Yapon Alimləri Slizevikdən İlhamlanan İnnovativ Neyrosistem Modelini Açıqladı

Slizeviklərin sirli ağıllılığı yeni riyazi modelə çevrildi

Yaponiyanın Vaseda Universitetindən tədqiqatçılar slizeviklərin davranışından ilhamlanaraq yeni riyazi model hazırlayıblar. Bu canlılarda beyin və sinir sistemi olmamasına baxmayaraq, onlar qida mənbələrinin yerləşməsinə uyğun olaraq kanal şəbəkələrini dəyişə bilirlər. Alimlər bu təbii davranışı sadə rekurrent neyron şəbəkəsinin riyazi ekvivalenti kimi modelləşdiriblər.

Mürəkkəb optimallaşdırma məsələlərində yeni imkanlar

Yeni model "Amoeba TSP recurrence formula" adlanır və mürəkkəb optimallaşdırma məsələlərinin həllinə yönəlib. Ənənəvi modellər maksimum 100 şəhərə qədər effektiv işləyə bilirdisə, bu model 180 şəhərə qədər olan məsələlərdə uğurla sınanıb. Fiziki cihazların modelləşdirilməsi isə təxminən 30 şəhər üçün mümkün idi. Modeldə həcmin qorunması ilə bağlı məhdudiyyətlər aradan qaldırılıb, sigmoidal funksiyaların sayı azaldılıb və Qaus paylanmalı təsadüfi dəyişənlərdən istifadə olunub. Bu təsadüfi fluktuasiyalar fiziki sistemlərin istilik dalğalarından əldə edilə bilər.

Neyron şəbəkənin sabit çəkiləri və gələcək perspektivlər

Model rekurrent neyron şəbəkəsi ilə ekvivalentdir, lakin burada çəkilər sabitdir və öyrənmə prosesi yoxdur. Bu, sadəlik və effektivlik arasında balans yaradır. Tədqiqatın növbəti mərhələsi belə sistemin fiziki realizasiyasıdır, lakin hansı materiallardan istifadə olunacağı hələ məlum deyil.

İnsan həyatına təsiri və elmi yenilik

Bu model mürəkkəb optimallaşdırma məsələlərinin həllində yeni yanaşma təklif edir. Nəqliyyat, logistika və digər sahələrdə belə texnologiyalar daha sürətli və effektiv qərarların qəbuluna imkan verə bilər. Slizeviklərin təbii davranışından ilhamlanan bu yanaşma təbiətin sadə həll yollarının yüksək texnologiyaya inteqrasiyasının parlaq nümunəsidir.