أخبار عاجلة
الرئيسية / الصفحة الرئيسية / تعليم الفيزياء للشبكات العصبية يزيل “عمى الفوضى”

تعليم الفيزياء للشبكات العصبية يزيل “عمى الفوضى”


إن تدريس الفيزياء للشبكات العصبية يمكّن تلك الشبكات من التكيف بشكل أفضل مع الفوضى داخل بيئتها. العمل له آثار على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحسنة (AI) تتراوح من التشخيص الطبي إلى تجريب الآلي بدون طيار.
اكتشف باحثون من جامعة ولاية نورث كارولينا أن تدريس الفيزياء للشبكات العصبية يمكّن تلك الشبكات من التكيف بشكل أفضل مع الفوضى داخل بيئتها. العمل له آثار على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحسنة (AI) تتراوح من التشخيص الطبي إلى تجريب الآلي بدون طيار.

الشبكات العصبية هي نوع متقدم من الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل فضفاض على الطريقة التي تعمل بها أدمغتنا. تتبادل الخلايا العصبية لدينا نبضات كهربائية وفقًا لقوة اتصالاتها. تحاكي الشبكات العصبية الاصطناعية هذا السلوك عن طريق تعديل الأوزان العددية والتحيزات خلال جلسات التدريب لتقليل الفرق بين مخرجاتها الفعلية والمرغوبة. على سبيل المثال ، يمكن تدريب شبكة عصبية على التعرف على صور الكلاب عن طريق فحص عدد كبير من الصور ، وتخمين ما إذا كانت الصورة لكلب ، ومعرفة مدى بعدها ، ثم تعديل أوزانها وتحيزاتها حتى أقرب إلى الواقع.

عيب تدريب الشبكة العصبية هذا هو شيء يسمى “عمى الفوضى” – عدم القدرة على التنبؤ بالفوضى في النظام أو الاستجابة لها. منظمة العفو الدولية التقليدية هي الفوضى العمياء. لكن الباحثين من مختبر الذكاء الاصطناعي غير الخطي (NCAIL) التابع لـ NC State قد وجدوا أن دمج وظيفة هاميلتونية في الشبكات العصبية يمكّنهم بشكل أفضل من “رؤية” الفوضى داخل النظام والتكيف وفقًا لذلك.

ببساطة ، يجسد هاميلتونيان المعلومات الكاملة حول نظام فيزيائي ديناميكي – الكمية الإجمالية لجميع الطاقات الحالية ، الحركية والإمكانات. تصور البندول المتأرجح ، يتحرك ذهابًا وإيابًا في الفضاء بمرور الوقت. انظر الآن إلى لقطة لهذا البندول. لا يمكن أن تخبرك اللقطة بمكان وجود هذا البندول في قوسه أو أين يتجه بعد ذلك. تعمل الشبكات العصبية التقليدية من لقطة للبندول. تتفهم الشبكات العصبية المألوفة بتدفق هاميلتوني مجمل حركة البندول – حيث تكون ، وأينما تكون ، أو يمكن أن تكون ، والطاقات المشاركة في حركته.

في مشروع إثبات المفهوم ، قام فريق NAIL بدمج بنية هاميلتونية في الشبكات العصبية ، ثم قاموا بتطبيقها على نموذج معروف للديناميكيات الجزيئية والجزيئية تسمى نموذج Hénon-Heiles. تنبأت الشبكة العصبية هاميلتون بدقة ديناميكيات النظام ، حتى أثناء انتقاله بين النظام والفوضى.

يقول جون ليندنر ، الباحث الزائر في NAIL ، أستاذ الفيزياء في كلية ووستر والمؤلف المقابل لورقة تصف العمل: “إن هاميلتونيان هو بالفعل” الصلصة الخاصة “التي تمنح الشبكات العصبية القدرة على تعلم النظام والفوضى”. “مع شبكة هاميلتونيان ، تتفهم الشبكة العصبية الديناميكيات الأساسية بطريقة لا تستطيعها الشبكة التقليدية. هذه خطوة أولى نحو الشبكات العصبية الماهرة بالفيزياء والتي يمكن أن تساعدنا في حل المشكلات الصعبة.”

يظهر العمل في Physical Review E وهو مدعوم جزئيًا من قبل مكتب البحوث البحرية (منح N00014-16-1-3066). أنشول تشودري باحثة ما بعد الدكتوراه في ولاية نورث كارولينا هي المؤلفة الأولى. بيل ديتو ، أستاذ الفيزياء في NC State ، ومدير NAIL. الباحث الزائر سكوت ميللر. Sudeshna Sinha ، من المعهد الهندي لتعليم العلوم والبحوث موهالي ؛ كما ساهم في هذا العمل طالب الدراسات العليا في ولاية نورث كارولاينا إليوت هوليدي.

شاهد أيضاً

السلوك الاستكشافي للنمل

لاحظ الباحثون السلوك الاستكشافي للنمل للإبلاغ عن تطوير تقنية أكثر فعالية لأخذ العينات الرياضية.في ورقة …

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *