Новости

Учёные ПетрГУ нашли новый метод распознавания образов

Ученые кафедры электроники и электроэнергетики нашли новый способ обучения импульсной нейронной сети распознаванию и запоминанию образов. 

В Петрозаводском государственном университете завершилась трехлетняя работа по проекту «Новые нейросетевые технологии ассоциативной памяти и распознавания образов в системе взаимодействующих осцилляторов на базе переключательных структур оксидов переходных металлов». В будущем это позволит создавать устройства небольших размеров, предназначенные для решения сложных когнитивных задач.

Коллектив исследователей
Коллектив исследователей

— В ряде наших исследований начата разработка методик обучения подобных нейронных сетей и показана их реальная работа в качестве устройств распознавания образов. В перспективе на основе этих сетей могут быть созданы компактные нейросетевые чипы с наноразмерными осцилляторами, — рассказал доцент кафедры  электроники и электроэнергетики ПетрГУ,  руководитель проекта Андрей Величко.

Искусственные нейронные сети строятся по тем же принципам, что и сети нервных клеток в живом организме. Процессы запоминания и распознавания образов основываются на передаче сигналов между нейронами. Как правило, нейронные сети создаются программно, но есть системы, состоящие из физических устройств. Наиболее распространены осцилляторные (колебательные) устройства, показатели нейронов в которых ритмически меняются.

Ученые исследовали сеть из нескольких нейтронов-осцилляторов на базе электрических переключателей из диоксида ванадия. При синхронизации частот разных осцилляторов нейросеть можно обучать, информацию переводят в векторную форму. При обучении сеть запоминает сразу несколько векторов, каждому из которых соответствуют параметры системы в определенном синхронном состоянии. Распознавание фиксируется в случае, если при вводе тестового вектора система возвращается к наиболее близкому к нему синхронному состоянию.

С помощью использования уникального термического типа связи между нейронами ученым ПетрГУ удалось существенно расширить число синхронных состояний. К примеру, для системы из двух осцилляторов ученые смоделировали 260 состояний, каждое из которых потенциально может быть использовано для обучения нейросети распознаванию и запоминанию информации.

За три года исследователями  опубликовано 14 работ в ведущих международных  журналах.

Над проектом работали М.А. Беляев, П.П. Борисков  и В.В. Путролайнен, а также студент В. Перминов и опытные ученые А.Л. Пергамент и Г.Б. Стефанович.

Исследования проводились в рамках гранта Российского научного фонда.

Источник: Пресс-служба ПетрГУ