КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер 22-71-00099

НазваниеИнтеллектуальные системы на основе нейроподобных сетей спайковых осцилляторов

РуководительПроскуркин Иван Сергеевич, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта", Калининградская обл

Период выполнения при поддержке РНФ 07.2022 - 06.2024 

Конкурс№70 - Конкурс 2022 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах, 01-208 - Нейроинформатика

Ключевые словаискусственный интеллект, спайковые осцилляторы, нейорсети, импульсная связь, нейроморфное устройство

Код ГРНТИ27.47.23

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
На протяжении многих лет разработка искусственного интеллекта (ИИ) является одним из главных и наиболее интересных направлений в развитии науки и технологий. В России данное направление в 2019 году получило статус приоритетного в связи с Указом Президента Российской Федерации “О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации”. К настоящему времени уже существует комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции мозга, включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма, и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека. Однако упомянутые реализации ИИ способны решать только узкоспециализированные задачи. Создание универсального ИИ, способного подобно человеку решать различные задачи, мыслить, взаимодействовать и адаптироваться к изменяющимся условиям, является сложной научно-технической проблемой, решение которой находится на пересечении различных сфер научного знания – естественно-научной, технической, социально-гуманитарной. Известно, что мозг работает путем передачи информации между огромным количеством нейронов с помощью электрохимических импульсов, активирующих или тормозящих другие нейроны посредством выделения в синаптические щели соответствующих нейротрансмиттеров. Используя нейроподобные элементы, способные воспроизвести динамику нейронов (к примеру, спайковые осцилляторы) и устанавливая необходимые связи между ними, мы можем построить сеть, подобную нейронной сети мозга. Одним из наиболее удобных вариантов для экспериментальной реализации нейроподобных элементов является использование спайковых осцилляторов, работающих на автокаталитической реакции Белоусова-Жаботинского. В научном сообществе устройство с применением таких осцилляторов более известно, как “химический компьютер”. На данный момент мной и моими коллегами теоретически просчитан, экспериментально реализован и успешно протестирован химический нейрокомпьютер, способный к адаптивному поведению, имеющий ассоциативную память и принимающий решение. Учитывая большой объем накопленного опыта работы с сетями импульсно связанных спайковых осцилляторов, предполагается дальнейшее создание автономного нейроморфного устройства не использующего электричество, с целью достижения интеллектуального поведения, а именно, разработка блока памяти и нового блока принятия решения, в котором решение будет приниматься в зависимости от опыта и информации, полученных ранее.

Ожидаемые результаты
По итогам выполнения проекта ожидается получение следующих основных результатов: • Будут выявлены закономерности динамики малых нейроподобных сетей спайковых осцилляторов при использовании настраиваемых импульсных связей и сформулированы предложения по использованию полученных результатов при проектировании блока "Памяти". • Будет разработана и протестирована экспериментально новая схема блока "Принятия решений" с памятью. Полученная схема позволит нашему нейрокомпьютеру делать выбор опираясь на данные системы, полученные ранее. • Будет спроектирован и апробирован микрочип на спайковых осцилляторах, являющийся первым автономным нейроморфным устройством, работающем без электричества. Следует отметить, что предлагаемый проект является уникальным в плане экспериментальных работ по созданию устройства работающего без электричества и только на химических реакциях, но способного к интеллектуальному поведению. По результатам проекта будет создан научно-технологический задел на стыке физики, робототехники и интеллектуальных технологий, который в ближайшем будущем может внести существенный вклад в экономический рост и развитие Российской Федерации в области технологий искусственного интеллекта.

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
Мы впервые экспериментально реализовали правила Хэбба в сети четырех импульсно связанных химических возбудимых ячеек с реакцией Белоусова-Жаботинского (БЖ). Все ячейки связаны импульсами с временными задержками tau(nj) между моментом спайка в ячейке №n и моментом соответствующего возмущения адресата (ячейка №j). Силы всех связей между ячейками, кроме силы связи C12 между ячейками №1 и №2, постоянны. Ячейка №1 периодически возмущается (с периодом Tex) и посылает импульсы в ячейку №2. Значение C12 контролируется импульсами от двух других ячеек (с индексами №5 и №6; ячейки с индексами №3 и №4 в рассматриваемой сети отсутствуют) при условии, что импульсы от ячейки №5 увеличивают C12, а импульсы от ячейки №6 уменьшают C12. Ячейки №5 и №6 взаимно связаны ингибиторными импульсами. В сети существуют три динамических режима при определенных соотношениях между значениями tau(nj): (i) сила связи C12 ступенчато возрастает, что мы называем «модой Хебба», (ii) сила связи C12 ступенчато уменьшается, что мы называем “анти-Хеббовской модой”, (iii) C12 остается почти неизменным в пределах небольшого регулируемого диапазона; этот режим мы называем меандром. Возможность настраивать C12 через режимы «Хебб» и «анти-Хебб» привносит память в химическую сеть и, следовательно, механизм обучения сети может быть реализован. Импульсная связь между ячейками реализована оптически с использованием светочувствительной БЖ-реакции.

 

Публикации