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.
Ставропольские ученые изучают активность мозга киберспорстменов 
Эксперт СКФУ объяснила, как справиться со стрессом при поступлении 
Юрий Чайка провел совещание о развитии ОПК Карачаево-Черкесии 
Ставропольский вуз будет готовить кадры для ОПК Дагестана