Gerçek Beyin Örnek alınarak Modellenen Yapay Sinir Ağları Bilişsel Görevleri Gerçekleştirebilir

Güncelleme: 6 Ağustos 2023
Gerçek Beyin Örnek alınarak Modellenen Yapay Sinir Ağları Bilişsel Görevleri Gerçekleştirebilir

Yeni bir çalışma, insan beyni bağlantısına dayalı yapay zeka ağlarının bilişsel görevleri verimli bir şekilde yerine getirebildiğini gösteriyor.

Araştırmacılar, geniş bir Açık Bilim deposundan gelen MRI verilerini inceleyerek bir beyin bağlantı modelini yeniden oluşturdular ve bunu bir yapay sinir ağına (ANN) uyguladılar. YSA, biyolojik beyne benzer şekilde birden fazla giriş ve çıkış biriminden oluşan bir bilgi işlem sistemidir. Neuro (Montreal Nöroloji Enstitüsü-Hastanesi) ve Quebec Yapay Zeka Enstitüsü'nden bir araştırmacı ekibi, YSA'yı bilişsel bir hafıza görevi gerçekleştirmek üzere eğitti ve görevi tamamlamak için nasıl çalıştığını gözlemledi.

Bu iki açıdan benzersiz bir yaklaşımdır. Konnektomik olarak da bilinen beyin bağlantısı üzerine yapılan önceki çalışmalar, beyin organizasyonunu, hesaplamaları ve işlevleri gerçekte nasıl yerine getirdiğine bakmadan tanımlamaya odaklanmıştı. İkincisi, geleneksel YSA'lar, gerçek beyin ağlarının nasıl organize edildiğini yansıtmayan keyfi yapılara sahiptir. Araştırmacılar, beyin konektomiklerini YSA mimarilerinin yapısına entegre ederek, hem beynin kablolarının belirli bilişsel becerileri nasıl desteklediğini öğrenmeyi hem de yapay ağlar için yeni tasarım ilkeleri türetmeyi umuyorlardı.

Nöromorfik sinir ağları olarak bilinen insan beyni bağlantısına sahip YSA'ların, bilişsel hafıza görevlerini diğer kıyaslama mimarilerine göre daha esnek ve verimli bir şekilde yerine getirdiğini buldular. Nöromorfik sinir ağları, birden fazla bağlamda geniş bir yelpazedeki öğrenme kapasitelerini desteklemek için aynı temel mimariyi kullanabildi.

Proje iki canlı ve hızlı tempolu bilimsel disiplini birleştiriyor. Sinirbilim ve yapay zeka ortak kökleri paylaşıyor ancak yakın zamanda ayrıldılar. Yapay ağların kullanılması beyin yapısının beyin fonksiyonlarını nasıl desteklediğini anlamamıza yardımcı olacaktır. Buna karşılık, sinir ağlarını oluşturmak için ampirik verileri kullanmak, daha iyi yapılar oluşturmak için tasarım ilkelerini ortaya çıkaracaktır. AI. Böylece ikisi birbirini bilgilendirmeye ve beyin hakkındaki anlayışımızı zenginleştirmeye yardımcı olacak.

+ yayınlar
  • Infineon'un Gözlükler ve Head-up Display'ler için Yeni MEMS Tarayıcısı ile Artırılmış Gerçeklikte Devrim Yaratıyor
  • Mouser Şimdi 0011G ve 4G İletişimi için Qorvo QPD5 GaN-on-SiC HEMT'yi Gönderiyor
  • AVX Yeni Alüminyum Elektrolitiği Piyasaya Sürüyor Kapasitör Portföyümüz
  • Posifa Technologies Yeni MEMS Pirani Vakum Dönüştürücü Değerlendirme Kitini Piyasaya Sürüyor