Новое открытие ученых из СГУ может приблизить работу искусственного интеллекта к принципам функционирования человеческого мозга. Итоги исследования опубликованы в издании The European Physical Journal Special Topics.
Сегодня перспективным направлением в разработке более энергоэффективных вычислительных систем являются спайковые нейронные сети, так как они имитируют механизмы работы биологического мозга.
В отличие от классических искусственных нейросетей, нейроны в спайковых сетях активируются исключительно при входящем сигнале, а не функционируют постоянно. Эта особенность значительно снижает энергозатраты, отметили специалисты Саратовского национального исследовательского университета имени Н. Г. Чернышевского (СГУ).
В рамках исследования учёные проанализировали влияние различных типов шума на активность нейронов в таких сетях.
По словам исследователей, это важно, поскольку в реальной среде нейросети подвержены воздействию помех и случайных факторов. Ученым удалось зафиксировать интересное явление: при определённом уровне шума наблюдается эффект упорядочивания нейронной активности, что способствует повышению стабильности и эффективности их работы.
Это называется когерентным резонансом — появлением порядка в условиях хаоса. «Данное фундаментальное исследование помогает понять, как оптимальнее интегрировать нейроны и настраивать их параметры для корректной работы сети.
Неправильный выбор настроек может привести к формированию малоэффективной или нефункциональной сети», — пояснил доцент кафедры.