Нижегородские ученые создали робота, который умеет учиться

14:13

21.07.19

1299

#Вести

21 июля 2019, ГТРК "Нижний Новгород" (видео). Нижегородские ученые создали робота, который умеет учиться. В основе разработки - импульсные нейронные сети. И это позволяет машине само-образовываться. Отметим, что аналогов в мире пока нет. Эксклюзивный материал корреспондента программы "Вести-Приволжья" Евгения Карпова.

        Array
(
    [480] => /upload/iblock/2dd/Uchenye_480_m_480_m.mp4
    [360] => /upload/iblock/5a6/Uchenye_480_m_360_m.mp4
    [240] => /upload/iblock/594/Uchenye_480_m_240_m.mp4
)

00:00

480

360

240

Открыть полностью

Робот несколько раз наталкивается на препятствие. Затем начинает объезжать, мешающий движению объект. Казалось бы обычная картина, которую можно видеть на любом робофесте. Отличие принципиальное - здесь робот сам понял, что перед ним преграда, а не просто уловил датчиками.

Это стало возможным после того, как нижегородские учёные смогли приблизиться к пониманию процессов обучения в нейронных сетях.
Движение пальцем вовлекает более 50-ти групп мышц и каждая из этих мышц, в принципе, не зависима, и связываются они где-то в мозге.

Для создания нейронной сети, которая может управлять роботом, сначала преодолели главную сложность - воспроизвели принцип действия нейронов в головном мозге. Нервные клетки под влиянием импульсов, проходящих через них, связываются между собой. Чем больше было импульсов от одного нейрона к другому, тем лучше "ассоциативная" связь между ними. Одновременная активация какой-то группы нейронов приводит к тому, что событие вспоминается или запоминается. Ещё одна сложность состояла в том, как создать компьютерную программу для импульсной нейронной сети. Пошли путём подсказанным природой - написали дифференциальные уравнения, так как именно ими определяются передачи импульсов от нейрона к нейрону.

Сергей Лобов, старший преподаватель кафедры нейротехнологии ИББМ ННГУ им. Н.И.Лобачевского: "Мы некие базовые принципы поняли, например то что в системе очень важно, чтобы была реализована конкуренция между нейронами, если такой конкуренции нет, то нет обучения".

Это "загоризонтные" технологии, мощнее чем сети предыдущего поколения - суперкомпьютеры. И в настоящее время на рынке нет аналогов нижегородскому методу контролируемого обучения машин.
Виктор Казанцев, заведующий кафедрой нейротехнологии ИББМ ННГУ им. Н.И.Лобачевского: "Сделан достаточно существенный шаг, когда импульсную нейронную сеть, я подчёркиваю - импульсная - удалось обучить управлять роботом".

При этом говорить о разумности машины, добавляют учёные, даже в отдалённой перспективе, пока, не имеет смысла. Но всё же главный шаг сделан - робот поумнел.

Наши соц. сети: