Пасажирський октокоптер SureFly здійснить перший політ в січні
23 Листопада , 2017
Walmart тестує робота для миття підлоги
23 Листопада , 2017

Особливості роботи мозку мушки-дрозофіли можуть стати основою пошукових систем наступного покоління

Практично всі сучасні пошукові системи виконують свою роботу шляхом порівняння подібних ознак. Наприклад, порівнюючи дві пісні різних виконавців, комп’ютер оцінює жанр музики, темп, стать співака, набір музичних інструментів і безліч інших відмітних ознак. Всім цим ознакам присвоюється значення, наприклад, від 0 до 10, і на основі числових значень вираховується якесь усереднене число, назване хеш-сумою. І коли комп’ютер шукає щось, він робить це шляхом порівняння хеш-сум, а не кожної ознаки окремо. Це є одночасно і сильною і слабкою стороною пошукових систем. За рахунок спрощення процедури порівняння системи виконують пошук дуже швидко, але за рахунок цього ж самого спрощення в результатах пошуку можуть з’являтись речі, що не мають ні найменшого відношення до запитуваної інформації.
Дослідження, проведені вченими з Інституту біологічних досліджень Солка (Salk Institute for Biological Studies), показали, що мозок мушки-дрозофіли також використовує процедури індексації та пошуку для того, щоб мушка могла вижити в різних умовах навколишнього середовища. Якщо, наприклад, мушка дізналась, що запах апельсину пов’язаний з їжею, то вона в майбутньому завжди буде летіти на цей запах. А процеси, які відбуваються при цьому в мозку мушки-дрозофіли, кардинально відрізняються від того, що роблять алгоритми пошукових систем. Та принципи роботи мозку дрозофіл можна буде використовувати для створення більш досконалих пошукових систем і алгоритмів.
Коли мушка відчуває новий для неї запах, в її мозку активується унікальна комбінація з 50 нейронів. Замість того, щоб зменшити кількість нейронів, запам’ятовуючих запах, до 10, як це роблять комп’ютерні алгоритми, мозок мушки на наступному етапі активує 2 тисячі нейронів, пов’язаних з першими 50.
Чому такий підхід працює краще в разі ідентифікації запахів? Уявіть собі, що є 50 осіб (як 50 активних нейронів в мозку мушки-дрозофіли), і вам потрібно знайти їх спільні риси. Якщо ви розмістите цих людей в одне невелике приміщення, то навряд чи можна буде якісно визначити відмінності між окремими людьми. Але якщо розташувати всіх цих людей на більшій площі, то задача ідентифікації спроститься в багато разів. Так само розподіл інформації по всьому мозку мушки-дрозофіли дозволяє мозку зробити найбільш якісний вибір відмінних особливостей того чи іншого запаху і обрати 5 відсотків найбільш значущих в даній ситуації нейронів для подальшого запам’ятовування інформації.
Дослідники перевірили працездатність такого пошуку до індексації та пошуку даних на трьох різних наборах. Штучно підтримуючи витрати обчислювальних ресурсів на одному і тому ж рівні, дослідники з’ясували, що новий метод індексації забезпечує пошук даних на 30-50 відсотків швидший і точніший, ніж традиційні методи, на базі яких будуються сучасні пошукові системи.

“Дані дослідження показують нам те, як можна використати сучасні досягнення в галузі нейробіології для створення більш ефективних комп’ютерних алгоритмів” – розповідає Крістін Бренсон (Kristin Branson), вчений у сфері біологічної інформатики з Медичного інституту імені Говарда Хьюза, – “Саме для цього ми ретельно вивчаємо роботу мозку людини, адже в ньому прихована величезна кількість алгоритмів, налагодженням і вдосконаленням яких займалась сама природа протягом багатьох тисячоліть”.

Слід зазначити, що на світі існують і інші алгоритми індексації і пошуку, що працюють на схожих з описаним вище принципом роботи мозку мушки-дрозофіли, але ці алгоритми не демонструють такої високої точності та ефективності, як алгоритм, розроблений групою з Інституту біологічних досліджень Солка. В найближчому майбутньому вчені збираються перевірити роботу нового алгоритму на кількох наборах даних абсолютно різної природи, після чого можна буде залучати до цієї справи потенційних партнерів з промислового сектору.

Джерело

LEU
LEU

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: