Ученые МФТИ и Университета Лобачевского создали механизм стабилизации нейронных сетей, которые имитируют работу мозга, что открывает путь к созданию сверхнадежных нейроморфных вычислительных систем. Об этом сообщили в Миноборнауки РФ.
«В основу нашей разработки заложен принцип гомеостаза — способности систем сохранять равновесие за счет внутренних ресурсов. Это свойство, которое в большей степени присущее биологическим объектам, было реализовано в цифровой архитектуре», — рассказал один из авторов исследования Виктор Казанцев.
Авторы научили систему отслеживать уровень своей активности и гибко регулировала силу сигналов между «нейронами», что позволило исключить «сваливание» в неконтролируемые режимы.
Авторы провели моделирование на базе импульсной нейронной сети (ИНС) — платформе, которая максимально приближена к работе биологического мозга. В таких архитектурах сигналы проходят от нейрона к нейрону в виде коротких электрических импульсов — спайков. При этом в остальное время нейроны неактивны, что значительно экономит вычислительные мощности по сравнению с традиционными нейросетями.
В процессе исследования ученые показали, что импульсная нейронная сеть при низких целевых частотах увеличивает число спайков внутри каждого всплеска, а при высоких — наращивает частоту самих всплесков. Это позволяет системе автоматически подстраиваться под требуемый уровень активности, сохраняя стабильность в широком диапазоне режимов работы.
По словам исследователей, предложенные механизмы могут стать фундаментом для создания простых нейроморфных процессоров, сопоставимых по энергоэффективности с человеческим мозгом, которые благодаря саморегуляции смогут избегать «зависаний» и будут защищены от помех.