Ученые Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского (СГУ) совершили значимое открытие, которое способно приблизить искусственный интеллект к принципам работы человеческого мозга. Результаты их исследования были опубликованы в престижном журнале The European Physical Journal Special Topics.
Сегодня спайковые нейронные сети считаются одним из наиболее перспективных направлений для разработки экономичных вычислительных систем. Их уникальность заключается в способности моделировать функции биологического мозга. В отличие от традиционных искусственных сетей, нейроны в спайковых сетях активируются лишь при получении внешнего сигнала, а не функционируют непрерывно.
Эта особенность позволяет существенно снизить энергопотребление и затраты на эксплуатацию, как подчеркивают исследователи СГУ.
Специалисты вуза сосредоточили свое внимание на изучении того, как различные виды шума влияют на активность искусственных нейронов в спайковых сетях. Этот аспект крайне важен, поскольку в реальных условиях любая система функционирует в присутствии помех и случайных воздействий.
В ходе работы ученые обнаружили интригующий феномен: при определенной интенсивности шума наблюдается эффект упорядочивания активности нейронов, что приводит к более стабильной и эффективной работе сети. Это явление получило название когерентного резонанса — процесса возникновения порядка из кажущегося хаоса.
“Это фундаментальное исследование дает нам ключевое понимание того, как наилучшим образом интегрировать нейроны в сеть и точно настраивать их параметры для оптимального функционирования. Непродуманный выбор параметров может привести к созданию неработоспособной или малоэффективной системы”, — прокомментировал доцент кафедры радиофизики и нелинейной динамики СГУ Андрей Бух.
Бух также объяснил, что взаимосвязь между нейронами увеличивает их “инертность”, делая их менее восприимчивыми к шуму. Однако, чрезмерное усиление этих связей может не только уменьшить влияние помех, но и ослабить способность нейронов передавать полезные сигналы.
Таким образом, результаты исследования указывают на острую необходимость поиска оптимального баланса: нейроны должны быть достаточно сильно связаны, чтобы успешно противостоять вредоносному шуму, но не настолько, чтобы это препятствовало эффективной передаче важной информации. Понимание этого механизма является решающим шагом к “тонкой настройке”, без которой создание функциональных спайковых нейросетей невозможно.
Ученые СГУ отмечают, что в последние годы интерес научного сообщества к спайковым нейронным сетям значительно возрос. При этом большинство работ посвящено простейшим моделям. “Поскольку нас интересует более глубокое приближение к практическому применению таких сетей, мы исследуем режимы работы нейронов ФитцХью-Нагумо. Сложность работы с такими моделями заключается в необходимости их тонкой настройки, чем мы и занимались в нашем исследовании”, — добавил Бух.
Для проведения исследования применялись методы моделирования источников шума и динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями.
Работа получила поддержку от Российского научного фонда (проект № 23-12-00103) и соответствует стратегическим целям федеральной программы “Приоритет-2030”.
Дмитрий Верхов 
Максим Соколов