Данські вчені пропонують новий підхід до створення гнучких нейронних мереж

Вчені з ІТ-університету Копенгагена пропонують новий метод створення штучних нейронних мереж, які здатні самоорганізовуватися, навчатися на власному досвіді та адаптуватися протягом усього життя. Цей підхід, названий «програмами нейронного розвитку впродовж життя» (LNDP), має значний потенціал для розвитку штучного інтелекту (ШІ), який може працювати в динамічних і непередбачуваних середовищах.

Традиційні ШНМ часто не мають гнучкості та адаптивності біологічних нейронних мереж. Це обмеження робить їх непридатними для багатьох завдань у реальному часі, таких як управління роботами та адаптивними системами. LNDP долають ці обмеження, дозволяючи нейронним мережам динамічно змінювати свою структуру та зв’язки протягом навчання.

LNDP ґрунтуються на архітектурі граф-трансформерів, яка дозволяє нейронам самоорганізовуватися на основі локальної активності та глобальної винагороди навколишнього середовища. Додатково LNDP використовують спонтанну активність (СА) для ініціалізації навчання та розвитку вроджених навичок.

Дослідники продемонстрували ефективність LNDP у кількох завданнях навчання з підкріпленням, включаючи Cartpole, Acrobot, Pendulum та пошук їжі. Мережі LNDP здатні швидко адаптуватися до нових умов та демонструють кращу продуктивність, ніж статичні мережі, особливо в динамічних середовищах.

LNDP є перспективним підходом до розробки адаптивних систем ШІ. Цей метод може бути використаний для створення ШІ, які здатні навчатися та адаптуватися в реальному часі, що може мати значний вплив на різні галузі, включаючи робототехніку, медицину та фінанси.

Нещодавно нове покоління дослідників застосувало нейронні мережі для аналізу можливостей теорії струн.