Нейросеть из искусственных синапсов предсказала состояние человека по ЭЭГ

Исследователи из Университета штата Пенсильвания разработали двухмерное устройство, которое более похоже на мозг по своей работе, чем любые современные вычислительные системы. Статья об этом опубликована в журнале Nature Communications.

Большинство устройств на основе кремния не способно работать на чипе одновременно. Это происходит из-за слишком большого количества тепла, выделяемого одним устройством. Стандартная структура большинства современных компьютеров (архитектура фон Неймана) опирается на цифровой подход — ответы «да» или «нет», где инструкции программы и данные хранятся в одной памяти и используют один и тот же канал связи.

«Из-за этого операции с данными и получение инструкций не могут быть выполнены одновременно, — подчеркивает Саптарши Дас, доцент кафедры инженерных наук и механики Университета штата Пенсильвания. — Для принятия сложных решений с использованием нейронных сетей нам может понадобиться кластер суперкомпьютеров, пытающихся использовать все процессоры одновременно, — это эквивалентно миллиону ноутбуков, работающих параллельно. Портативные медицинские устройства, например, не могут работать таким образом».

Решение, по словам ученого, заключается в создании аналоговых статистических нейронных сетей, которые полагаются на устройства, обеспечивающие диапазон вероятностных ответов, которые затем сравниваются с изученной базой данных в машине. Для этого исследователи разработали гауссовский полевой транзистор, который выполнен из двумерных материалов — дисульфида молибдена и черного фосфора. Эти устройства более энергоэффективны и производят меньше тепла, что делает их идеальными для масштабирования.

Идея вероятностных нейронных сетей появилась еще в 1980-х годах, но для ее реализации требовались устройства, возможности для создания которых появились лишь сейчас. В своей новой работе американские ученые не только создали искусственные синапсы, но и объединили их в целую нейросеть. Исследователи протестировали свою нейронную сеть на электроэнцефалографах. В программу задавались массивы данных ЭЭГ и связанные с ними состояния больного. В результате после обучения нейросеть смогла предсказывать состояние человека по его ЭЭГ.

Исследователи видят применение статистических нейросетей в медицине, так как в этой области часто нельзя на 100% быть уверенным в поставленном диагнозе. Ученые также понимают, что медицинские диагностические устройства должны быть небольшими, портативными и использовать минимум энергии. Под все эти параметры подходят разработанные ими нейросети на основе искусственных 2D-синапсов.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.