В MiT создали гибкую нейронную систему, способную подстраиваться под меняющиеся условия работы

Группа исследователей из Массачусетского технологического института в США создала систему гибкого машинного обучения, способную адаптироваться к меняющимся условиям в процессе работы. Алгоритм может менять уравнения, лежащие в основе системы, что позволяет подстраиваться под новые типы входных данных. Об этом стало известно из сообщения пресс-службы института.

На создание новой технологии разработчиков вдохновила микроскопическая нематода C. elegans, нервная система которой включает в себя 302 нейрона, способных генерировать сложную динамику. По словам Рамина Хасани, являющегося ведущим автором исследования, эта технология имеет огромный потенциал и может стать путем в будущее управления роботами и обработки любого типа данных временных рядов. Специалист отметил, что такая форма данных встречается повсеместно.

Реальный мир — это последовательность. Даже наше восприятие. Вы не воспринимаете изображения, вы воспринимаете последовательности изображений. Итак, данные временных рядов действительно создают нашу реальность,

Рамин Хасани, ведущий автор исследования, сотрудник MiT.

Новый алгоритм позволит обрабатывать видеозаписи, финансовые и медицинские данные в режиме реального времени, благодаря чему удастся ускорить развитие многих технологий, например беспилотного транспорта.

Сообщается, что в настоящее время новая нейронная сеть уже прошла несколько тестов. Разработчики заявили о намерении продолжить исследования новой системы машинного обучения для выявления наибольшего количества потенциальных областей применения.