Специалисты из МФТИ, ФИЦ «Информатика и управление» РАН и института AIRI разработали новый алгоритм машинного обучения, основанный на принципах работы дендритов — отростков нейронов мозга. Этот подход позволяет искусственному интеллекту быстрее обрабатывать информацию, находить связи между данными и эффективнее обучаться даже в условиях шумовой среды.
Алгоритм имитирует процесс роста дендритов, что помогает ИИ распознавать объекты и классифицировать их. Однако, в отличие от существующих моделей, где избыточное разрастание дендритов приводит к увеличению сложности системы, новый метод решает эту проблему.
Ученые внедрили «мягкий адаптер», который позволяет системе распознавать объекты по частичному сходству, используя уже существующие сегменты.
Эксперименты показали, что такой подход не только замедляет рост дендритов, но и сохраняет высокое качество распознавания.
«ИИ учится обобщать данные по определенным признакам и находить между ними взаимосвязи. Эти действия, в принципе, уже можно отнести к примитивным мыслительным операциям», — отметил ассистент Центра когнитивного моделирования МФТИ и младший научный сотрудник института AIRI Петр Кудеров.
Разработка открывает новые перспективы для создания более адаптивных и эффективных ИИ-систем, способных работать с текстами, изображениями и физическими объектами. Алгоритм также позволяет регулировать уровень точности распознавания.
Исследование было представлено на 19-й Международной конференции по гибридным искусственным интеллектуальным системам (HAIS 2024) в Саламанке.
Ранее REGIONS сообщил, что МФТИ представил новый алгоритм, повышающий точность анализа интернет-трафика.
