Кейсы 23 декабря 2017

Нейросеть на мемристорах может предсказывать будущее

Далее

Новый тип нейронной сети, созданный специалистами Университета штата Мичиган при помощи мемристоров, может значительно улучшить эффективность систем искусственного интеллекта. Алгоритм способен предсказывать слова до того, как они произнесены, и делать другие прогнозы будущего.

Резервуарные вычислительные системы, которые превосходят обычные нейронные сети по мощности и объему затраченного времени на обучение, в прошлом создавались при помощи больших оптических элементов. Специалисты Мичиганского университета, однако, сделали ставку на мемристоры, которые требуют меньше места и которые легче интегрировать в существующую кремниевую электронику, пишет Phys.org.

Мемристоры — особый тип резистивных устройств, которые могут как выполнять логические операции, так и хранить данные.

Для того чтобы обучить нейронную сеть, требуются дни или даже месяцы, и чем сложнее задача, тем больше знаний нужно в нее вложить, и тем дороже обходится обучение. Резервуарные вычислительные системы на мемристорах позволяют отбросить большую часть тренировочного процесса и добиться того же результата быстрее, поскольку наиболее важный компонент системы — резервуар — не требует обучения.

Когда в резервуар попадает набор данных, он распознает главные свойства данных и передает их в упрощенном формате вторичной сети. Обучение необходимо только ей. Такие системы особенно хорошо приспособлены для обработки данных, которые меняются со временем — например, потоков слов или функций, зависящих от предыдущих результатов.

Авторы исследования планируют использовать свое изобретение в распознавании речи и упреждающем анализе. «Мы можем прогнозировать естественную речь, так что вам даже не придется произносить слово целиком, — говорит профессор Вэй Лу. — Мы сможем предсказывать, что вы произнесете через секунду».

США: «Космос — это не всеобщее достояние»

Британские ученые из Университета Саутгемптона тоже считают, что мемристоры — это самый вероятный путь к успеху при создании нейронных сетей, которые смогут имитировать человеческий мозг. Они тоже разработали экспериментальную нейросеть которая использует в качестве синапсов мемристоры.