В этой статье исследуется модель мозга AI с помощью глубокого обучения продвижение нейронных сетей с использованием идей из нейронауки и руководств по библиотеке snnTorch на языке Python.

Исследование модели AI мозга с применением глубокого обучения продвижение нейронных сетей с использованием идей из нейронауки и библиотеки snnTorch на Python

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-16-at-1.15.53-PM-1024×741.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-16-at-1.15.53-PM-150×150.png”/><p>Пересечение нейронауки и искусственного интеллекта достигло значительного прогресса, прежде всего благодаря разработке открытой библиотеки Python под названием “snnTorch”. Этот инновационный код, который имитирует спайковые нейронные сети, вдохновленные эффективными методами обработки данных мозга, возник в результате усилий команды в Университете Калифорнии в Санта-Крузе.</p><p>За последние четыре года библиотека на Python команды “snnTorch” получила значительное признание, как набравшая более 100 000 скачиваний. Ее применение выходит за пределы академических кругов и находит применение в различных проектах, включая спутниковую отслеживающую деятельность NASA и оптимизацию чипов для искусственного интеллекта в полупроводниковых компаниях.</p><p>Недавняя <a href=”/?s=publication”>публикация</a> в журнале Proceedings of the IEEE служит как документация библиотеки кодирования snnTorch и образовательный ресурс, нацеленный на студентов и любителей программирования, заинтересованных в изучении мозгового искусственного интеллекта. Эта публикация предлагает откровенные идеи о слиянии принципов нейронауки и методологий глубокого обучения.</p><p>Команда, стоящая за разработкой snnTorch, акцентирует внимание на значимости спайковых нейронных сетей, подчеркивая их имитацию эффективных механизмов информационной обработки мозга. Ее основная цель состоит в слиянии эффективности мозга в области обработки информации и функциональности искусственного интеллекта, тем самым используя преимущества обоих сфер.</p><p>SnnTorch начался как проект страсти во время пандемии, инициированный желанием команды исследовать кодирование на Python и повысить энергоэффективность вычислительных чипов. Сегодня snnTorch является фундаментальным инструментом во многих глобальных программах программирования, поддерживая проекты в различных областях, начиная от отслеживания спутников и до проектирования чипов.</p><p>То, что отличает snnTorch, – это его код и обширные образовательные ресурсы, курированные вместе с его разработкой. Документация команды и интерактивные материалы по программированию стали бесценными активами в сообществе, служащими входной точкой для людей, интересующихся нейроморфной инженерии и спайковыми нейронными сетями.</p><p>IEEE-статья, написанная командой, является полным руководством, дополняющим код snnTorch. В статье присутствуют нестандартные кодовые блоки и мнение авторов, которые представляют честное отражение неопределенной природы нейроморфных вычислений. Она ставит своей задачей избежать студентам фрустрации от борьбы с неполностью понимаемыми теоретическими основами принятия решений о кодировании.</p><p>Помимо своей роли в качестве образовательного ресурса, статья также предлагает взгляд на преодоление разрывов между механизмами обучения, вдохновленными мозгом, и обычными моделями глубокого обучения. Исследователи рассматривают проблемы согласования моделей искусственного интеллекта с функциональностью мозга, акцентируя внимание на обучении в реальном времени и интересной концепции “горят вместе, связаны вместе” в нейронных сетях.</p><p>Более того, сотрудничество команды с Braingeneers Института геномики UCSC исследует мозговые органоиды, чтобы получить представление о обработке информации в мозге. Это сотрудничество символизирует схожесть биологических и вычислительных парадигм, которая может быть облегчена возможностями симуляции snnTorch для органоидов – значительный шаг вперед в понимании вычислений, вдохновленных мозгом.</p><p>Работа исследователей олицетворяет собой коллаборативный дух, способствующий объединению различных областей и продвижению мозгового искусственного интеллекта в практическую сферу. Благодаря активным каналам Discord и Slack, посвященным обсуждению snnTorch, эта инициатива продолжает способствовать сотрудничеству между промышленностью и академической сферой, даже оказывая влияние на требования квалификации, в которых требуется умение работать с snnTorch.</p><p>Первоначальные успехи Университета Калифорнии в Санта-Крузе в области мозгового искусственного интеллекта, возглавляемые командой, сигнализируют о передовой фазе, готовящейся изменить ландшафт глубокого обучения, нейронауки и вычислительных парадигм.</p>