Математики Северо-Кавказского федерального университета придумали, как повысить скорость действия и уменьшить объем используемых вычислительных ресурсов у сверточных и глубоких нейронных сетей. Принцип их работы заключается в том, что они могут имитировать человеческий глаз и распознавать различные объекты.
«Наши ученые предложили способ оптимизации нейронных сетей, который может быть применим везде, где требуется отличать, анализировать и классифицировать входящие данные: в медицине, транспорте, промышленности», – отметил ректор вуза Дмитрий Беспалов.
Ученые предположили: если операции с большими числами упростить, чтобы нейросети могли работать с меньшими числами, это значительно сократит вычислительные мощности. Первые успешные исследования уже проводились на нейронной сети для обработки медицинских данных.
Идею поддержал Российский научный фонд. Реализовать ее планируют до 2026 года.
Ранее эксперт СКФУ объяснил, как сотрудничать с искусственным интеллектом и не бояться увольнений.
Реклама ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет».
