Исследователи из Окинавского института науки и технологий (OIST) провели значительные улучшения в сети Хопфилда - компьютерной модели памяти, используемой для моделирования процессов в мозге.

Они внесли изменения, которые придали сети больше реалистичности, отражая биологическую природу соединений между нейронами и другими клетками. Как результат, новая сеть Хопфилда способна хранить гораздо больше воспоминаний, чем предыдущие версии.

Одно из ключевых улучшений заключается в том, что модифицированная сеть Хопфилда теперь включает не только "попарные" соединения между нейронами, но и связи, образующиеся через астроциты и дендритные деревья. Это более точно отражает сложную структуру нейронных связей в мозге, что позволяет сети сохранять больше информации и работать более эффективно.

Источник: phonoteka.org

Исследователи обнаружили, что комбинация "попарных" соединений и заданных соединений через астроциты и дендритные деревья дает наилучшие результаты. Эта комбинация обеспечивает оптимальный баланс между разнообразием связей и хранением воспоминаний в сети.

Новая сеть Хопфилда сможет улучшить симуляцию нейронных связей. Также создатели отметили, что она упрощает кодирование мозга.

Потенциал технологии

Улучшенная сеть Хопфилда имеет потенциал для применения в различных областях. Она может быть использована для моделирования мозговых процессов, а также для разработки интеллектуальных систем, таких как ChatGPT, основанных на языке. Возможно, разработка также будет применяться в технологиях BCI.

Исследования в области нейронных сетей и памяти продолжаются, и ученые стремятся к разработке более точных и мощных моделей, которые могут полностью воссоздать сложные процессы, происходящие в мозге человека.