Новый подход к обработке симметричных данных
На Международной конференции по машинному обучению ICML 2025 в Ванкувере российские исследователи представили прорывную разработку — архитектуру GLGENN, способную кардинально изменить подход к анализу данных в науке и технике. Это не просто очередное улучшение существующих моделей, а принципиально новый взгляд на проблему обработки симметричных данных, который может найти применение от молекулярного моделирования до робототехники.
Почему существующие модели не идеальны?
Современные эквивариантные нейросети, безусловно, совершили революцию в обработке данных с инвариантными свойствами. Они успешно применяются для:
- Анализа молекулярных структур
- Моделирования физических процессов
- Распознавания изображений с изменяющейся перспективой
Однако за эту универсальность приходится платить непомерно высокой ценой. Традиционные модели требуют миллионов параметров, что приводит к нескольким фундаментальным проблемам:
- Чудовищная вычислительная сложность
- Высокий риск переобучения на малых выборках
- Огромные требования к энергопотреблению
GLGENN: элегантное решение сложной проблемы
Архитектура, разработанная в НИУ ВШЭ, предлагает изящный способ обойти эти ограничения. В основе подхода лежат два ключевых компонента:
1. Геометрические алгебры Клиффорда
Этот математический аппарат, долгое время считавшийся чисто теоретическим инструментом, оказался идеальным языком для описания симметрий в данных. Он позволяет компактно представлять сложные преобразования, сохраняя при этом все необходимые инварианты.
2. Метод разделения весов
Новаторская техника, учитывающая внутреннюю алгебраическую структуру данных, значительно сокращает количество требуемых параметров без потери точности.
Мы хотели построить модель, которая будет умной, но при этом легкой, — говорит стажер-исследователь Лаборатории геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина. — GLGENN показывает, что эквивариантные нейросети не обязаны быть громоздкими и сложными. Даже с ограниченными данными они могут обучаться эффективно и без потери качества.
Практические преимущества новой архитектуры
Сравнительные испытания показали впечатляющие результаты:
- Сопоставимая или лучшая точность по сравнению с традиционными подходами
- В 3-5 раз меньше обучаемых параметров
- Значительно более высокая скорость обработки данных
- Устойчивость к проблеме переобучения
Особенно важно, что GLGENN демонстрирует выдающуюся эффективность при работе с ограниченными наборами данных — ситуация, типичная для многих научных задач.
Перспективы применения: от биологии до робототехники
Потенциальные области применения новой архитектуры поражают своим разнообразием:
- Биоинформатика — анализ белковых структур и молекулярных взаимодействий
- Физика элементарных частиц — обработка данных экспериментов
- Робототехника — восприятие окружающей среды в изменяющихся условиях
- Компьютерное зрение — распознавание объектов независимо от ракурса
Эти результаты могут стать шагом к созданию новых нейросетевых инструментов для науки и техники, — добавляет заведующий Лабораторией геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Дмитрий Широков. — Мы уверены, что подход, основанный на геометрических алгебрах, найдет применение в самых разных областях, включая биоинформатику, робототехнику и геоинформатику.
Открытая наука и будущее разработки
Важно подчеркнуть, что авторы сделали свою работу полностью открытой — текст статьи и исходный код доступны для научного сообщества. Это решение ускорит внедрение технологии и позволит другим исследователям развивать предложенный подход.
В ближайших планах команды:
- Расширение возможностей архитектуры для новых типов данных
- Углубленное исследование приложений в конкретных научных областях
- Оптимизация реализации для различных вычислительных платформ
Заключение: новый этап в машинном обучении
Разработка российских ученых представляет собой не просто очередное усовершенствование нейросетей, а качественный скачок в подходе к обработке симметричных данных. GLGENN демонстрирует, что сложные научные задачи можно решать элегантно и эффективно, без громоздких вычислительных конструкций.
Это исследование — яркий пример того, как фундаментальная математика может привести к прорывным приложениям в машинном обучении. И кто знает, возможно, через несколько лет мы увидим, как эта архитектура станет стандартом в научных вычислениях, открывая новые возможности для исследований в самых разных областях знания.
Текст составлен на основе оригинального пресс-релиза. Все использованные в исследовании данные доступны в основном тексте и дополнительных материалах: https://www.hse.ru/news/science/1070237961.html