RAILS er en ny algoritme for karaktergjenkjenning. Ingeniører ble inspirert til å lage den av immunitet. Forfattere
"RAILS representerer den aller første tilnærmingen tilmotstridende læring, som er modellert etter det adaptive immunsystemet. Det fungerer annerledes enn medfødt immunitet», forklarer Alfred Hero, professor emeritus ved John H. Holland University og en av lederne for studien publisert i tidsskriftet IEEE.
Mens det medfødte immunsystemeter ansvarlig for det totale angrepet på patogener, genererer pattedyrs immunitet nye celler designet for å forsvare seg mot spesifikke virus. Det viser seg at dype nevrale nettverk, allerede inspirert av informasjonsbehandlingssystemet i hjernen, kan dra nytte av denne biologiske prosessen.
RAILS-algoritmen fungerer ved å simulere det naturligeimmunsystembeskyttelse for å identifisere fare og til slutt ta vare på mistenkelige nevrale nettverksinnganger. For å starte utviklingen, studerte et team av biologer hvordan musenes adaptive immunsystem responderte på antigenet. Eksperimentet brukte vev fra genmodifiserte mus som uttrykker fluorescerende markører på B-celler.
RAILS-algoritmen viste seg ikke bare å være effektiv, men ogsåog utkonkurrerte de to vanligste maskinlæringsprosessene som ble brukt for å bekjempe motstandsangrep: Robust Deep k-Nearest Neighbor og Convolutional Neural Networks.
Les mer
«James Webb» tok historiens klareste bilde av en stjerne
Utviklingen av Moskva-radiologer på AI ble grunnlaget for føderale standarder
Kvantelading vil tillate rekordhurtiglading av elbiler