Нейросеть сымитировала работу мозга
Математическая модель мемристора была интегрирована в биофизическую модель нейросети совместными усилиями специалистов из МФТИ, Университета Лобачевского и Южного федерального университета (Россия).
Мемристоры эмулируют передачу тормозных сигналов между нервными клетками, необходимых для обеспечения баланса возбуждения и торможения в мозге. Перевод синаптической пластичности на мемристивную показал, что это не влияет на динамику модели. Это открывает новые возможности для воспроизведения различных экспериментов на мозге, таких как проверка памяти и отклик нейронов.
По словам ученых, полученные результаты могут улучшить функциональные возможности нейронных сетей и повысить их энергоэффективность при использовании в нейроморфных чипах.
Дальнейшее применение этой технологии может быть связано с разработкой архитектуры реальной нейронной сети, способной воспроизводить биологические функции, включая память.
@sip_ai | @sip_ai_bot
Математическая модель мемристора была интегрирована в биофизическую модель нейросети совместными усилиями специалистов из МФТИ, Университета Лобачевского и Южного федерального университета (Россия).
Мемристоры эмулируют передачу тормозных сигналов между нервными клетками, необходимых для обеспечения баланса возбуждения и торможения в мозге. Перевод синаптической пластичности на мемристивную показал, что это не влияет на динамику модели. Это открывает новые возможности для воспроизведения различных экспериментов на мозге, таких как проверка памяти и отклик нейронов.
По словам ученых, полученные результаты могут улучшить функциональные возможности нейронных сетей и повысить их энергоэффективность при использовании в нейроморфных чипах.
Дальнейшее применение этой технологии может быть связано с разработкой архитектуры реальной нейронной сети, способной воспроизводить биологические функции, включая память.
@sip_ai | @sip_ai_bot