Красноярские математики создали способ взаимного обучения нейросетей
Большая система искусственного интеллекта будет делиться опытом со своим меньшим аналогом
Математики Красноярского института вычислительного моделирования СО РАН совместно с английскими разработчиками предложили новый способ обучения систем искусственного интеллекта. Об этом сообщает корреспондент Sibnovosti.ru со ссылкой на Сибирское отделение РАН.
Суть метода заключается в том, что нейросеть со значительным количеством входных информационных каналов будет обучать искусственный интеллект меньших размеров. Кроме того, система-наставник начнет следить за работой аналога, будет мгновенно вносить коррективы при возникновении каких-либо сбоев и ошибок. Это станет возможным за счет работы простейших нейронов, которые за несколько миллисекунд смогут найти и устранить проблемные места.
По словам главного научного сотрудника Института вычислительного моделирования СО РАН Александра Горбаня, российско-британская группа ученых создала новейший подход, который позволит серьезно экономить вычислительные ресурсы и уйти от стандартного способа повышения эффективности нейросетей.
«В настоящее время на основе новой технологии уже производятся чипы, отвечающие за обработку видео в современных системах безопасности», — рассказали в Сибирском отделении СО РАН.
Как пишет газета «Известия», пока одного сервера хватает для полноценной обработки видеопотока с четырех камер видеонаблюдения в реальном времени. В случае внедрения новой системы его характеристик будет достаточно для обработки данных с 400 таких же камер.
Фото: © Fotolia / DragonImages
