Учёные ИББМ ННГУ и МФТИ научили искусственный мозг защищаться от перегрузок

Что произойдёт, если искусственные нейроны начнут работать слишком активно? Как и в биологических нейронных сетях, чрезмерное возбуждение может нарушить стабильность системы. Учёные Института биологии и биомедицины ННГУ им. Н. И. Лобачевского совместно с коллегами из Московского физико-технического института (МФТИ) предложили решение этой проблемы.

В основе разработки — принцип гомеостаза, то есть способность системы поддерживать внутреннее равновесие. Исследователи создали механизм саморегуляции, благодаря которому искусственная нейронная сеть способна самостоятельно контролировать свою активность, предотвращать перевозбуждение и сохранять устойчивость при изменении условий работы.

Для исследования учёные использовали импульсную нейронную сеть, воспроизводящую некоторые принципы работы биологического мозга. В отличие от традиционных нейросетей, информация в ней передаётся короткими электрическими импульсами — спайками. Такой подход позволяет снизить вычислительные затраты, поскольку искусственные нейроны активируются только при необходимости.

Важную роль в работе системы играет кратковременная синаптическая депрессия — механизм временного ослабления передачи сигналов при интенсивной активности. Он помогает предотвращать лавинообразное возбуждение нейронов. Дополнительно исследователи внедрили алгоритм долговременной пластичности, позволяющий изменять силу связей между нейронами в зависимости от поступающих импульсов.

Как отметил Виктор Казанцев, руководитель кафедры нейротехнологий ИББМ ННГУ и лаборатории нейробиоморфных технологий МФТИ, механизмы саморегуляции, характерные для биологических систем, удалось реализовать в цифровой архитектуре.

В ходе моделирования учёные показали, что нейросеть способна адаптироваться к разным уровням активности и формировать синхронные ответы на внешние сигналы. При чрезмерной стимуляции система пропускает избыточные сигналы, предотвращая перегрузку и повышая устойчивость к помехам.

Почему это важно?

Разработка открывает перспективы создания надёжных и энергоэффективных нейроморфных процессоров — вычислительных устройств, архитектура которых основана на принципах функционирования нервной системы. В будущем подобные технологии могут применяться в автономной робототехнике и интеллектуальных системах, способных принимать решения без постоянного подключения к облачным серверам.

Следующий этап исследований — адаптация предложенных механизмов для более сложных нейронных сетей, в том числе способных самостоятельно формировать новые связи взамен утраченных.

Результаты исследования опубликованы в международном научном журнале The European Physical Journal Special Topics. Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ.

Подробнее об исследовании — в материале Naked Science: naked-science.ru/article/co…