Ученые увеличили мощность искусственного интеллекта с помощью цифровых астроцитов

Учёные кафедры нейротехнологий Университета Лобачевского построили
нейросеть на принципах взаимодействия клеток головного мозга. Впервые в
искусственном интеллекте были использованы цифровые аналоги
вспомогательных клеток мозга – астроцитов. В результате производительность
нейросети выросла на 20%.

«Включение астроцитов в модель нейроморфного искусственного интеллекта
– новый шаг в развитии спайковых нейросетей. Именно они обрабатывают
информацию так, как это делает мозг человека: решают динамические задачи,
обучаются во время работы, запоминая данные. Мы доказали, что цифровые
астроциты позволяют эффективно управлять динамикой нейронов и реализовать в
искусственном интеллекте рабочую память. Возможно, это и есть недостающее
звено в решении проблемы обучения спайковых нейронных сетей», – сообщила
автор исследования, профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и
биомедицины ННГУ им. Н.И. Лобачевского Сусанна Гордлеева.

По словам учёного, подобные нейросети способны объяснить раннее
неизученные механизмы кодирования, обработки и хранения информации в мозге,
причины развития нейродегенеративных заболеваний в процессе старения и
многое другое. Экспериментальные нейросети с астроцитами будут реализованы в
ННГУ на основе мемристивных элементов в микро- и наноэлектронике.

«В перспективе такие технологии способны преодолеть ограничения
существующих методов машинного обучения по энергоэффективности. На их
основе могут быть созданы интеллектуальные информационно-вычислительные
платформы нового поколения для обработки больших потоков информации с
использованием принципов работы мозга. Нейроморфные программные
платформы могут применяться в медицинской и ИТ-промышленности для
обработки и классификации данных, в построении виртуальных моделей нервной
системы», – рассказала Сусанна Гордлеева.

Исследование выполнено при грантовой поддержке Российского научного
фонда. Разработка реализована в рамках программы Национального центра физики
и математики (г. Саров) по направлению «Искусственный интеллект и большие
данные в технических, промышленных, природных и социальных системах».
Результаты опубликованы в топовом научном журнале по нейросетевым
технологиям IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems в конце
2023 года.

Изображения: ННГУ