Ученые Саратовского государственного университета (СГУ) имени Н. Г. Чернышевского разработали биологическую нейронную сеть, способную различать внешние аудиосигналы. Эта новинка может потреблять значительно меньше энергии, чем традиционные искусственные нейронные сети.
В последние годы в технологии распознавания сигналов активно применяются искусственные нейронные сети второго поколения. Однако их моделирование основано на сложных нейронах, напоминающих реальные. В результате, биологические спайковые нейронные сети третьего поколения отличаются высокой сложностью и потенциалом.
Учёные СГУ исследовали, как спайковая нейронная сеть, состоящая из нейронов ФитцХью-Нагумо, может распознавать аудиосигналы. Они обнаружили, что такая сеть может проявлять избирательные свойства к сигналам разной частоты, выбирая определённые связи между нейронами.
По словам доцента кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ Андрея Буха, использование спайковых нейронных сетей может значительно снизить энергетические затраты по сравнению с обычными компьютерами. Учёные планируют дальнейшие исследования, чтобы выяснить, способны ли отдельные нейронные модели «накапливать» сигналы и демонстрировать разное поведение в зависимости от контекста.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Сенсор для обнаружения инертных газов разработали в Саратове
Новая модель нейрона | Ракетный двигатель от ИИ | Российский квантовый процессор | Солнечное топливо
Зарядка по Wi-Fi | 65 нм, зато свои | Прививка от ВИЧ | Таблетка от старости