인간 두뇌를 모델로 한 신경망이 인지 작업을 성공적으로 완료

캐나다 과학자들은 인간의 뇌를 모델로 한 신경망을 모델링했습니다. 그녀는 기존 시스템보다 더 유연하고 효율적으로 인지 작업을 처리했습니다.

이 프로젝트의 저자는 Montreal Neurological Institute-Hospital과 Quebec Institute for Artificial Intelligence의 과학자입니다. 그들은 Open Science의 대규모 저장소에서 자기 공명 영상 데이터에 대한 자세한 연구를 수행하고 뇌 연결 패턴을 재구성하고 이를 기반으로 신경망을 설계했습니다. 그 결과 생물학적 뇌와 진정으로 닮은 I/O 모듈 시스템이 탄생했습니다. 시스템의 성능을 테스트하기 위해 메모리와 관련된 인지 작업을 설정했습니다. 우리는 비트 단위 데이터 고정에 대해 이야기하는 것이 아니라 수신된 정보를 해석하고 이를 지식으로 동화하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 다음으로 연구원들은 시스템이 어떻게 수행하는지 모니터링했습니다.

이 프로젝트의 저자는 두 가지 이유로 이 프로젝트가 고유하다고 확신합니다. 뇌 연결(커넥터믹스)에 대한 이전 작업은 계산 프로세스가 수행되고 기본 기능이 실현되는 방식에 관계없이 뇌 구조의 구성을 설명하는 것과 관련되었습니다. 또한, 전통적인 현대 신경망은 임의의 구조를 가지고 있으며 항상 뇌 연결 구성 모델에 연결되어 있지는 않습니다. 따라서 본 연구의 저자들은 뇌 연결체를 신경망의 아키텍처에 통합함으로써 이러한 데이터를 기반으로 신경망을 설계하기 위한 새로운 원리를 도출하기 위해 뇌에서 인지 과정의 생리학적 구현에 대한 추가 정보를 얻기를 희망했습니다.

그 결과 인간의 뇌 연결 모델을 기반으로 구축된 신경망인 뉴로모픽 신경망이 기존의 임의 아키텍처를 기반으로 한 아날로그보다 기억과 관련된 인지 작업을 더 유연하고 효율적으로 수행한다는 것을 발견했습니다.

“이 프로젝트는 두 가지 강력한 과학 분야를 결합합니다. 신경과와 인공 지능은 공통의 뿌리를 가지고 있지만 최근에 갈라졌습니다. 인공 신경망을 사용하면 뇌의 구조가 기능의 구현을 보장하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 경험적 데이터를 사용하여 신경망을 생성하면 더 나은 인공 지능을 만들기 위한 설계 원칙이 열립니다. 따라서 이러한 영역은 서로를 돕고 뇌에 대한 우리의 이해를 풍부하게 할 것입니다.”라고 저자 중 한 명인 Bratislav Misic이 프로젝트에 대해 말했습니다.

작가: Vitalii Babkin