Математика и Computer Science

Нейросеть из искусственных синапсов предсказала состояние человека по ЭЭГ

Saptarshi Das/Penn State University

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.