Великолепный прорыв в области искусственного интеллекта продемонстрировали ученые Петрозаводского государственного университета под руководством Андрея Величко. Благодаря инициативе, поддержанной Российским научным фондом, специалисты создали уникальную нейросеть из простейших искусственных нейронов, которая способна распознавать геометрические фигуры и образы без необходимости в классических вычислительных устройствах.
Искусственные нейроны: новый взгляд на интеллектуальные системы
В отличие от стандартных вычислительных систем, базирующихся на дискретной логике, искусственные нейроны ПетрГУ создаются на основе физических осцилляторов, обладающих магнитной или электрической природой. Это позволяет сформировать гибкие и энергоэффективные структуры, которые способны обрабатывать очень сложные сигналы. После этапа "обучения" нейросеть начинает работать автономно, имитируя биологические процессы.
Как делится Андрей Величко, эти технологии имеют огромный потенциал: "Обученная сеть перестает нуждаться в постоянных компьютерных вычислениях, становясь по-настоящему самостоятельной интеллектуальной системой".
Почему стандартные компьютеры не могут сравниться с мозгом?
Традиционные электронные устройства способны работать с бинарными данными — то есть, с единицами и нулями. Благодаря этому создаются мощные вычислительные машины, но они совершенно не способны имитировать динамику человеческого мозга. Ведь в мозге каждый нейрон одновременно воспринимает большое количество разнородных сигналов, изменяет уровень своей чувствительности и суммирует входные импульсы по очень сложным законам природы.
Из-за этих отличий искусственные нейросети зачастую оказываются либо слишком сложными для полноценного просчета, либо недостаточно приближенными к принципу работы живого мозга. Кроме того, для их обучения требуются суперкомпьютеры из-за огромного объема вычислений.
Эксперименты ПетрГУ: от идеи к практике
Великолепная команда российских физиков вдохновлялась открытиями мировой науки — еще год назад в MIT впервые создали простую цепочку искусственных нейронов, распознающую определенные латинские символы. Продолжая эксперименты, исследователи из ПетрГУ реализовали искусственные нейроны на основе тончайших пленок двуокиси ванадия. Для них характерна уникальная зависимость сопротивления от температуры: когда через такой нейрон проходит электрический ток, он сильно нагревается, и его сопротивление снижается почти в 10 тысяч раз.
После этого запускается саморегуляция: нейрон "остывает", его сопротивление вновь повышается, а ток уменьшается. Такая особенность реализует процесс возникновения пульсаций — осцилляций, аналогичных электрической активности настоящих нервных клеток в организме человека или животных.
Применение сети: распознавание образов и мысли о будущем
Выдающиеся результаты экспериментов позволили создать сеть из всего 11 искусственных нейронов — при этом два узла отвечают за входящие и исходящие сигналы, а остальные девять осуществляют обработку. Благодаря столь компактной архитектуре ученые смогли обучить нейросеть распознавать базовые геометрические фигуры, расположенные внутри условного поля 3 на 3 "пикселя".
Это важный шаг: аналогичные биологическим нейронам системы способны воспринимать не только единичные сигналы, но и работать с их сложной многослойной структурой. Даже один нейрон, получающий "сырые" данные, может научить всю сеть различать и классифицировать 14 из 102 возможных фигур, составленных из отдельных элементов. Увеличение количества обрабатывающих звеньев, а также расширение входных и выходных каналов позволяет надеяться на экспоненциальный рост возможностей таких сетей.
Преимущества физического подхода в развитии ИИ
Один из важнейших аспектов открытия состоит в том, что работа таких нейросетей полностью автономна и не требует специализированных вычислительных ресурсов. В отличие от привычных алгоритмов искусственного интеллекта, физические модели не нуждаются в постоянных расчетах, их можно интегрировать в самые различные устройства и системы. Это особенно ценно для развития энергетически эффективных, компактных и интеллектуальных сенсоров, роботов, а также для применения в гибких электронных устройствах следующего поколения.
Возможность конструирования нейросетей практически из любых физических материалов — будь то магнитные или электрические осцилляторы — открывает широкие горизонты для сотрудничества ученых ПетрГУ, коллективов MIT и других передовых лабораторий мира.
Потенциал для развития и глобального технологического перехода
Открытие ПетрГУ под руководством Андрея Величко закладывает основу для полностью новых технологий искусственного интеллекта, которые не только повторяют, но и расширяют свойства живого мозга. Это делает возможным создание адаптивных, самообучающихся устройств, способных к сложному аналогу мышления.
Исследования российских ученых регулярно получают признание как на национальном, так и на международном уровне. Идея, реализованная в лабораториях Петрозаводска, становится частью мирового тренда, который стремится к сближению физических, биологических и цифровых методов проектирования интеллектуальных систем.
Такие успехи вселяют уверенность в будущее науки и открывают путь к созданию принципиально новых вычислительных платформ, объединяющих лучшие свойства материального мира и передовых алгоритмов искусственного интеллекта. Новое поколение нейросетей из простейших искусственных нейронов, открытое ПетрГУ, может изменить современное представление о возможностях искусственного разума — делая его по-настоящему гибким, самостоятельным и вдохновляющим для новых глобальных свершений.
Источник: scientificrussia.ru
