В Петрозаводском государственном университете, опорном вузе республики Карелия, завершилась трехлетняя работа по проекту «Новые нейросетевые технологии ассоциативной памяти и распознавания образов в системе взаимодействующих осцилляторов на базе переключательных структур оксидов переходных металлов».

Исследования проводились в рамках гранта Российского научного фонда.

Ученые кафедры электроники и электроэнергетики нашли новый способ обучения импульсной нейронной сети распознаванию и запоминанию образов. В будущем это позволит создавать устройства небольших размеров, предназначенные для решения сложных когнитивных задач.

«В ряде наших исследований начата разработка методик обучения подобных нейронных сетей и показана их реальная работа в качестве устройств распознавания образов. В перспективе на основе этих сетей могут быть созданы компактные нейросетевые чипы с наноразмерными осцилляторами... Закономерности, которые мы выявили, фундаментальны и могут применяться в исследованиях осцилляторных сетей с различными механизмами и топологией связей нейронов», - рассказал доцент кафедры  электроники и электроэнергетики ПетрГУ,  руководитель проекта Андрей Александрович Величко.

Искусственные нейронные сети строятся по тем же принципам, что и сети нервных клеток в живом организме. Процессы запоминания и распознавания образов основываются на передаче сигналов между нейронами. Как правило, нейронные сети создаются программно, но есть системы, состоящие из физических устройств. Наиболее распространены осцилляторные (колебательные) устройства, показатели нейронов в которых ритмически меняются.

Ученые исследовали сеть из нескольких нейтронов-осцилляторов на базе электрических переключателей из диоксида ванадия. При синхронизации частот разных осцилляторов нейросеть можно обучать, информацию переводят в векторную форму. При обучении сеть запоминает сразу несколько векторов, каждому из которых соответствуют параметры системы в определенном синхронном состоянии. Распознавание фиксируется в случае, если при вводе тестового вектора система возвращается к наиболее близкому к нему синхронному состоянию.

С помощью использования уникального термического типа связи между нейронами ученым ПетрГУ удалось существенно расширить число синхронных состояний. К примеру, для системы из двух осцилляторов ученые смоделировали 260 состояний, каждое из которых потенциально может быть использовано для обучения нейросети распознаванию и запоминанию информации.

За 3 года исследователями  опубликовано 14 работ в ведущих международных  журналах.

Залог успеха в работе над проектом – слаженная работа коллектива: Беляева М.А., Борискова П.П. и Путролайнена В.В., а также студента Перминова В.В. (направление подготовки «Приборостроение») и опытных ученых Пергамента А.Л. и Стефановича Г.Б.

Пресс-служба ПетрГУ