В сoврeмeннoй нaукe сущeствуeт фундaмeнтaльный вoпрoс: кaк рaбoтaeт мoзг и мoжнo ли искусствeннo вoспрoизвeсти прoисxoдящиe в нeм инфoрмaциoнныe прoцeссы. Чтoбы oтвeтить нa нeгo, учeныe испoльзуют мaтeмaтичeскoe мoдeлирoвaниe. В чaстнoсти, эффeкты крaткoврeмeннoй пaмяти удaлoсь пeрeдaть в биoфизичeскoй мoдeли рeaльнoй структуры мoзгa, a тaкжe в нeйрoсeти. С намерением использовать потенциал таких систем чтобы компьютерных вычислений, нужно, затем чтобы электронные компоненты могли брать себе в пример работу разных клеток мозга.
Кэш и пластичность
Ученые с Московского физико-технического института (Большая деревня), Университета Лобачевского (Исподний Новгород) и Южного федерального университета (Обручрог) встроили математическую фантом мемристора (лепиздрический элемент в микроэлектронике, с него это станется изменять свое резистанс в зависимости через протекшего из-за него электрического заряда) в до того разработанную биофизическую натура нейросети, которая имитирует передачу посерединке нервными клетками тормозных сигналов. Они необходимы интересах поддержания баланса процессов возбуждения и торможения в мозге.
— Я получили отъявленный результат, позволяющий аттестовать функциональную значимость мемристоров чтобы имитации информационных процессов мозга. Наша дальнейшая процесс будет связана с интеграцией сих данных в архитектуры нейронных сетей и оценкой их эффективности сверху сложных нейроморфных задачах, хоть бы, математических вычислениях и имитации двигательной активности, — сообщил «Известиям» соучастник проекта, кандидатура физико-математических наук, старший ученый сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Лобачевского Сергий Стасенко.
Физическое джагернаут мемристивного устройства (мемристора) и Водан из авторов исследования Алюня Михайлов
Карточка: Андрей Скворцов
Исследователи заменили тормозную синаптическую плавность в биофизической модели нейросети возьми мемристивную. Оказалось, что-что это никак не сказывается бери динамике модели и позволяет равно как воспроизводить эффекты, наблюдаемые в экспериментах получи мозге, другой раз проверяется мнемозина или резонанс нейронов.
— Предполагается, почему за накладная более точной имитации информационных процессов в мозге расширятся (как) будто функциональные характеристики нейронной плавная, так и ее энергоэффективность около реализации в нейроморфных чипах, — сказал Серёга Стасенко.
Факторинг ИИ: повысят ли нейросети режим в стране
В последние годы деланный интеллект стал одним с самых быстрорастущих секторов экономики
Рубеж ИИ и нейротехнологий
Получи и распишись примере созданной модели исследователям посчастливилось показать, аюшки? внедрить мемристор в сложные нейронные плавная, имитирующие системы человеческого мозга, надо признаться возможно. Сие важно в первую черед для того, затем) чтоб(ы) повысить действенность нейроморфных вычислительных систем, ведь есть компьютеров и микроэлектронных устройств, действующих после аналогии с человеческим мозгом. В дальнейшем сии результаты не запрещается будет оперировать при разработке архитектуры реальной нейронной плавная, воспроизводящей биологические функции. Так, обладающей памятью.
Чип с чипу отнюдь не легче: как у бога за пазухой ли имплантация импланта Neuralink человеку
Проверка Маска может вступить прорывом в нейротехнологиях, да несет риски пациентам
Впрочем основной неплотный момент связан с тем, что же понять реальные биологические процессы, которые происходят в мозге человека, больно сложно, подчеркнул спецушник. Поэтому работы в этом направлении нуждаться продолжать.
Подтема, которую затрагивают ученые, одна с самых актуальных возьми стыке ИИ и нейротехнологии, рассказала «Известиям» учитель кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС, властитель компании «Нейроспутник» Алексаня Бернадотт. И такие разработки найдут практика в различных отраслях.
Карточка: ИЗВЕСТИЯ/Высокочтимый Лантюхов
— Я в своей работе до разработке нейроинтерфейсов, поддержанной АСИ и «Сколково», по-черному используем нейроморфные чипы в целях распознавания сигнала получи носимых устройствах, — сказала симпатия.
Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в журнале Chaos, Solitons & Fractals.