Ученые Саратовского национального исследовательского государственного университета (СГУ) имени Н.Г. Чернышевского в составе международного коллектива предложили применять вместо нейросетей, используемых для машинного обучения, осцилляторы с запаздывающей обратной связью. По словам исследователей, разработка позволит значительно упростить и удешевить создание устройств, способных решать задачи ИИ в реальном времени.
Осцилляторами называют системы, способные совершать колебания. К их числу относятся маятник или электрический контур. Если добавить к осцилляторам запаздывающую обратную связь, их поведение становится сложнее. Такие системы способны имитировать динамику целых сетей, которые состоят из множества взаимодействующих элементов.
Российские ученые совместно с коллегой из Берлинского технического университета доказали, что два связанных бистабильных осциллятора с запаздыванием могут воспроизводить поведение сложной двухслойной нейросети. Исследователями были изучены два явления: стохастический резонанс, при котором шум усиливает полезный сигнал, а также распространение волнового фронта – для него характерно, когда одно из двух сосуществующих состояний системы заполняет все возможное пространство.
– Для того чтобы физически реализовать систему искусственного интеллекта на базе многослойных сетей, ее не обязательно воспроизводить в чистом виде. Если условия позволяют, можно использовать связанные осцилляторы с запаздыванием, – цитирует РИА Новости автора разработки заведующего лабораторией компьютерного моделирования в электронике СГУ Владимира Семенова.
По словам ученого, подход может применяться при создании технологий для прогнозирования временных рядов, распознавания изображений или решения задач для оптимизации.
Отмечается, что ученые создали прототипы осцилляторов на базе электронных компонентов.
