Ученые ЛЭТИ разработали нейроморфную систему для отделения ключевой информации

Ученые ЛЭТИ разработали нейроморфную систему, которая способна выборочно концентрироваться на важной информации, что значительно сокращает использование вычислительных ресурсов и делает возможным создание биосовместимых интерфейсов мозг-компьютер. В России ученые из ЛЭТИ создали нейроморфную систему, которая способна отделять важную информацию от второстепенной, передает «Газета.Ru». Новая система позволяет эффективно фильтровать данные, сокращая использование вычислительных ресурсов в процессе машинного обучения. Нейронная цепь состоит всего из пяти элементов, а ее ключевой компонент – мемристор, произведенный в Пекине. Доцент кафедры систем автоматизированного проектирования ЛЭТИ Тимур Каримов заявил: «Нейроморфные системы на основе нашей модели могут выборочно концентрироваться на важной информации из входных данных. Это позволит значительно сократить вычислительные ресурсы, необходимые для машинного обучения». Нововведение характеризуется амплитудами спайков, сопоставимыми с амплитудами биологических нейронов, что делает устройство биосовместимым. Данное изобретение открывает новые перспективы для создания интерфейсов мозг-компьютер и нервная система-протез. Нейроморфная электроника, действующая по аналогии с естественными нейронами, становится все более перспективной в условиях, когда традиционные компьютеры достигают пределов своих возможностей. Ученые надеются, что их разработки помогут в создании более эффективных и компактных вычислительных систем. Математическая модель, разработанная командой, впервые позволяет управлять мемристором при малых токах и оценивать его характеристики, что открывает новые возможности для применения этих устройств в будущем.Как писала газета ВЗГЛЯД, австралийская компания Cortical Labs создала биокомпьютер на основе клеток мозга человека. Российские ученые создали нейросеть на основе жидкого света. Также в России разработали аппарат, читающий сны, для ускоренного восстановления пациентов после коронавируса.

Мар 26, 2025 - 07:22
 0
Ученые ЛЭТИ разработали нейроморфную систему для отделения ключевой информации
Ученые ЛЭТИ разработали нейроморфную систему, которая способна выборочно концентрироваться на важной информации, что значительно сокращает использование вычислительных ресурсов и делает возможным создание биосовместимых интерфейсов мозг-компьютер.

В России ученые из ЛЭТИ создали нейроморфную систему, которая способна отделять важную информацию от второстепенной, передает «Газета.Ru». Новая система позволяет эффективно фильтровать данные, сокращая использование вычислительных ресурсов в процессе машинного обучения. Нейронная цепь состоит всего из пяти элементов, а ее ключевой компонент – мемристор, произведенный в Пекине.

Доцент кафедры систем автоматизированного проектирования ЛЭТИ Тимур Каримов заявил: «Нейроморфные системы на основе нашей модели могут выборочно концентрироваться на важной информации из входных данных. Это позволит значительно сократить вычислительные ресурсы, необходимые для машинного обучения». Нововведение характеризуется амплитудами спайков, сопоставимыми с амплитудами биологических нейронов, что делает устройство биосовместимым.

Данное изобретение открывает новые перспективы для создания интерфейсов мозг-компьютер и нервная система-протез. Нейроморфная электроника, действующая по аналогии с естественными нейронами, становится все более перспективной в условиях, когда традиционные компьютеры достигают пределов своих возможностей. Ученые надеются, что их разработки помогут в создании более эффективных и компактных вычислительных систем.

Математическая модель, разработанная командой, впервые позволяет управлять мемристором при малых токах и оценивать его характеристики, что открывает новые возможности для применения этих устройств в будущем.

Как писала газета ВЗГЛЯД, австралийская компания Cortical Labs создала биокомпьютер на основе клеток мозга человека. Российские ученые создали нейросеть на основе жидкого света. Также в России разработали аппарат, читающий сны, для ускоренного восстановления пациентов после коронавируса.