети способны объяснить раннее неизученные механизмы кодирования, обработки и хранения информации в мозге, причины развития нейродегенеративных заболеваний в процессе старения и многое другое. Экспериментальные нейросети с астроцитами будут реализованы в ННГУ на основе мемристивных элементов в микро- и наноэлектронике.
«В перспективе такие технологии способны преодолеть ограничения существующих методов машинного обучения по энергоэффективности. На их основе могут быть созданы интеллектуальные информационно-вычислительные платформы нового поколения для обработки больших потоков информации с использованием принципов работы мозга. Нейроморфные программные платформы могут применяться в медицинской и ИТ-промышленности для обработки и классификации данных, в построении виртуальных моделей нервной системы», — рассказала Сусанна Гордлеева.
Исследование выполнено при грантовой поддержке Российского научного фонда. Разработка реализована в рамках программы Национального центра физики и математики (Саров) по направлению «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах».
Автор: Дмитрий Ларионов
