В МФТИ разработан новый тип нейрона, снижающий энергопотребление систем ИИ

Российские ученые сделали важный прорыв в области развития искусственного интеллекта путем создания инновационной структуры биполярного морфологического нейрона. Специалисты МФТИ также разработали уникальный метод его обучения, который открывает новые возможности для развития технологий искусственного интеллекта.

Современные системы искусственного интеллекта используют классические нейроны, которые традиционно выполняют сложные математические вычисления. Новая разработка российских ученых позволяет заменить операции умножения простыми операциями для определения максимального значения, что значительно повышает энергоэффективность нейронных сетей.

Исследователи смогли найти решение основной проблемы морфологических нейронных сетей, уменьшив количество вычислительных ветвей до одного, а не четырех. Они также разработали инновационный метод передачи знаний между нейронными сетями, который позволяет им достигать высокой точности, аналогичной классическим системам.

Эффективность нового подхода была подтверждена практическими тестами на основе известных архитектур LeNet и ResNet-22. Результаты испытаний показали, что новые модели могут обеспечить такую же точность при значительном снижении вычислительных затрат, пишет ТАСС.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что в условиях изменения социальных норм и повышения уровня жизни привлекательным россиянкам стало сложнее выйти замуж.