Принцип работы основан на гомеостазе — способности систем поддерживать равновесие с помощью внутренних ресурсов. «Это свойство, характерное для биологических объектов, мы перенесли в цифровую архитектуру», — говорит Виктор Казанцев, руководитель лаборатории нейробиоморфных технологий МФТИ и кафедры нейротехнологий ННГУ им. Н. И. Лобачевского.
ИИ в реальном времени отслеживают свою активность и регулирует силу сигналов между нейронами, подавляя перевозбуждения и предотвращая неконтролируемые режимы. Это стало возможным благодаря специальным механизмам, встроенным в нейросеть.
Исследователи использовали импульсную нейронную сеть (ИНС), имитирующую работу мозга. В таких сетях сигналы передаются в виде коротких электрических импульсов — спайков, что экономит вычислительные ресурсы. Результаты опубликованы на сайте The European Physical Journal Special Topics и поддержаны Министерством науки и высшего образования РФ.
В ходе экспериментов ученые выяснили, что ИНС при низких частотах увеличивает число спайков внутри всплесков, а при высоких — частоту самих всплесков. Это позволяет системе автоматически адаптироваться к разным уровням активности, сохраняя стабильность.
Также они обнаружили, что кратковременная синаптическая депрессия играет важную роль в подавлении перевозбуждений. Этот процесс ослабляет передачу сигналов между нейронами после интенсивной активности, предотвращая лавинообразное нарастание возбуждений.
Разработку дополнили алгоритмом долговременной пластичности, изменяющим вес связей между нейронами в зависимости от интервалов между импульсами. Это позволяет нейронам синхронно реагировать на внешние стимулы в широком диапазоне частот.
Как итог ИИ научились генерировать "сетевые спайки" — кратковременные разряды, в которых участвуют почти все нейроны. При превышении порога нейросеть пропускает лишние стимулы, а при ответе выдает мощный синхронный разряд, устойчивый к шуму.
По словам ученых, эти механизмы могут стать основой для создания энергоэффективных нейроморфных процессоров, способных избегать сбоев и работать автономно. Такие системы найдут применение в робототехнике, где устройства смогут принимать решения без связи с облачными серверами.
В будущем исследователи планируют адаптировать подход для более сложных систем, где нейроны смогут самостоятельно формировать новые связи взамен утраченных. Данная разборка также может полезна в создании полноценных и совместимых с мозгом человека "полноценных" нейроинтерфейсов, лишая возможности появления ["киберпсихоза"] что у ИИ, что у киборга.