Сан-Диегодағы Калифорния университетінің ғалымдары нейрондық желінің «ұмытшақтығына» жол бермейтін тәсілді ойлап тапты. Дәлірегі, нейрондық желі келесі тапсырманы орындауға кіріскенде бұрынғы тапсырманы ұмытып қалады, яғни, алдында қандай тапсырмамен айналысқанын білмейді. Осы олқылықты ескерген америкалық ғалымдар ұйқы кезіндегі биологиялы мидың белсенділігін имитациялайтын желі әзірледі. Бұл жайында islam.kz порталы PLOS: Computational Biology мерзімді басылымына сілтеме жасай отырып мәлім етеді. Зерттеушілер импулстік (спик) нейрондық желіні (IMNS) әзірледі, ол әдеттегі жасанды нейрондық желілерден биологиялық мидағы жүйке импулстарының таралу принципін жүзеге асыруымен ерекшеленеді. Аталмыш желі үш қабатқа бөлінген, 842 симуляцияланған спик нейрондарынан тұрды: кіріс (7x7), жасырын (28x28) және шығыс (3x3). Бірінші қабат көру жүйесінің төменгі деңгейіне, екіншісі ассоциативті қыртысқа баламалы болды, ал шығу қабаты қозғалтқыш қыртысының рөлін атқарады. Нейрондық желі 50x50 пиксельдік тордан тұратын виртуалды ортаға «орналастырылды», ұзындығы екі пиксельден тұратын төрт түрлі: көлденең, тік және оң немесе теріс көлбеу диагональды кездейсоқ бөлінген тамақ бөлшектері. Виртуалды агент оның енгізу қабатының өлшеміне сәйкес келетін 7x7 торды ғана көре алды. Қозғалтқыш кортексіндегі ең белсенді нейрон агенттің қозғалыс бағытын анықтады. Бірінші тапсырмада виртуалды агент «тағамның» көлденең үлгісі бар жерге, ал екінші тапсырмада тігінен орын ауыстыруы керек болды. Виртуалды агенттің үш қабатты «миының» ішінде серпілу уақытына байланысты пластика жүзеге асырылды, яғни, икемділігі пайда болады - егер нейрон қабылдаған белгілі бір кіріс сигнал шығыс сигналының тікелей себебі болмаса және оның алдында пайда болса, онда кіріс әлсірейді, басқа жағдайда күшейеді. Агент «жазаланды», яғни, қиғаш кескіні бар ұяшыққа түссе, шешім қабылдауға қатысатын синапстардың күші әлсірейді, ал іздеуді тездету үшін агент боя ұяшыққа қонса, жеңіл «жазаланды». Осылайша, бірінші және екінші қабаттар арасындағы пластикалық агентке нейрондардың бірінші қабатына сәйкес келетін «көру өрісінің» әртүрлі кеңістіктік позицияларында әртүрлі заңдылықтарды өз бетінше үйренуге мүмкіндік берілді, ал екінші және үшінші қабаттар арасындағы пластикалық «сыйақыға» және үлгілер мен олардың орналасуына байланысты қайда көшу керектігі туралы шешім қабылдауға мүмкіндік берілді. Ұйқы фазасын имитациялау үшін агенттің кіріс желісінің деңгейі өшірілді, ал шығыс қабатының белсенділігі қозғалтқышты басқарудан бөлінген. Жасырын қабат нейрондары шу шығарады, осылайша өсу жиіліктері ояу кезінде байқалғандарға ұқсас болды. «Аңғал» агент қоршаған орта арқылы кездейсоқ қозғалды, десе де тапсырманы орындауды үйренгеннен кейін ол көлденең үлгілерді іздей бастады. Екінші тапсырманы меңгергеннен кейін көлденең үлгілерді іздеудің тиімділігі айтарлықтай төмендеді. Дегенмен, екінші тапсырма үшін қысқа оқу кезеңінен кейін орын алған ұйқы фазасы бар сынақтарда екі тапсырма бойынша да өнімділік бірдей жоғары болды. Ұйқы бұрын шешім қабылдауға қатысқан синапстардың өздігінен күшеюіне, апатты ұмытудың алдын алуға мүмкіндік берді.

Оқи отырыңыз:

«Алғаш рет нейроморфты чип жасалды» (https://islam.kz/kk/news/gylym/algash-ret-neiromorfty-chip-jasaldy-15586/#gsc.tab=0)