sieci neuronowe

Impulsowe sieci neuronowe rewolucją w przestrzeni AI

Sztuczna inteligencja, jak ChatGPT, naśladuje funkcjonowanie ludzkiego mózgu poprzez sieci neuronowe przetwarzając ogromne ilości danych.

Mimo imponujących możliwości, te systemy mają swoje wady – zużycie energii jest jednym z najważniejszych wyzwań. W odpowiedzi na ten problem badania nad spiking neurons otwierają nową drogę do bardziej zrównoważonych rozwiązań w AI.

Tradycyjne sieci neuronowe przypominają nieprzerwanie działającą sieć przewodów, w której sygnał elektryczny przepływa nieustannie. Chociaż pozwala to na szybkie przetwarzanie informacji, zużycie energii staje się problematyczne, zwłaszcza w kontekście globalnego dążenia do zrównoważonego rozwoju. Tymczasem ludzki mózg działa zupełnie inaczej. Jego neurony generują krótkie impulsy elektryczne zwane potencjałami czynnościowymi, które występują rzadko, co czyni go niezwykle efektywnym energetycznie.

Podobny mechanizm wprowadzają spiking neurons – sztuczne odpowiedniki neuronów biologicznych. Jednakże ich rozwój napotykał dotąd techniczne trudności związane z procesem treningu.

Dotychczasowe metody szkolenia sieci neuronowych jak uczenie wstecznej propagacji błędów (gradient descent learning), opierały się na stopniowych zmianach wagi połączeń między neuronami. Jednak w przypadku spiking neurons, gdzie sygnały są albo obecne, albo ich brak, nie ma miejsca na subtelne regulacje. Badacze z Uniwersytetu w Bonn opracowali jednak technikę, która umożliwia precyzyjne dostosowanie czasów pojawiania się impulsów.

Zamiast manipulować samym sygnałem, badacze skupili się na synchronizacji czasowej impulsów. Odkryli, że możliwe jest ciągłe dostosowywanie czasów ich występowania, co z kolei wpływa na reakcje neuronów docelowych. Ta metoda, opublikowana w „Physical Review Letters„, może zrewolucjonizować trening impulsowych sieci neuronowych i otworzyć nowe możliwości w AI.

Podejście zostało już przetestowane w praktyce – sieć neuronowa została skutecznie przeszkolona do rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr. Następne wyzwanie to bardziej skomplikowane zadania, takie jak rozumienie mowy. Opracowana metoda ma potencjał, by znaleźć zastosowanie w licznych dziedzinach, od rozpoznawania obrazów po zaawansowane systemy sterowania robotami.

Podobne badania nad inspirowaną biologią sztuczną inteligencją pokazują, jak można tworzyć bardziej efektywne technologie. Na przykład IBM opracowało neuromorficzny procesor TrueNorth, który naśladuje funkcjonowanie mózgu poprzez wykorzystanie impulsów. Z kolei MIT stworzyło sieci neuronowe zdolne do przetwarzania sensorycznych informacji, takich jak zapachy, co stanowi krok w stronę tworzenia maszyn „czujących” otoczenie.

Nowe podejście do sieci może stać się kluczowym elementem przyszłych systemów AI. Rozwiązanie to nie tylko zwiększa efektywność energetyczną, ale również otwiera drogę do bardziej złożonych i wszechstronnych aplikacji. Dzięki inspiracjom czerpanym z natury, technologia sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej zrównoważona, co jest kluczowe w obliczu rosnącego zapotrzebowania na jej zastosowanie w różnych dziedzinach życia.

Rozwój impulsowych neuronów pokazuje, że przyszłość sztucznej inteligencji może być nie tylko bardziej zaawansowana, ale także przyjazna dla środowiska. Przy odpowiednim wsparciu i dalszych badaniach, możemy być świadkami prawdziwej rewolucji technologicznej, która pozwoli nam korzystać z potęgi AI, minimalizując jej wpływ na planetę.

Szymon Ślubowski

SUBSKRYBUJ „GAZETĘ NA NIEDZIELĘ” Oferta ograniczona: subskrypcja bezpłatna do 30.04.2025.

Strona wykorzystuje pliki cookie w celach użytkowych oraz do monitorowania ruchu. Przeczytaj regulamin serwisu.

Zgadzam się