Под руководством Лидера России ведутся разработки в области нейроморфного искусственного интеллекта |
||
|
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 Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-10-08 12:20 Ученые Центра нейроморфного ИИ Университета «Неймарк» создают математические модели, которые объясняют ранее неизученные механизмы кодирования, обработки и хранения информации в мозге. Они технически воплощаются в мемристорной электронике, которая обеспечивает людям с ОВЗ независимость и повышает качество их жизни. Масштабная работа проводится под руководством победителя третьего конкурса «Лидеры России», директора по науке «Неймарка» Александра Петухова, а разработку в области внедрения интеллектуальных ассистивных технологий на основе нейроморфного ИИ возглавляет доктор физико-математических наук, лауреат премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых за 2023 год Сусанна Гордлеева. «Нейроморфные технологии искусственного интеллекта — это мозгоподобные технологии ИИ, которые имитируют принципы функционирования головного мозга. Их использование, во-первых, сильно снижает нагрузку на городские энергосети в крупных городах, во-вторых, позволяет создавать новые типы искусственного интеллекта — биоподобные, которые могут обучаться на алгоритмах и не требуют огромного количества данных. То есть обучение проходит как у человека, ведь мы учимся не только на информации, но и на выстроенных системах, алгоритмах и так далее. Это позволяет снизить количество галлюцинаций, ускорить обучение и значительно удешевить его», — поделился Александр Петухов. Современные языковые модели, такие как чат GPT, имеют миллиарды параметров, которые нужно обрабатывать в реальном времени для миллионов пользователей. Их рост увеличит нагрузку на энергетику. Для ее снижения создана принципиально новая архитектура вычислительных устройств — энергоэффективных, где физически не разделены блоки хранения и обработки информации. Это решение уменьшит энергетические и временные ресурсы. Такая технология особенно важна для беспилотных транспортных систем и высокотехнологичных медицинских инноваций. Источник: vk.com Комментарии: |
|