Модел на конволюционна невронна мрежа имитира функциите на мозъка

Учени от Нижегородския държавен университет „Н. И. Лобачевски“, Нижни Новгород, Русия, създават модел на конволюционна невронна мрежа, предназначена да анализира изображения като имитира краткотрайната памет.

Според екипа основното предимство на създадения от тях алгоритъм се състои в това, че работата му възпроизвежда не само връзките между цифровите аналози на невроните, както това става в конвенционалните невронни мрежи, но и взаимодействието на тези клетки с астроцитите (вид мозъчни глиални клетки със звездовидна форма, които осигуряват връзка между невроните и капилярите).

Моделът на конволюционната невронна мрежа

Аргументите на екипа

Работата на екипа, чийто ръководител е доц. Сергей Стасенко, се фокусира върху тази тема, защото конволюционните невронни мрежи се използват активно както за разпознаване, така и за класификация на изображения. „Те са вид архитектура за дълбоко обучение, специално проектирана за обработка на мрежови данни, например, изображения и видеоклипове. Вдъхновени са от механизма за визуалната обработка на човешкия мозък и са особено ефективни при задачи като разпознаване и сегментиране на изображения и откриване на обекти“, пишат авторите.

>>>Изкуствен интелект открива тумори в мозъка

В същото време имат и недостатъци. Както споделят учените, един от тях е, че логиката на вземане на решенията е трудна и за разбиране, и за обяснение. Това от своя страна затруднява използването на невронните мрежи особено в области, като медицинската диагностика например, където е изключително важно да се разбере защо алгоритъмът дава определен резултат.

И още един аргумент в подкрепата на работата на екипа по темата е, че съществуващите в момента алгоритми не са в състояние и да стимулират процесите на обработка на информацията в мозъка. Ако обаче невронните мрежи бъдат комбинирани с математически модели на информационните процеси в мозъка, тогава възможностите на технологията със сигурност ще се разширят, тъй като ще бъдат добавени нови функционалности, но и точността ще стане много по-добра.

Невронната мрежа

Проучването на екипа представя новаторски хибриден модел на изкуствена невронна мрежа, който включва управлявана и контролирана от астроцити краткосрочна памет.

Краткосрочната (работната) памет е отговорна за временното съхраняване и управление на информацията като в същото време играе критична роля за вниманието, ученето, решаването на проблеми и вземането на решения.

>>>Обучение и памет

Авторите комбинират в един алгоритъм изкуствена невронна мрежа и резултатите от моделирането на краткосрочната памет, които отчитат взаимодействието между неврони и астроцити. И точно решението да се действа по този начин прави възможно алгоритъмът да обработва изображенията 15% по-точно и да показва получената информация.

Постига се, защото в сравнение с предишните новият модел помни всички необходими обекти и дава много по-точни резултати при обработката на изображенията.

>>>Подробна карта на връзките между хипокампуса и останалата част от мозъка може да промени разбирането за паметта

„Работата ни показва, че невронните мрежи могат да бъдат подобрени като се имитират мозъчните функции на краткосрочната памет в алгоритъма. Тази комбинация между вече създадени системи за изкуствен интелект и нови модели на информационни функции на мозъка представлява област, която е много обещаваща и бързо развиваща се. Причината е, че позволява да се преодолеят съществуващите ограничения на алгоритмите чрез въвеждането на нови знания за функционирането на мозъка“, казва ръководителят на проекта доц. Сергей Стасенко.

Резултатите от проучването са публикувани в списанието Biometics.

Ползата от хибридния модел

Като се има предвид по-голямата точност, с която хибридният модел обработва изображенията, той ще бъде полезен при създаването на системи с изкуствен интелект, които се използват за управлението на роботизирани устройства и основно за диагностика в медицината.

Екипът разработва и софтуер, който вече е патентован.

Работата на учените продължава. Доц. Сергей Стасенко споделя, че бъдещите им планове са свързани с идеята към алгоритъма да добавят модел на извънклетъчната матрица на мозъка или веществото, в което се намират клетките. Матрицата е отговорна за саморегулацията в мозъка и може да съхранява следи от паметта.