Специалисты из Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали алгоритм самообучения нейронных сетей для биоподобных устройств. Они будут способны учиться взаимодействовать с окружающим миром так же, как это делают люди.
Алгоритм разработан для обучения спайковых нейронных сетей в динамической среде. Он предоставляет возможность создания биоподобных устройств, способных к самообучению в режиме реального времени при взаимодействии с окружающим миром. Эти нейронные сети используют нейроморфные микропроцессоры, которые эффективно имитируют работу человеческого мозга. Они кодируют информацию с помощью импульсов-спайков, воспроизводя принципы работы нервной системы.
Для обучения таких систем учёные предложили использовать метод машинного обучения с подкреплением, который в некоторой степени напоминает метод проб и ошибок, применяемый людьми. Этот алгоритм в перспективе может использоваться для нейроморфных управляющих систем, таких как системы беспилотного транспорта или нейропротезы, а также для автономных технологий и биомедицинских устройств. Благодаря тому, что эти системы могут обучаться и улучшать свою работу в процессе реальной деятельности, результат модели может даже превзойти все ожидания.
Фото: Мария Воронина/Шедеврум
ГОР