Био-урам зориг бүхий мэдрэлийн сүлжээ нь сансраас авсан дэлхийн зураглалын чанарыг сайжруулах боломжтойг эрдэмтэд онцоллоо.
Сансраас дэлхийг ажиглах үйл явц нь үүлэрхэг байдал, нарны тусгалын өнцгөөс үүдэлтэй сүүдэр болон хиймэл дагуулын тойрог замын давтамжаас шалтгаалан ихээхэн хүндрэлтэй байдаг. Эдгээр хүчин зүйлс нь мэдээллийн тогтворгүй байдлыг үүсгэдэг тул уламжлалт программ хангамж болон стандарт гүнзгий сургалтын алгоритмуудад дүн шинжилгээ хийхэд бэрхшээл учруулдаг.
Technical University of Cluj-Napoca-ийн судлаачид Раул-Александру Горган болон Дориан Горган нарын хийсэн шинэ судалгаагаар энэхүү асуудлыг шийдвэрлэх шинэ төрлийн “шингэн” хиймэл оюун ухааныг танилцуулжээ. Био-урам зориг бүхий “Liquid Neural Networks” буюу шингэн мэдрэлийн сүлжээ нь сансрын ажиглалтын үеийн тогтворгүй мэдээллийг боловсруулахад илүү үр дүнтэй байж болох юм.
Энэхүү дэвшилтэт технологи нь хиймэл дагуулын ажиглалтад тулгардаг саад бэрхшээлүүдийг даван туулж, илүү тодорхой дүрслэл гаргах боломжийг бүрдүүлж магадгүй байна. Гэсэн хэдий ч судалгааны уг бүтээл нь тус технологийн хэрэглээний хязгаарлалт болон бодит үр дүнтэй холбоотой тодорхой бус байдлыг хэвээр үлдээж байна.
Дэлгэрэнгүйг эх сурвалжаас харах
Эх сурвалжийг нээх ↓
Monitoring Earth from above is a messy, inconsistent business. Clouds can block a satellite view, the angle of the Sun can create huge shadows, and orbital paths might not take a system across the same general area for weeks. That inconsistency is hard to deal with for traditional software, and can even confuse standard deep learning algorithms. But, according to a new review paper by researchers Raul-Alexandru Gorgan and Dorian Gorgan of the Technical University of Cluj-Napoca, there’s a new type of frontier AI that could be able to help – bio-inspired Liquid Neural Networks.
