RAILS je nový algoritmus pro rozpoznávání znaků. Inženýři se k jeho vytvoření inspirovali imunitou. Autoři
„RAILS představuje úplně první přístup kadversarial learning, který je modelován podle adaptivního imunitního systému. Funguje to jinak než vrozená imunita,“ vysvětluje Alfred Hero, emeritní profesor na John H. Holland University a jeden z vedoucích studie publikované v časopise IEEE.
Zatímco vrozený imunitní systémje zodpovědný za celkový útok na patogeny, savčí imunita vytváří nové buňky určené k obraně proti specifickým virům. Ukazuje se, že hluboké neuronové sítě, již inspirované systémem zpracování informací v mozku, mohou využít tohoto biologického procesu.
Algoritmus RAILS funguje tak, že simuluje přirozenéochrana imunitního systému, aby identifikovala nebezpečí a nakonec se postarala o podezřelé vstupy neuronové sítě. K zahájení jeho vývoje tým biologů studoval, jak myší adaptivní imunitní systém reagoval na antigen. V experimentu byly použity tkáně geneticky modifikovaných myší, které exprimují fluorescenční markery na B buňkách.
Algoritmus RAILS se ukázal být nejen efektivní, ale takéa překonal dva nejběžnější procesy strojového učení používané k boji proti nepřátelským útokům: Robust Deep k-Nearest Neighbor a Convolutional Neural Networks.
Přečtěte si více
"James Webb" pořídil nejjasnější fotografii hvězdy v historii
Vývoj moskevských radiologů na AI se stal základem federálních standardů
Kvantové nabíjení umožní rekordně rychlé nabíjení elektromobilů