В России разработали алгоритм самообучения для будущих нейроморфных компьютеров Учёные из Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» создали алгоритм, который позволяет нейронным сетям, работающим на основе биологических принципов, учиться самостоятельно, так же, как это делают люди. Этот алгоритм разработан для биоподобных устройств, которые способны в реальном времени учиться, взаимодействуя с окружающим миром. Эта работа опубликована в журнале Neural Networks. Учёные из Курчатовского института разработали алгоритм обучения спайковых нейронных сетей, которые используют нейроморфные микропроцессоры. Эти микропроцессоры являются эффективными и энергоэффективными системами, имитирующими работу человеческого мозга. Основное их отличие заключается в том, что они передают информацию с помощью импульсов, то есть электрических сигналов, которые либо есть, либо отсутствуют в определённый момент времени. Исследователи предложили использовать метод машинного обучения с подкреплением, который похож на способ, которым люди учатся через проб и ошибок. Это позволяет нейроморфным системам с мемристивными синапсами учиться и развиваться в процессе работы в реальном времени. Эта технология может быть полезна, например, для создания нейроморфных систем управления, таких как системы беспилотного транспорта или нейропротезов.