AI / ИИФизики ПетрГУ создали нейросеть из простейших искусственных нейронов
Ученые из Петрозаводска создали нейросеть из простейших искусственных нейронов и научили ее распознавать геометрические фигуры и образы.
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.
Ученые достаточно давно знают, что 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. 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.
@