Учёные из Калининграда научили искусственный интеллект предсказывать поведение сложных систем в условиях шума

Учёные БФУ им. Канта научили ИИ предсказывать поведение сложных систем в условиях шума. Об этом пишет «Коммерсант» в четверг, 16 мая.

«Мы впервые разработали модель резервуара, которая способна предсказать поведение стохастической системы, находящейся под воздействием шумов, на сколь угодно долгом промежутке времен. Более того, наша модель смогла предсказать физический эффект, который изначально не был в нее заложен — эффект стохастического резонанса. Он проявляется в том, что при определенной интенсивности шума хаотическое поведение нейрона становится более упорядоченным», — рассказал учёный Александр Храмов.

Стохастические системы — это сложные системы, на которые влияет множество случайных факторов и шумов. Они нас повсюду — это могут быть финансовые рынки, погодные условия, транспортные потоки или даже нейронные сети в мозге. Поведение систем очень трудно предсказать.

Для обучения и тестирования своей модели специалисты использовали компьютерную симуляцию биологического нейрона, подверженного воздействию шума. Обычно ИИ учится на известных данных и не может выйти за их рамки. Модель учёных, однако, показала удивительную способность к обобщению, фактически самостоятельно обнаружив новый физический эффект, опираясь только на ограниченный набор данных.

«Наша система резервуарных вычислений не просто научилась работать с известными примерами, но и смогла сделать принципиально новые предсказания, которые очень точно согласуются с реальным поведением нейрона», — подчеркнул Храмов.

Модель открывает широкие перспективы для прогнозирования поведения разнообразных стохастических систем. Интеллектуальных помощников можно использовать в самых разных областях — от предсказания экономических кризисов до управления «умным» городским трафиком.

Госдума хочет маркировать контент, который придумывает нейросеть — нижняя палата разрабатывает соответствующий законопроект.