Ученые ПетрГУ создали нейросеть из простейших искусственных нейронов и научили ее распознавать простейшие геометрические фигуры и образы.
О результатах экспериментов рассказывает пресс-служба Российского научного фонда.
«Преимущество подобных нейронных сетей — в перспективе, их можно создавать, используя самые различные физические осцилляторы, в том числе магнитной и электрической природы. При этом обученная сеть уже не нуждается в компьютерных вычислениях, и работает самостоятельно как отдельный нейронный организм», — рассказывает Андрей Величко из Петрозаводского государственного университета.
Современные компьютеры работают на базе простейшей дискретной логики – их элементарные ячейки памяти и вычислительные модули могут воспринимать и обрабатывать только нули и единицы. Это предоставляет практически неограниченные возможности для математических вычислений при достаточно высоком числе и тех, и других элементов.
Мозг работает принципиально иным образом. В отличие от полупроводниковых транзисторов наши нейроны могут одновременно воспринимать множество разнородных сигналов, сложным образом суммировать их и менять свою чувствительность к отдельным наборам подобных импульсов.
Эти различия делают нейросети, искусственные аналоги цепочек нейронов, или слишком сложными для просчета в полноценном виде, или же заставляют ученых упрощать их конструкцию, делая их неполноценными подобиями мозга человека и других живых существ. Вдобавок их работа и обучение требует огромного числа вычислительных ресурсов, доступных сегодня только на самых больших суперкомпьютерах.
По этой причине Величко и его коллеги, а также другие группы физиков по всему миру, давно пытаются создать искусственные аналоги нейронов, которые бы повторяли все или хотя бы главную часть аспектов их поведения. Год назад ученым из MIT удалось создать первую примитивную цепочку из подобных структур, способную распознавать некоторые буквы латинского алфавита.
Недавно российские ученые создали подобные «искусственные нейроны» из тонких пленок двуокиси ванадия, сопротивление которых особым образом зависит от их температуры. К примеру, если пропустить через такой нейрон достаточное количество электричества, он нагреется и его сопротивление резко снизится, уменьшившись примерно в 10 тысяч раз, в результате чего он начнет пропускать больше тока.
Это логичным образом приведет к охлаждению подобного искусственного нейрона, его возвращению в исходное состояние и почти полному прекращению движения электричества. В результате этого подобная пленка будет осциллировать, испуская серии импульсов, подобно настоящим нервным клеткам в мозге людей и животных.
Как обнаружили Величко и его коллеги, всего 11 подобных структур, объединенных в единую сеть, состоящую из двух входных и выходных узлов и девяти обрабатывающих нейронов, можно научить распознавать простые геометрические фигуры, которые можно уложить в квадрат из 3 на 3 «пикселей».
Эти опыты показали, что искусственные нейроны на базе пленок ванадия могут воспринимать и обрабатывать многослойные сигналы, как и их природные собратья, что позволяет использовать их в качестве их полноценных аналогов.
Всего одного нейрона, воспринимающего информацию, оказалось достаточно для того, чтобы научить всю эту систему различать и классифицировать 14 из 102 возможных фигур, состоящих из подобных блоков. Увеличение числа осцилляторов и входных и выходных узлов, как ожидают ученые, значительно расширят ее возможности.
Источник: ria.ru
