Однако нейроны, используемые для моделирования реальных нейронов, гораздо сложнее нейронов искусственных нейронных сетей.

Ученые СГУ разработали биологическую нейронную сеть, способную эффективно различать внешние аудиосигналы. Этот инновационный подход может значительно сократить энергозатраты на вычисления по сравнению с обычными искусственными нейронными сетями. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Chaos.

Исследование открывает новые перспективы для создания более эффективных и энергоэкономичных нейронных сетей, способных успешно работать с аудиосигналами. Это может привести к улучшению различных технологий, требующих распознавания звуковых сигналов, от умных устройств до систем безопасности и медицинских устройств.

Изучение биологических (спайковых) нейронных сетей третьего поколения вызывает все больший интерес среди ученых. Эти сети значительно отличаются от сетей второго поколения, что открывает новые перспективы для исследований и разработок. Несмотря на увеличивающийся объем работ в этой области, остается много нерешенных вопросов и вызовов.

Нервная сеть в мозге человека представляет собой сложную систему, состоящую из групп химически или функционально связанных нейронов. Их взаимодействие и поведение специалисты стремятся объяснить с помощью концептуальной математической модели ФитцХью-Нагумо, разработанной в конце XX века.

Исследования в области спайковых нейронных сетей не только помогают понять принципы работы человеческого мозга, но и находят практическое применение в различных технологиях, таких как искусственный интеллект и нейроинтерфейсы. Развитие этой области науки открывает новые возможности для создания более эффективных и инновационных систем, способных имитировать биологические процессы.

Ученые Саратовского национального исследовательского государственного университета (СГУ) имени Н.Г. Чернышевского занимаются исследованием возможностей распознавания аудиосигналов спайковой нейронной сетью. Они предположили, что использование нейронов ФитцХью-Нагумо может привести к более эффективному распознаванию сигналов благодаря их сложной структуре.

Нейроны ФитцХью-Нагумо имеют уникальные характеристики, которые могут сделать нейронные сети более гибкими и адаптивными к различным внешним воздействиям. Исследователи интересуются тем, как эти нейроны реагируют на внешние аудиосигналы и как это может повлиять на общую эффективность сети.

"Нам было интересно изучить, как сети из таких нейронов будут вести себя по отношению к внешнему сигналу и какие преимущества они могут предложить в сравнении с более традиционными моделями нейронных сетей", - отметили исследователи. В дальнейших экспериментах они планируют провести тестирование эффективности и точности распознавания аудиосигналов с использованием нейронов ФитцХью-Нагумо.

Эксперимент проведен на небольшой сети, но она оказалась достаточной для наблюдения интересного эффекта. Оказалось, что нейроны ФитцХью-Нагумо могут демонстрировать избирательные свойства по отношению к сигналам разной частоты, способные различать внешние сигналы благодаря определенным связям между нейронами. Эти открытия позволяют предположить, что создание специально сконструированных сетей нейронов может привести к улучшению распознавания аудиосигналов. Доцент кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ, Андрей Бух, подчеркнул важность этих результатов для развития технологий обработки сигналов и искусственного интеллекта.

Спайковые нейронные сети представляют собой область искусственного интеллекта, которая обещает революционизировать энергопотребление в сравнении с традиционными нейронными сетями. Ученый отметил, что человеческий мозг, решая задачи, тратит гораздо меньше энергии, чем компьютеры, что наталкивает на мысль о потенциальной энергоэффективности спайковых нейронных сетей.

Спайковые нейронные сети, благодаря нелинейным элементам, становятся сложными в понимании и анализе. Реакции нейронов в такой сети могут быть разнообразными и трудно прогнозируемыми. Это усложняет измерение эффективности таких сетей и требует более глубокого исследования.

По словам ученого, истинную эффективность спайковых нейронных сетей можно будет оценить только в процессе их реального применения. Пока что эта технология представляет собой перспективное направление, требующее дальнейших исследований и экспериментов для полного понимания ее потенциала.

Изучив вопрос способа связей, обеспечивающего избирательность сети по отношению к внешним сигналам для простого нейрона, мы обнаружили, что результат оказался положительным. Однако, важно понимать, что выигрыш в эффективности может быть разным для каждой конкретной задачи. Кроме того, существуют и другие сложности, среди которых главной является ограниченное количество методов, применимых для обучения спайковых нейронных сетей.

Как отмечает Бух, ключевым фактором достижения положительного результата является правильный выбор связей между нейронами, при этом остальные связи отключаются. Если все связи оставить включенными, сеть теряет свои селективные свойства. С другой стороны, недостаточное количество связей может привести к практически полному отсутствию реакций в сети.

Важно подчеркнуть, что эффективность и функциональность спайковых нейронных сетей зависят от тщательного подбора связей между нейронами. Понимание этого аспекта поможет добиться лучших результатов при обучении и применении таких сетей в различных задачах.

В рамках стратегического проекта СГУ имени Н.Г. Чернышевского "Технологии фундаментальной медицины" государственной программы "Приоритет-2030" исследователи планируют расширить свои исследования и выяснить, обладает ли отдельная модель нейрона способностью "накапливать" сигналы и демонстрировать разное поведение в зависимости от "контекста".

Эксперименты, проведенные в рамках проекта РНФ №23-12-00103, позволили ученым получить первые обнадеживающие результаты, указывающие на возможное влияние окружающей среды на функционирование нейронов и их способность к адаптации.

Дальнейшее изучение этого явления может пролить свет на механизмы, лежащие в основе пластичности нервной системы и помочь разработать новые методы лечения нейрологических заболеваний, основанные на принципах контекстуальной терапии.

Источник и фото - ria.ru