Göttingen Research Team membangun jaringan neuron infomorfik belajar mandiri
Neuron buatan baru belajar secara mandiri dan lebih kuat dimodelkan pada rekan biologis mereka. Sebuah tim peneliti dari Göttingen Campus Institute for Dynamics of Biological Networks (CIDBN) di University of Göttingen dan Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization (MPI-DS) telah memprogram ini neuron infomorfik dan membangun jaringan saraf buatan dari mereka. Fitur khusus adalah bahwa neuron buatan individu yang dipelajari dengan cara yang diatur sendiri dan menarik informasi yang diperlukan dari lingkungan terdekat mereka dalam jaringan. Hasilnya diterbitkan di PNA.
Baik, otak manusia dan jaringan saraf buatan modern sangat kuat. Pada level terendah, neuron bekerja bersama sebagai unit komputasi yang agak sederhana. Jaringan saraf buatan biasanya terdiri dari beberapa lapisan yang terdiri dari neuron individu. Sinyal input melewati lapisan -lapisan ini dan diproses oleh neuron buatan untuk mengekstraksi informasi yang relevan. Namun, neuron buatan konvensional berbeda secara signifikan dari model biologis mereka dalam cara mereka belajar. Sementara sebagian besar jaringan saraf buatan bergantung pada koordinasi menyeluruh di luar jaringan untuk belajar, neuron biologis hanya menerima dan memproses sinyal dari neuron lain di sekitarnya di jaringan. Jaringan saraf biologis masih jauh lebih unggul daripada jaringan buatan dalam hal keduanya, fleksibilitas dan efisiensi energi.
Neuron buatan baru, yang dikenal sebagai neuron infomorfikmampu belajar secara mandiri dan terorganisasi sendiri di antara neuron tetangga mereka. Ini berarti bahwa unit terkecil dalam jaringan harus dikontrol tidak lagi dari luar, tetapi memutuskan dirinya sendiri input yang relevan dan mana yang tidak. Dalam mengembangkan neuron infomorfiktim ini terinspirasi oleh cara otak bekerja, terutama oleh sel -sel piramidal di korteks serebral. Ini juga memproses rangsangan dari berbagai sumber di lingkungan terdekat mereka dan menggunakannya untuk beradaptasi dan belajar. Neuron buatan baru mengejar tujuan pembelajaran yang sangat umum dan mudah dipahami: “Kami sekarang secara langsung memahami apa yang terjadi di dalam jaringan dan bagaimana neuron buatan individu belajar secara mandiri”, menekankan Marcel Graetz dari CIDBN.
Dengan mendefinisikan tujuan pembelajaran, para peneliti memungkinkan neuron untuk menemukan aturan pembelajaran spesifik mereka sendiri. Tim fokus pada proses pembelajaran masing -masing neuron individu. Mereka menerapkan ukuran teori informasi baru untuk secara tepat menyesuaikan apakah neuron harus mencari lebih banyak redundansi dengan tetangganya, berkolaborasi secara sinergis, atau mencoba untuk berspesialisasi dalam bagiannya sendiri dari informasi jaringan. “Dengan mengkhususkan diri dalam aspek -aspek tertentu dari input dan berkoordinasi dengan tetangga mereka, kami neuron infomorfik Pelajari cara berkontribusi pada tugas keseluruhan jaringan “, jelaskan Valentin Neuhaus dari MPI-DS. Dengan neuron infomorfiktim tidak hanya mengembangkan metode baru untuk pembelajaran mesin, tetapi juga berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang pembelajaran di otak.
Publikasi Asli:
Makkeh, A., Graetz, M., Schneider, AC, Ehrlich, DA, Priesemann, V., & Wibral, M. Kerangka kerja umum untuk pembelajaran saraf yang dapat ditafsirkan berdasarkan fungsi tujuan teori informasi lokal. Prosiding National Academy of Sciences (PNAS) 2025. Doi.org/10.1073/pnas.2408125122.
Schneider, AC, Neuhaus, V., Ehrlich, Da, Makkeh, A., Ecker, AS, Priesemann, V., & Wibral, M. (2025). Untuk apa tujuan neuron? Merancang fungsi objektif lokal berdasarkan teori informasi. Konferensi Internasional Ketigabelas tentang Representasi Pembelajaran (ICLR).
