Функциональные спайковые нейронные сети: нелинейная динамика и машинное обучение

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 проекта 21-72-00142

НазваниеФункциональные спайковые нейронные сети: нелинейная динамика и машинное обучение

Руководитель Масленников Олег Владимирович, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук" , Нижегородская обл

Конкурс №60 - Конкурс 2021 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-402 - Нелинейные колебания и волны

Ключевые слова нелинейная динамика, сложная сеть, машинное обучение, искусственные нейронные сети

Код ГРНТИ29.35.03

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
В настоящее время наблюдается интенсивное развитие направления, связанного с применением методов теоретической физики и математики, к фундаментальным проблемам нейронауки. С одной стороны, это связано с накоплением огромной базы данных в экспериментальной нейробиологии и в то же время с недостатком теоретического осмысления механизмов многих наблюдаемых явлений. С другой стороны, в области искусственного интеллекта прослеживается запрос на развитие нейроморфных технологий следующего поколения, которые требуют появления новых математических моделей и алгоритмов. Наметилась тенденция сближения двух областей - нейронауки и машинного интеллекта. Для описания фундаментальных явлений, протекающих как нейронных сетях мозга, так и в искусственных нейронных сетях требуется развитие междисциплинарного подхода, основанного на применении методов нелинейной динамики, теории сложных сетей и машинного обучения. В ходе выполнения проекта планируется разработка функциональных сетей спайковых нейронов, их настройка методами машинного обучения выполнять нейроинспирированные целевые функции и анализ нелинейно-динамических характеристик, лежащих в основе выполняемых функций. Научная новизна предлагаемого исследования обусловлена междисциплинарностью и оригинальностью поставленных задач на стыке математической нейронауки и машинного обучения в контексте нелинейно-динамической парадигмы, рассматривающей многоэлементную искусственную нейронную сеть как динамическую систему. В отличие от большинства работ в данном направлении, в проекте делается упор на сетях спайковых нейронов как наиболее биологически релевантных и наиболее перспективных с точки зрения развития искусственных нейронных сетей нового поколения. Полученные в ходе выполнения проекта новые знания о закономерностях динамики спайковых нейронных сетей при выполнении ими биоинспирированных целевых функций будут носить фундаментальный характер в области математической нейронауки, а также могут послужить развитию новых алгоритмов технологии машинного обучения.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Пугавко М.М., Масленников О.В., Некоркин В.И. Динамика рекуррентной спайковой нейронной сети в задаче двухальтернативного выбора Известия вузов. Радиофизика, Том 64, № 10, С. 811-826 (год публикации - 2021)

2. Масленников О.В., Пугавко М.М., Некоркин В.И. Performing multiple cognitive tasks through dynamics in spiking neural networks IEEE, 2022 Fourth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN) (год публикации - 2022)
10.1109/CNN56452.2022.9912546

3. Пугавко М.М., Масленников О.В., Некоркин В.И. Multitask computation through dynamics in recurrent spiking neural networks Scientific Reports, 13 (1), 3997 (год публикации - 2023)
10.1038/s41598-023-31110-z

4. Пугавко М.М., Масленников О.В., Некоркин В.И. Динамика рекуррентной спайковой нейронной сети при решении нескольких задач когнитивной нейронауки XXIV Международная научно-техническая конференция "НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2022" : сборник научных трудов. – Москва : МФТИ., С. 433-443 (год публикации - 2022)

5. Пугавко М.М., Масленников О.В., Некоркин В.И. Динамика рекуррентной спайковой сети в задачах вычислительной нейронауки Математическое моделирование и суперкомпьютерные технологии. Труды XXII Международной конференции (Н. Новгород, 14–17 ноября 2022 г.) – Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета., С. 100-105 (год публикации - 2022)

6. Пугавко М.М., Масленников О.В., Некоркин В.И. Динамика рекуррентной спайковой нейронной сети в задаче двухальтернативного выбора Известия вузов. Радиофизика, Т. 64, № 10. С. 817–832. (год публикации - 2021)
10.52452/00213462_2021_64_10_817

Публикации