#Информационные технологии #Физика #Образование #Инновации

Разработанная в ПетрГУ нейросеть способна однозначно оценивать хаотичность системы

15 декабря 2021 года

Ученый ПетрГУ предложил новый метод оценки хаотичности системы, или энтропии с использованием модели искусственной нейронной сети LogNNet, также разработанной в ПетрГУ.

Энтропия NNetEn на базе нейронной сети LogNNet определяется через точность распознавания нейронной сетью стандартизованной базы MNIST рукописных цифр. Цифры, прошедшие чрез резервуар, заполненный временной серией параметров, модифицируются, и таким образом меняется их степень распознавания.

LogNNet способна с высокой точностью оценить энтропию временных рядов, которые преобразуют входящую информацию и могут содержать до 20 тыс. элементов. При изменении входных параметров нейросеть не ведет к глобальной смене результата, поэтому метод является более стабильным и дает однозначную оценку энтропии. Метод имеет простую программную реализацию и доступен для загрузки в виде приложения "Калькулятор NNetEn 1.0.0.0".

Результаты расчетов предлагаемой модели во многом аналогичны результатам расчетов существующих методов, в то время как структура модели совершенно иная и обеспечивает значительные преимущества. Например, она преодолевает такие трудности, как чувствительность метода к длине и амплитуде временного ряда. Метод имеет только один входной параметр и проще в использовании, что важно в практических приложениях,

− комментирует изобретатель LogNNet, руководитель лаборатории по разработке электронной компонентной базы на основе микро- и наноструктур ПетрГУ доцент Андрей Величко.

С помощью нейронной сети LogNNet можно оценить точность показателей здоровья у пациентов, например, временные изменения ионных потенциалов в крови, давление крови, при исследовании процессов в мозге, снимая электроэнцефалограмму, определении эмоций через движение зрачков и др. На практике метод может быть использован для обработки данных медицинских, физических, биологических и геофизических экспериментов.

Измерение энтропии через способность к обучению нейронной сети является новым подходом к определению оценки сложности системы, тогда как ранее использовались комбинаторные и вероятностные подходы. NNetEn – это первая мера энтропии, основанная на методах искусственного интеллекта.

#МолодежьДети, #СП1_Технологии, #СПР5_ИТ, #Блок1_Образование, #Блок3_Кадры, #Блок2_НаукаИнновации, #НаукаИнновации