Исследователи МФТИ разработали новую архитектуру нейросети, которая сохраняет информацию в сотни тысяч раз дольше обычных систем. Она решает проблему катастрофического забывания — когда ИИ теряет старые данные при обучении на новых, сообщили в пресс-службе вуза.
Модель построена на спайковой нейросети и включает механизм перестройки связей между нейронами, напоминающий работу мозга. Сначала формируется кратковременная память, затем сеть сама закрепляет нужные сигналы, перестраивая структуру.
Во время тестов система удерживала информацию после 170 миллионов всплесков активности. Для сравнения, стандартная сеть забывала данные уже после тысячи. Ученые также зафиксировали рост «хабовых» нейронов — ключевых узлов для долговременной памяти.
Разработка существует в виде компьютерной модели. В будущем ее реализуют в нейроморфных процессорах для автономных ИИ-систем, включая дроны, роботов и беспилотники.
