Функцию торможения встроили в рукотворный аналог цепочек нейронов

ТАСС, 29 мая. Исследователи из России использовали мемристоры, резисторы с эффектом памяти, для воспроизведения одной из ключевых функций реальных цепочек нейронов в мозге человека - их умения вырабатывать не только возбуждающие, но и тормозящие сигналы. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

"Исследователям удалось показать, что мемристоры можно внедрять в сложные нейронные сети, имитирующие системы человеческого мозга. Это важно в первую очередь для того, чтобы повысить эффективность нейроморфных вычислительных систем. В дальнейшем эти результаты можно будет использовать при разработке архитектуры нейросетей, которые воспроизводят биологические функции, например, обладают памятью", - говорится в сообщении.

Открытие было совершено группой российских физиков и математиков под руководством старшего научного сотрудника Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Лобачевского Сергея Стасенко. Исследователи уже несколько лет работают над созданием виртуальных и рукотворных аналогов цепочек реальных биологических нейронов, которые воспроизводили бы их ключевые функции.

Год назад ученые разработали подход, который позволяет воспроизводить многие свойства цепочек живых нейронов при помощи так называемых спайковых нейросетей. Их ключевой особенностью является то, что включенные в них искусственные нейроны, максимально похожие по принципам своей работы на реальные нервы, вырабатывают и воспринимают сигналы в формате импульсов, что имитирует их передачу внутри реального мозга.

Последующие расчеты с применением этих нейросетей показали, что для их корректной работы необходимы элементы, которые могут вырабатывать не только возбуждающие, но и тормозящие импульсы. На эту роль, как предположили ученые, идеально подходят так называемые мемристоры, особая форма резисторов, которая обладает "памятью" и способностью менять записанные в нем данные, что сближает их по свойствам с нервными окончаниями.

Руководствуясь этой идеей, ученые разработали математическое подобие мемристора и встроили его в разработанную ими спайковую нейросеть. Последующие расчеты показали, что мемристоры успешно справлялись с возложенной на них задачей, что позволяет использовать нейросеть с мемристорами для более точного воспроизведения процессов, происходящих в реальном мозге, а также создания сложных вычислительных систем, похожих на мозг по своему устройству, подытожили исследователи.