Учёные Саратовского университета им. Чернышевского разработали методику, позволяющую искусственному интеллекту выявлять направленную связь между сигналами даже в условиях сильного шума, что открывает новые возможности для точного подбора лечения и раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний.
Для экспериментов использовались осцилляторы ван дер Поля — математические модели колебаний, имитирующие сердечный ритм, и электронные генераторы. Сигналы длиной 70 секунд подавались на три типа нейросетей: полносвязную, сверточную и рекуррентную, при этом шум доходил до 100% амплитуды. Полносвязная сеть показала наибольшую устойчивость к шуму, сверточная лучше фиксировала слабые связи, а рекуррентная чаще допускала ошибки.
Ранее такие направленные связи определяли классическими математическими методами, которые плохо справлялись с короткими, неполными или зашумлёнными данными. Исследование реализовано при поддержке гранта Российского научного фонда и входит в программу «Приоритет-2030».
Обратите внимание: Ученики смеются от счастья, а учителя недоумевают: какой предмет пропал из расписания с 1 сентября 2025 года