Осцилляторы с запаздыванием как альтернатива нейронным сетям

Осцилляторы с запаздыванием как замена нейронных сетей

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, и нейронные сети играют в этом ключевую роль. Однако их физическая реализация остается сложной и затратной задачей. Ученые из Саратовского государственного университета предложили альтернативный подход, основанный на использовании осцилляторов с запаздыванием, что может значительно упростить создание систем ИИ.​

Принцип работы

Осцилляторы с запаздыванием — это системы, в которых текущее состояние зависит от предыдущих состояний с определенной задержкой. Исследователи изучили два ключевых явления: стохастический резонанс, при котором шум усиливает полезный сигнал, и распространение волнового фронта, где одно из двух сосуществующих состояний системы заполняет все возможное пространство.​

Преимущества перед нейронными сетями

Создание физических нейронных сетей требует значительных ресурсов и времени. Осцилляторы с запаздыванием предлагают более простую и экономичную альтернативу. По словам Владимира Семенова, для реализации системы ИИ на базе многослойных сетей не обязательно воспроизводить их в чистом виде; можно использовать связанные осцилляторы с запаздыванием, если условия позволяют.​

Практическое применение и экспериментальные результаты

Этот подход особенно полезен для разработки устройств, решающих задачи в реальном времени, таких как прогнозирование временных рядов, распознавание изображений и решение задач оптимизации. Ученые сначала смоделировали поведение осцилляторов на компьютере, а затем создали физические прототипы на основе электронных компонентов. Результаты экспериментов полностью подтвердили теоретические расчеты.​

Будущие направления исследований

Осцилляторы с запаздывающей обратной связью активно исследуются учеными по всему миру. Преимущество прототипов, разработанных командой Владимира Семенова, заключается в простоте схем, низкой стоимости компонентов и компактных размерах. Исследователи планируют расширить круг задач, которые могут решать осцилляторы с запаздыванием. В частности, в Саратовском университете изучают возможность применения этих систем для моделирования "спайковых нейронных сетей" — нового класса нейронных сетей, работа которых во многом воспроизводит электрическую активность клеток мозга.​

Исследования поддержаны грантом Российского научного фонда и проводятся в рамках стратегического проекта СГУ "ИКТ-Электроника" программы "Приоритет-2030". Результаты опубликованы в журнале Neural Networks.

Видео

rutube.ru