Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

В ЛЭТИ придумали новую модель реакции для создания "химической" нейронной сети

Предложенная модель описывает процессы, происходящие в специальном химическом реакторе, разработанном учеными СПбГЭТУ «ЛЭТИ». В перспективе может использоваться при разработке физических нейросетей, то есть компьютерной архитектуры, которая одновременно хранит и обрабатывает данные.

Системы искусственного интеллекта (ИИ), в частности, нейросети, сегодня активно внедряются в различные сферы жизни человека, позволяя автоматизировать работу информационных систем на предприятиях, создавать тексты, фото, видео и аудио, и даже помогая врачам точнее ставить диагнозы для социально значимых болезней, распознавая нормальные и патологические состояния на основе данных о пациентах.

При этом большая часть современных систем искусственного интеллекта являются программными продуктами, функционирование которых обеспечивается за счет использования обычных компьютеров. Возможность повышать точность и скорость обработки информации с помощью программных систем искусственного интеллекта зависит от вычислительных мощностей и объема памяти применяемых компьютеров. А значит, дальнейшее улучшение характеристик ИИ неизбежно приводит к повышению стоимости, габаритов и энергопотребления аппаратной части системы. Поэтому научные группы в различных странах мира ведут разработки вычислительных устройств для использования искусственного интеллекта на новых физических принципах.

“Мы разработали математическую модель, которая описывает химические процессы известной реакции Белоусова-Жаботинского. Особенность реакции состоит в том, что после смешивания реагентов в течение определенного времени ряд параметров раствора меняется колебательно, например, цвет превращается из красного в синий и наоборот. Частота колебаний зависит как от концентрации химических реагентов, так и от внешних воздействий, например, скорости перемешивания раствора. Причем колебания цвета не строго периодические, а хаотические, что и описывает наша математическая модель, причем делает это лучше, чем известные из литературы модели. Возможность управления подобной реакцией и ее точного моделирования может использоваться для создания компьютера нового типа”. – доцент кафедры систем автоматизированного проектирования (САПР), старший научный сотрудник Молодежного научно-исследовательского института (МолНИИ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Тимур Искандарович Каримов.

Реакция Белоусова-Жаботинского является одной из самых известных и наиболее легко воспроизводимых колебательных реакций, а в состав ее реагентов входят серная кислота, малоновая кислота, вода и ферроин. В 60-х годах прошлого века поведение раствора было описано довольно простой математической моделью. Однако современное представление о динамике реакции Белоусова-Жаботинского характеризуется исследователями как хаотические колебания, что требует поиска более точного и комплексного математического описания. Именно сложность и изменчивость динамики позволяет использовать реакцию как основу для химических вычислителей.

Для проведения экспериментов ученые создали установку, состоящую из восьми прозрачных пробирок-кювет, в которые наливалась смесь для протекания реакции Белоусова-Жаботинского. К каждой кювете были подключены механизм для перемешивания (лопатка с электрическим приводом) и оптический датчик, который измерял прозрачность раствора в заданный момент времени. Информация из каждой пробирки фиксировалась с помощью контроллера, являющегося частью установки, а затем поступала на компьютер. В ходе экспериментального исследования были получены данные о поведении реакции при постоянном и периодическом перемешивании с разной частотой вращения лопатки. По окончании экспериментов, с помощью специально разработанных вычислительных процедур по полученным данным была построена новая математическая модель реакции.

Разработанная учеными модель позволяет, в частности, описывать взаимодействие реакций в нескольких кюветах. Если сопоставить одну пробирку отдельному нейрону, то связь между пробирками – это синаптическая связь. Таким образом, из пробирок с химической реакцией формируется искусственная нейросеть, или, в терминах набирающей популярность парадигмы резервуарных вычислений, “резервуар”. Резервуар – это самообучаемая часть сложных нейросетей; для считывания информации из него используют дополнительные обучаемые слои.

“Химический компьютер может работать так: ввод информации осуществляется перемешиванием в заданных пробирках, затем отслеживаются колебания во всем массиве пробирок оптическими датчиками, затем производится анализ этой динамики с помощью внешней нейросети. Например, чтобы ввести двоичное число ‘10’, мы можем в течение некоторого времени перемешивать пробирку номер 1 и не перемешивать пробирку номер 2. Опыты с массивом связанных пробирок, проделанные зарубежными коллегами, показывают, что такой резервуар действительно имеет память”. – ассистент кафедры САПР, с.н.с. молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Екатерина Евгеньевна Копец.

“Наш вклад – это разработка эмпирических уравнений для описания реакции Белоусова-Жаботинского, что позволит проектировать и исследовать химические нейросети в виде компьютерных моделей. Эксперименты с реальными реагентами трудоемки и страдают плохой повторяемостью, поэтому вопрос, как лучше организовать химический компьютер, оптимально решать моделированием. Может ли аналоговая нейросеть быть более эффективной, чем современные цифровые нейросети на высокопроизводительных вычислителях? Есть основания полагать, что да. Сейчас ученые пробуют разные альтернативы кремнию в нейрочипах. Активно развиваются пассивные элементы с памятью (мемристоры), но и химические вычисления, или, допустим, сверхпроводниковые технологии – тоже могут завтра “выстрелить”. Нам, ученым в области компьютерных наук, нужно показать, что это в принципе может работать, а дальше дело за производством: изготовить микрофлюидный чип сегодня не проблема”. – руководитель лаборатории робототехники и компьютерного творчества МолНИИ, доцент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артур Искандарович Каримов.

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Chaos, Solitons and Fractals (IF=7.8). Проект выполнен при поддержке гранта РНФ (№ 22-19-00573).

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован