Созданы кохлеарные импланты на основе нейробиологии и сверточной нейросети |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-02-10 18:01 Исследователи из Гентского университета (Бельгия) объединили сверточную нейронную сеть с вычислительной нейробиологией, чтобы создать модель, имитирующую механику улитки человека. Подробности публикует журнал Nature Machine Intelligence. За последние несколько десятилетий в технологии распознавания речи и голоса достигнуты большие успехи. Но у них всех есть одна общая черта: несмотря на то, как они выглядят, ни один из них не работает в реальном времени. Каждый основан на аппаратном и программном обеспечении, обрабатывающем услышанное. В новом исследовании ученые предполагают, что проблема существующих устройств заключается в сложности вычислений, которые необходимо выполнить. Чтобы решить ее, они создали модель, имитирующую слух у людей, которая основана на объединении лучших характеристик сверточных нейронных сетей с вычислительной нейробиологией. Сверточная нейронная сеть — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения. Слух у людей зависит от различных частей уха. Звук попадает в слуховой проход и встречает барабанную перепонку. В ответ вибрирует, посылая сигналы костям во внутреннем ухе, которые создают рябь в жидкости в улитке. Эта жидкость перемешивает волосковые клетки, выстилающие улитку. Движение волосковых клеток стимулирует ионные каналы, которые, в свою очередь, генерируют сигналы, отправляемые в ствол мозга. Исследователи из Бельгии создали систему искусственного интеллекта (ИИ), которую научили распознавать звук, а затем аналогичным образом его декодировать. Затем они подключили свою систему к модели, основанной на анатомии человека. Они назвали свою систему CoNNear — работающей моделью улитки. Тестирование показало, что система способна преобразовывать дискретизированные акустические волны с частотой 20 кГц в формы волны базилярной мембраны улитки в реальном времени, с большим отрывом опережая современные традиционные системы. CoNNear выполняет функции улитки в 2 000 раз быстрее, чем современные слуховые аппараты. Исследователи предполагают, что их открытия заложат основу для нового поколения человеческих слуховых аппаратов или устройств с расширенным слухом и распознаванием речи. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|