Приблизить эффективность искусственного интеллекта к принципам работы человеческого мозга может помочь новое открытие учёных СГУ. Результаты исследования опубликованы в журнале The European Physical Journal Special Topics.
Перспективным направлением для создания более экономичных вычислительных систем сегодня считаются спайковые нейронные сети. Это связано с тем, что они способны моделировать принципы работы биологического мозга. В отличие от традиционных искусственных сетей, каждый нейрон спайковой сети активируется только при поступлении внешнего сигнала, а не работает постоянно.
Учёным удалось обнаружить интересный феномен: при определённой интенсивности шума возникает эффект упорядочивания активности нейронов, что делает их работу более стабильной и эффективной. Это явление когерентного резонанса — возникновения порядка из хаоса.
"Это фундаментальное исследование даёт представление о том, как лучше включать нейроны в сеть и настраивать их параметры для нормального функционирования. Необдуманный выбор параметров может привести к созданию нефункциональной или слабоэффективной сети", — рассказал доцент кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ А.В. Бух.
"Поскольку нас интересует гораздо большее приближение к возможному применению таких сетей, мы исследуем режимы функционирования нейронов ФитцХью-Нагумо. Сложность использования подобных моделей в том, что они требуют тонкой настройки, которой мы и занимались в этом исследовании", — прокомментировал Бух.