RAILS to nowy algorytm rozpoznawania znaków. Inspiracją do stworzenia go dla inżynierów była odporność. Autorski
„RAILS reprezentuje pierwsze podejście douczenie się kontradyktoryjne, wzorowane na nabytym układzie odpornościowym. Działa inaczej niż odporność wrodzona” – wyjaśnia Alfred Hero, emerytowany profesor na Uniwersytecie Johna H. Hollanda i jeden z liderów badania opublikowanego w czasopiśmie IEEE.
Podczas gdy wrodzony układ odpornościowyodpowiada za ogólny atak na patogeny, odporność ssaków generuje nowe komórki zaprojektowane do obrony przed określonymi wirusami. Okazuje się, że głębokie sieci neuronowe, zainspirowane już systemem przetwarzania informacji w mózgu, mogą wykorzystać ten biologiczny proces.
Algorytm RAILS działa poprzez symulację naturalnegoochrona układu odpornościowego w celu zidentyfikowania zagrożenia i ostatecznie zadbania o podejrzane wejścia sieci neuronowej. Aby rozpocząć jego rozwój, zespół biologów zbadał reakcję adaptacyjnego układu odpornościowego myszy na antygen. W eksperymencie wykorzystano tkanki genetycznie zmodyfikowanych myszy, które eksprymują markery fluorescencyjne na komórkach B.
Algorytm RAILS okazał się nie tylko wydajny, alei przewyższał dwa najpopularniejsze procesy uczenia maszynowego używane do zwalczania ataków adwersarzy: Robust Deep k-Nearest Neighbor i Convolutional Neural Networks.
Czytaj więcej
„James Webb” zrobił najczystsze zdjęcie gwiazdy w historii
Rozwój moskiewskich radiologów w zakresie sztucznej inteligencji stał się podstawą federalnych standardów
Ładowanie kwantowe pozwoli na rekordowo szybkie ładowanie pojazdów elektrycznych