Российские ученые из Саратовского государственного университета (СГУ) объявили о создании уникальной биологической нейронной сети, обладающей способностью эффективно различать внешние аудиосигналы. Эта разработка обещает значительно снизить затраты энергии по сравнению с традиционными искусственными нейронными сетями. Потенциал использования данной технологии охватывает широкий спектр приложений, от медицины до робототехники.
Сложные нейронные структуры, встречающиеся в биологических системах, привлекают внимание исследователей на протяжении последних лет. Ученые надеются, что изучение таких спайковых нейронных сетей третьего поколения может привести к созданию более мощных и адаптивных вычислительных моделей. Это открывает новые горизонты для технологий распознавания сигналов, особенно в контексте аудиосигналов.
Применение нейросетей ФитцХью-Нагумо
В рамках своего исследования команда ученых из СГУ использовала математическое моделирование для анализа способности спайковых нейронных сетей, основанных на нейронах модели ФитцХью-Нагумо, распознавать аудиосигналы.
ФитцХью-Нагумо — это математическая модель, описывающая поведение нейронов, в частности, их способность генерировать электрические импульсы (спайки) в ответ на стимулы. Она основана на двух дифференциальных уравнениях, которые описывают изменения мембранного потенциала нейрона и восстановления потенциала. Эта модель помогает исследовать динамику нейронных систем и используется в нейробиологии и нейроинформатике для создания более сложных нейронных сетей и понимания процессов, связанных с передачей сигналов в нервной системе.
Исследование показало, что конструирование таких нейронных сетей может стать ключевым элементом в создании технологий, способных эффективно обрабатывать аудиосигналы в реальном времени. Это, в свою очередь, открывает перспективы для применения в сферах, где важна высокая скорость обработки информации, таких как системы распознавания речи и звуковых сигналов.
«Нам было интересно изучить, как сети из таких нейронов будут вести себя по отношению к внешнему сигналу. Сеть, которую исследовали, была небольшой, но количества ее элементов оказалось достаточно для наблюдения необходимого эффекта. Мы обнаружили, что связанные нейроны ФитцХью-Нагумо могут проявлять избирательные свойства к сигналам с различным соотношением частот. Они способны различать внешние сигналы, используя выбор только определенных связей между нейронами», — поделился своими наблюдениями доцент кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ Андрей Бух.
Энергетическая эффективность и преимущества спайковых нейронных сетей
Разработка спайковых нейронных сетей предлагает новые возможности для повышения вычислительной эффективности. Исследование предполагает, что такие сети могут значительно сократить потребление энергии при выполнении сложных задач, что имеет особую значимость в условиях растущих затрат на электроэнергию и необходимости оптимизации ресурсов.
«Известно, что на решение одной и той же задачи человеческий мозг затрачивает гораздо меньше энергии, чем обычный компьютер. Это означает, что спайковые нейронные сети могут потенциально затрачивать заметно меньше энергии, чем обычные искусственные нейронные сети», — отметил Андрей Бух. Это заявление подчеркивает, что спайковые нейронные сети могут представлять собой более эффективные альтернативы с точки зрения энергетической эффективности, учитывая их адаптивные способности и возможность улучшения работы.
Тем не менее, оценка эффективности спайковых нейронных сетей сталкивается с определенными трудностями из-за их сложной и нелинейной структуры. Исследователи уверены, что дальнейшие эксперименты и практическое применение помогут лучше понять их потенциал и выявить возможные области для улучшения.
Перспективы и будущие исследования
«Мы исследовали вопрос способа связей, обеспечивающего избирательность сети по отношению к внешним сигналам для самого простого конкретного нейрона, и обнаружили положительный результат. Однако для каждой конкретной задачи выигрыш в эффективности может быть разным», — отметил Бух.
Команда СГУ планирует выяснить, может ли отдельная модель нейрона «накапливать» сигналы и реагировать на них в зависимости от контекста.
«Предварительные результаты показывают, что модель нейрона способна накапливать входные сигналы. Это значит, что предыстория нейрона влияет на его текущее состояние, и он реагирует на «контекст». Но станет ли сеть на основе таких нейронов классификатором — вопрос пока открытый», — заключил Андрей Бух.
Работа над проектом выполняется в рамках стратегического проекта СГУ имени Н.Г. Чернышевского «Технологии фундаментальной медицины» в рамках государственной программы «Приоритет-2030». Также исследование поддерживается проектом РНФ №23-12-00103, что свидетельствует о важности и актуальности данной темы в научном сообществе.
Таким образом, результаты работы СГУ могут оказать значительное влияние на будущее технологий в области нейросетей и обработки аудиосигналов. С учетом перспектив, открывающихся перед биологическими нейронными сетями, дальнейшие исследования в этой области могут привести к созданию новых решений для сложных задач, стоящих перед современными научными и технологическими вызовами.
