Нанопроводная «мозговая» сеть учится и запоминает на лету.

Ученые из США и Австралии разработали рукотворную нейронную сеть, способную обучаться в режиме реального времени и запоминать информацию без использования внешней памяти. Чтобы достичь таких результатов, они использовали нанопровода в качестве аналогов нервных окончаний. Об этом сообщает пресс-служба Сиднейского университета. 

Одна из основных проблем в работе систем машинного обучения — необходимость записи данных во внешнюю память перед их использованием для обучения нейронных сетей. Этот процесс требует больших затрат энергии и ресурсов, что ограничивает возможность обработки потоковых данных в режиме реального времени.

Ученые уже много лет пытаются создать нейроморфные системы — рукотворные аналоги нервной системы на базе нанопроводов. Пересечения этих наноструктур способны изменять сопротивление предсказуемым образом при прохождении электрического тока, что делает их полезными в качестве мемристоров. Так называют резисторы с эффектом памяти, которые обладают некоторыми ключевыми свойствами нервных клеток: пластичностью, способностью к запоминанию информации и прогнозированию.

Конструкции, основанные на использовании нанопроводов, не страдают от недостатков других типов мемристоров, в частности, неспособности обучаться на ходу и запоминать новую информацию в процессе работы. Ранее эта проблема препятствовала использованию аналогов нервных клеток для обработки потоковых данных, непрерывно поступающих в нейросеть из подключенных к ней камер, сенсоров и из глобальной сети.