Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В ЮФУ узнали, как саранча и стада травоядных животных оптимизируют алгоритмы искусственного интеллекта
Ученые Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ занимаются созданием биоэвристик для решения задач глобальной оптимизации. Это самонастраивающиеся алгоритмы, обладающее коллективным разумом и самоорганизацией, применяемые при разработке спутниковых антенн, радиоприемников, а также в качестве основы для «компьютерных диджеев» и «нейромаркетинга». Созданный учеными алгоритм уже протестирован и показал качественные результаты. Еще одним итогом работы ученых стал новый коэволюционный самонастраивающийся алгоритм, способный решать сложные задачи глобальной оптимизации. Этот алгоритм, разработанный на основе эгоистического поведения в природе, демонстрирует улучшенную точность и производительность по сравнению с другими биоэвристиками.
Многие процессы в науке, технике, экономике и бизнесе формулируются как задача оптимизации: сокращение времени, снижение стоимости, минимизация рисков или увеличение дохода, производительности и эффективности. Перспективными для оптимизации разнообразных задач методами являются биоэвристические алгоритмы или, просто, биоэвристики. Это алгоритмические приемы, которые позволяют ограничить перебор, и основаны на имитации природных механизмов эволюции, интеллектуального группового поведении особей в живой природе.
В Южном федеральном университете это направление развивают ученые Института компьютерных технологий и информационной безопасности под руководством профессора кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ Сергея Родзина. Кроме того, исследования в области роевого интеллекта входят в перечень приоритетных задач стратегических проектов программы развития ЮФУ «Приоритет 2030» (нацпроект «Наука и университеты»).
По словам экспертов ЮФУ, это новое стремительно развивающееся направление в искусственном интеллекте и машинном обучении. Хотя идея не новая, концепция биоэвристики была отражена еще у Станислава Лема в романе «Непобедимый» 1964 года. Непобедимый — это космический корабль землян, который на одной из планет столкнулся с роем эволюционировавших несложных роботов. Корабль землян оказался бессилен, столкнувшись с ними. В процессе эволюции и борьбы за существование, они стали частью природы планеты. Люди были вынуждены отступить перед «врагом», который, не обладая человеческим разумом, и способным лишь на простейшие реакции, тем не менее являлся практически непобедимым.
«Биоэвристики моделируют поведение множества агентов, локально взаимодействующих между собой и с окружающей средой. Идеи поведения исходят от природы, как правило, от биологических систем, например, колония муравьев, пчелиный рой, хемотаксис бактерий, стая китов, охотящаяся за крилем. Каждый агент следует очень простым правилам. Какой-то централизованной системы управления поведением агентов нет. Однако многоагентная система в целом обладает коллективным разумом и самоорганизацией», – профессор ИКТИБ ЮФУ Сергей Родзин.
Сегодня идеи биоэвристик перешли из мира фантастики в реальность. Например, их уже использовали при создании спутниковой антенны, а компания Genetic Programming разработала с помощью подобного алгоритма множество продуктов, включая зубные щетки Oral-B. В одном из университетов ученые использовали эволюционную биоэвристику для создания схемы электронного осциллятора (устройство, создающее повторяющиеся колебания или вибрации вокруг определенной точки равновесия).
Получившийся в итоге набор транзисторов выдавал желаемый результат – регулярно повторяющийся сигнал. Правда, вскоре выяснилось, что схема оказалась не осциллятором, а радиоприемником. Она не производила собственных колебаний, зато ловила сигнал работающего рядом компьютера и выдавало его за «свой».
Однако это те примеры, когда материализация происходит с участием людей. Интересно, что биоэвристики также выступают самостоятельной основой для многих технологий. Например, в Британии открылся павильон, где бились за выживание роботы двух видов – «гелиофаги» и «хищники». Гелиофаги сами добывали энергию через солнечные батареи. Хищники охотились на гелиофагов и заряжались от них. Те, кто выживал, загружали свои «гены» в роботов следующего поколения. Один из роботов в ходе этого эксперимента поумнел настолько, что убежал и был настигнут на парковке, где его сбил автомобиль. С помощью данных алгоритмов также создан компьютерный ди-джей, который пишет музыку, отслеживая настроение людей. Работает он следующим образом: каждому посетителю клуба выдается браслет-датчик, фиксирующий пульс человека и его местонахождение в зале.
Эти данные биоэвристика использует для «выращивания» новых мелодий. Вначале машина вносит в музыку случайные мутации, а затем отслеживает реакции и выбирает те изменения, которые пришлись людям по вкусу. Еще один интересный пример – технология «нейромаркетинга». Идея состоит в сканировании мозга человека во время демонстрации рекламы, что позволяет отслеживать воздействие рекламных образов, а затем конструировать те, которые воздействовали наиболее сильно. Эта технология уже используется крупными корпорациями, среди которых Proctor&Gamble и Coca Cola.
«Еще пример из биологии. С помощью биоэвристики недавно была решена задача, поставленная в биологии свыше 100 лет назад – загадка регенерации червей. Биоэвристика моделировала различные варианты сетей, сформированных генами и белками червя, сопоставляя их с результатами экспериментов. При достижении частичного соответствия программа вносила в генетическую сеть случайные изменения и возобновляла процесс оптимизации. В результате множества итераций была получена сеть генетических связей, полностью соответствующая результатам практических исследований», – поделился Сергей Родзин.
Сейчас научный коллектив ИКТИБ ЮФУ работает над проектом «Эффективные биоэвристики, инспирированные животным миром, на основе выявления паттернов поведения для задач оптимизации многомерных функций и сегментации изображений», поддержанным грантом Российского научного фонда (РНФ).
По словам ученого, несмотря на достигнутые успехи в области создания биоэвристических алгоритмов на сегодняшний день имеются весомые научные проблемы, две из которых возможно решить в рамках данного проекта. Первая связана с установлением баланса между скоростью сходимости биоэвристик и расширением пространства поиска оптимальных решений.
«Скорость сходимости обозначает число шагов, затраченных алгоритмом для достижения приемлемой точности решения задачи. Речь идет о равновесии между способностью алгоритма находить новые решения и его возможностью достигать оптимума целевой функции или подходить достаточно близко к нему за конечное число шагов. Решить эту проблему предполагается на основе выявления паттернов индивидуального и коллективного поведения агентов в многоагентной системе. Это проблема имеет важное значение для обеспечения точности и производительности алгоритмов оптимизации в таких областях как распознавание образов, информационная безопасность, инженерное проектирование, интеллектуальный анализ данных, цифровая экономика», – рассказал руководитель гранта Сергей Родзин.
Вторая проблема заключается в разработке обучаемых оптимизаторов на основе накопленных знаний. Традиционные методы оптимизации основаны на подходе в стиле tabula rasa (с «чистого листа»), то есть без использования предварительных знаний о подходах к решению задачи. Однако ученые ЮФУ предлагают подход, в котором знания, включая те, которые генерируются в Интернете, могут быть использованы для автоматического поиска наиболее эффективного оптимизатора.
«Мы предлагаем подход, когда биоэвристику не нужно формировать вручную. Вместо этого, используя передачу информации, можно использовать знания, в том числе генерируемые в Интернете, для автоматического поиска наиболее эффективного оптимизатора. Это своего рода машинное обучение без необходимости разработки пользователем новых алгоритмов оптимизации, инспирированных природой. Мы считаем, что подобный подход в сочетании с технологиями облачных вычислений и Интернета-вещей, может занять центральное место в современные механизмах оптимизации», – отметил ученый.
Несмотря на то, что проект исследователей начался в январе 2023 года, на сегодняшний день уже получены весомые результаты. Так, ученые предложили биоэвристический алгоритм, моделирующий сочетание паттернов индивидуального и роевого поведения саранчи для решения задач оптимизации многомерных мульти-экстремальных функций. В данном случае саранча является репрезентативным примером насекомых, которые могут сочетать роевое и индивидуальное поведение, которое реализуется различными аттрактивными операторами.
«Две саранчи при индивидуальном поведении не стремятся сблизиться, если между ними небольшое расстояние и, наоборот, при роевом поведении саранча стремительно концентрируется вокруг особей, которые нашли источники пищи. Это позволяет не только более реалистично моделировать кооперативное поведение колонии саранчи, но и включить вычислительный механизм, позволяющий избежать таких недостатков многих популярных биоэвристик, как преждевременная сходимость, поддержать баланс между скоростью сходимости алгоритма и диверсификацией пространства поиска решений», – объяснил руководитель проекта.
Созданный алгоритм уже протестирован и показал качественные результаты, изложенные в журнале «Вестник ВГУ. Системный анализ и информационные технологии». Еще одним итогом работы ученых стал новый коэволюционный самонастраивающийся алгоритм, способный решать сложные задачи глобальной оптимизации. Этот алгоритм, разработанный на основе эгоистического поведения в природе, демонстрирует улучшенную точность и производительность по сравнению с другими биоэвристиками.
В его основе лежит моделирование поведения стада травоядных животных, оказывающихся под нападением стаи хищников. Поисковые агенты используют набор аттрактивных операторов поиска, основанных на паттернах индивидуального и коллективного поведения, а также на механизмах популяционного отбора. Они перемещаются в пространстве решений задачи оптимизации, имитируя различные виды поведения, включая эгоистичное.
Что отличает этот биоэвристик от других конкурирующих подходов, так это его способность сохранять баланс между скоростью сходимости и разнообразием пространства поиска решений. Благодаря этим вычислительным механизмам алгоритм обеспечивает высокую эффективность в поиске глобального минимума. Полученные результаты, опубликованные в издании «Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки», были подтверждены статистически значимыми с помощью Т-критерия Уилкоксона, что подтверждает превосходство коэволюционного самонастраивающегося алгоритма в задачах оптимизации.
В дальнейшем ученые планируют создать научный задел и программные приложения для решения прикладных оптимизационных задач в области цифровой обработки изображений и компьютерного зрения, интеллектуального анализа и обработки данных, поиска информации, инженерного проектирования, медицинской диагностики.
Telegram 
Дзен 
VK Многие потребители из собственного опыта покупок знают, что дороговизна не всегда бывает показателем качества товаров. Это наблюдение подтвердило новое исследование, в котором ученые сравнили износостойкость 47 футболок разных торговых марок, доступных в Великобритании. Главный вывод эксперимента: высокая цена одежды не гарантия того, что она дольше прослужит владельцам и сохранит внешний вид.
Тщательный анализ спутниковых снимков позволил ученым оценить изменение скорости фотосинтеза на планете с 2003 по 2021 годы. Ситуация оказалась несколько неожиданной: если на суше растения явно «ускорились», то в океане ситуация намного менее определенная.
Молодой человек набил себе тату на шее в виде красного креста, но через несколько месяцев рисунок исчез, а вместо него образовалась агрессивная некротическая язва. Необычный клинический случай задокументировали врачи одной из китайских больниц.
Тщательный анализ спутниковых снимков позволил ученым оценить изменение скорости фотосинтеза на планете с 2003 по 2021 годы. Ситуация оказалась несколько неожиданной: если на суше растения явно «ускорились», то в океане ситуация намного менее определенная.
Возраст находок — около 5500 лет, они лежат во множестве круглых ям, чьи стены укреплены кирпичом. Среди обнаруженных орудий из кремня есть и сотни неиспользованных, которые могут быть ритуальным подношением богам.
О происхождении картофеля ученые спорили на протяжении десятилетий, однако расставить все точки над i удалось только сейчас: «земляное яблоко», как оказалось, появилось около девяти миллионов лет назад в результате гибридизации предков томата и редкого южноамериканского растения Etuberosum.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Борщевик занимает почти 300 тысяч гектаров в 39 регионах России. Известно о 12 нижегородцах, восьми петербуржцах и двух москвичах, пострадавших от вредителя этим летом. У некоторых ожоги составляют от 30 до 80% тела. На этой неделе Госдума приняла закон и обязала землевладельцев бороться с этим опасным растением. Но, помимо борщевика, есть и другие часто встречающиеся и почти настолько же токсичные представители флоры, о которых мы почти ничего не знаем. Ученые Пермского Политеха рассказали, можно ли прикасаться к борщевику ночью, как безобидный ландыш может привести к летальному исходу, а чистотел к отказу почек, и что будет если съесть мед, собранный с ядовитых растений.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно