Исследователи смоделировали архитектуру обонятельной системы насекомого, состоящую из трех слоев. В этой структуре входные сигналы распределяются случайным образом по промежуточному уровню из тысячи нейронов, формируя уникальный «штрихкод» для каждого аромата. Такой подход позволяет системе эффективно классифицировать запахи даже при дефиците данных для обучения.
Алгоритм Spi-Fly имитирует обоняние плодовой мухи
Специалисты Окинавского института науки и технологий разработали нейросеть, копирующую принципы работы мозга дрозофилы. Модель, получившая название Spi-Fly, способна распознавать запахи, обучаясь на минимальном количестве образцов и сохраняя полученные знания без риска их случайного удаления, что часто становится препятствием для классических методов машинного обучения.
Тесты показали, что Spi-Fly успешно справляется с непрерывным усвоением новой информации, не теряя при этом старые навыки. Несмотря на текущее отставание от традиционных алгоритмов в комплексных задачах, технология перспективна для создания искусственных анализаторов воздуха. В будущем разработку планируют интегрировать с аппаратными сенсорами Кильского университета, чтобы создать компактные системы для обнаружения взрывчатых веществ, контроля качества продуктов питания и выявления аллергенов.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!