Создана ИИ-модель, вдохновленная нервными импульсами в мозге
Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института разработали ИИ-модель, вдохновленную нейронными осцилляциями в мозге. Она получила название «линейная осцилляторная модель пространства состояний» (LinOSS) и использует принципы работы вынужденных гармонических осцилляторов — физических устройств, механика движения которых похожа на процессы, происходящие в биологических нейронных сетях.
Традиционные ИИ-алгоритмы часто плохо справляются с анализом сложной информации о процессах, протяженных во времени, например с анализом климатических изменений, биологических сигналов или курсов акций. Существующие модели пространства состояний сталкиваются с проблемами нестабильности или требуют значительных вычислительных ресурсов при обработке длинных последовательностей данных.
Исследователи T. Константин Руш и Даниэла Рус создали модель, которая обеспечивает стабильные, информативные и вычислительно эффективные прогнозы без условий, чрезмерно ограничивающих параметры модели. Эмпирические тесты показали, что LinOSS стабильно превосходила существующие современные модели в различных задачах классификации и прогнозирования последовательностей. Примечательно, что LinOSS превзошла широко используемую модель Mamba почти вдвое в задачах, связанных с последовательностями экстремальной длины.
Исследователи из MIT ожидают, что модель LinOSS может существенно повлиять на любые области, которые выиграют от точного и эффективного долгосрочного прогнозирования и классификации, включая аналитику здравоохранения, климатологию, автономное вождение и финансы. В будущем исследователи планируют применить свою модель к еще более широкому спектру различных модальностей данных и предполагают, что LinOSS может предоставить ценные сведения в нейронауке, потенциально углубляя наше понимание самого мозга.
