Agyat növesztettek mesterséges neurális hálózatok számára

2023 / 07 / 05 / Bobák Zsófia
Agyat növesztettek mesterséges neurális hálózatok számára
A mesterséges neuronhálók a gépi tanulásban játszanak nagy szerepet, de eddig a hatékonyságukat hátráltatta, hogy a neuromorfikus rendszerek olyan hardverrel párosultak, ami közel sem a biológiai felépítést mintázza.

A mesterséges neurális hálózatok (artificial neural networks, ANN) olyan rendszerek, amely felépítését a biológiai hálózatok, pontosabban az emberi agy működése ihlette: az agyat alkotó idegsejtek elrendezéséhez és összeköttetéséhez hasonlóan csomópontokból állnak, amelyek között különböző erősségű kapcsolatok alakulnak ki. Az emberi agy neuronjai között az impulzusokat az axonok és dendritek találkozási pontjánál lévő szinapszisok közvetítik és a tanulási folyamat során ezek a kapcsolatok erősödnek, vagyis az ismétlődő impulzusok a tudás és a szokások beidegződéséhez vezetnek.

A neuronhálók mesterséges változatai bemeneti és kimeneti neuronok többrétegű hálózatai, amelyek különféle topológiai elrendezésben valósulnak meg (lehetnek például visszacsatoltak vagy előrecsatoltak) és a gépi tanulási, mélytanulási rendszerek számára különösen előnyös alapot adnak. A biológiai ihletésű rendszerek elméletben az emberi agy hatékonyságát és gazdaságos működését hozzák elérhetőbb közelségbe az ember által alkotott számítási architektúrák készítésének terén, de az elvégzendő feladathoz legjobban illő hálózat kialakítása bonyolult munka, amelyet félig-meddig automatizált programokkal igyekeznek könnyebbé tenni a kutatók.

Japán tudósok szerint a mesterséges neurális hálózatok hatékonyságának gátat szabó egyik tényező a hardver, amelyen a programok futnak: a hardverelemek ugyanis egyáltalán nem biomorf kialakításúak és struktúrájukban nem hasonlítanak az agyra. A biológiai mintára épült rendszerek márpedig szintén a természetes, élő hálózatok strukturális környezetében tudnának legideálisabban funkcionálni. Ennek érdekében az Oszakai és a Hokkaidói Egyetem szakértői a hardvert egy neuromorfikus wetware-re cserélik le, ami a biológiai életformák számítási kapacitással bíró agyát és az azt mintázó eszközöket jelölő megnevezés. A wetware lehetővé teszi, hogy azt a rendkívül nagyszámú szinapszist, ami az emberi agy körülbelül 86 milliárd idegsejtje között létrejöhet (egy-egy idegsejt több száz vagy ezer szinapszist alkot) sokkal pontosabban szimulálják a neurális hálók esetében.

Ehhez a kutatók úgynevezett memrisztorokat használtak, amelyek olyanok, mint a szinapszisok, azaz gazdaságos módon egy helyen valósítják meg az információfeldolgozást és a memóriatárolást, emiatt a kapcsolódási pontokon nemcsak az elektromos jelektől függ a válaszreakció, hanem az előzetesen lezajló műveletektől is. A memrisztív berendezés ellenállása a korábban rá ható áramerősség és feszültség függvénye.

A kutatásban alkalmazott berendezéseket elektropolimerizációval hozták létre,

amelynek során speciális oldatba mártott, háromdimenziós elrendezésű elektródákat kötöttek össze egymással. Az összeköttetést hajlékony, átlátszó és jó vezetőképességű polimer vezetékek képviselték, amiket a kiválasztott elektródák között növesztettek a kutatók elektromos feszültség alkalmazásával. Ezzel a módszerrel a szinapszisok kialakulásának folyamatát utánozták, a vezetékek tulajdonságait pedig apró impulzusokkal módosították és állították be a szükséges szintre.

Mivel a vezetékek tulajdonságait folytonosan változtatni lehet, ezért a hálózat tanulásra is képes, csakúgy, mint a valódi, biológiai neurális hálók vagy a szoftveres neurális hálózatok. Az Oszakai Egyetem beszámolója szerint az "aggyal" ellátott hálót többféle tanulási metódussal tesztelték és sikerült demonstrálni a betanulás működőképességét. A memrisztorokra épülő megoldás a jövőben még sokat fejlődhet, de

"a tanulmány egy nagy lépést jelent a neuromorfikus wetware megvalósításának és az emberek és számítógépek közötti kognitív rés csökkentésének irányába."

- írja az egyetem.

(Fotó: Oszakai Egyetem, geralt/Pixabay)


Így lettek a szexuális játékszerekből digitális kütyük
Így lettek a szexuális játékszerekből digitális kütyük
Lassan már senkit sem lep meg, hogy egy intim segédeszköznek legalább olyan jól kell tudnia csatlakoznia a wifihez vagy egy telefonhoz, mint a viselőjéhez, használójához.
Hogyan fedezték fel a kutatók az isteni részecskét?
Hogyan fedezték fel a kutatók az isteni részecskét?
Egy-egy új részecske detektálása nem könnyű feladat és nem mindig egyértelmű, mit is mutatnak az adatok, amelyek a részecskeütköztetőkben zajló kísérletek során születnek. Mit láttak a kutatók 2012-ben az ábrákon, ami meggyőzte őket arról, hogy a régóta keresett Higgs-bozont találták meg? A CERN fizikusa elmagyarázza.
Ezek is érdekelhetnek
HELLO, EZ ITT A
RAKÉTA
Kövess minket a Facebookon!
A jövő legizgalmasabb cikkeit találod nálunk!
Hírlevél feliratkozás

Ne maradj le a jövőről! Iratkozz fel a hírlevelünkre, és minden héten elküldjük neked a legfrissebb és legérdekesebb híreket a technológia és a tudomány világából.



This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.