Примерное время чтения: 1 минута
204

Учёные в Ставрополе нашли способ сократить объёмы операций нейросетей

Илья Хачатурян / Из личного архива
Махачкала, 12 августа - АиФ-Дагестан.

Учёные Северо-Кавказского федерального университета предложили новый способ обработки данных нейростеями, позволяющий оптимизировать работу аппаратных ресурсов, сообщает пресс-служба вуза.

Помимо популярных сетей ChatGPT или StableDiffusion, которые генерируют изображения по текстовому описанию, есть сети, которые распознают объекты, имитируя человеческое зрение. Цифровая обработка полученных ими данных основана на сложении и умножении, которое можно упростить, разделив большие цифры и получив простые основания. Математические действия с ними занимают меньше ресурсов.

«Наши ученые предложили способ оптимизации нейронных сетей, который может быть применим везде, где требуется отличать, анализировать и классифицировать входящие данные: в медицине, транспорте, промышленности. Исследование поддержал Российский научный фонд. Он одобрил проект СКФУ «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений» со сроком реализации до 2026 года», - рассказал ректор вуза Дмитрий Беспалов.

Метод уже опробован на практике. Нейронная сеть AlexNet быстро обработала медицинские данные. Теперь этот способ можно применять для анализа снимков со спутников и беспилотных летательных аппаратов.

«Нейронные сети и модулярная арифметика – редкое сочетание. Кроме трудов нашего коллектива я видел работы математиков из Индии. В этом наше конкурентное преимущество и большой потенциал. Пока исследования находятся в плоскости фундаментальных знаний и мы применили их в отдельных практических проектах, но исследования будут продолжены», - говорит завкафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук университета Павел Ляхов. 

Оцените материал
Оставить комментарий (0)

Также вам может быть интересно


Загрузка...

Топ 5 читаемых


Самое интересное в регионах