Премия Рунета-2020
Нижний Новгород
-7°
Boom metrics
Общество6 февраля 2024 16:46

Нижегородские ученые создали нейросеть, копирующую работу головного мозга

Благодаря цифровым аналогам астроцитов производительность нейросети выросла на 20%
Нижегородские ученые создали нейросеть, копирующую работу головного мозга.

Нижегородские ученые создали нейросеть, копирующую работу головного мозга.

Фото: Артем КИЛЬКИН

Настоящий прорыв в области искусственного интеллекта совершили ученые ННГУ имени Лобачевского – они создали нейросеть на основе взаимодействия клеток головного мозга. Впервые в подобной разработке использовались цифровые аналоги вспомогательных клеток мозга – астроцитов. Благодаря этому производительность нейросети выросла на 20%.

- Включение астроцитов в эту модель становится новым шагом в развитии нейросетей, - полагает автор исследования, профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины ННГУ им. Н.И. Лобачевского Сусанна Гордлеева. - Именно они обрабатывают информацию так, как это делает мозг человека: решают динамические задачи и обучаются во время работы, запоминая данные.

Таким образом, ученые смогли доказать, что цифровые астроциты позволяют эффективно управлять динамикой нейронов и создать в искусственном интеллекте рабочую память. Благодаря этому можно решить проблему обучения спайковых нейронных сетей. Позднее подобные нейросети с астроцитами могут применяться в микро- и наноэлектронике.

- Подобные нейросети способны объяснить раннее неизвестные механизмы кодирования, обработки и хранения информации в мозге человека, - считает Сусанна Гордлеева. – Также они помогают изучить причины развития нейродегенеративных заболевании в процессе старения и многие другие процессы.

Данное исследование проводилось при поддержке Российского научного фонда. Разработка была создана в рамках программы Национального центра физики и математики (г. Саров) по направлению «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах».

- В перспективе такие технологии способны преодолеть ограничения существующих методов машинного обучения по энергоэффективности, - полагают ученые. - На их основе могут быть созданы интеллектуальные информационно-вычислительные платформы нового поколения для обработки больших потоков информации с использованием принципов работы мозга.

По оценке экспертов, эти программные платформы могут применяться в медицинской и ИТ-промышленности, а также в построении виртуальных моделей нервной системы.