Pentaqon dronlar və avtopilot sistemləri üçün beynin görmə sistemini sifariş edib

     ABŞ ordusunun sifarişi ilə mühəndis və proqramçılar beynin görmə sistemini elektronikada təkrarlamaq niyyətindədirlər ki, bu da avtonom sistemlərin idarəsi üçün yeni süni intellekt alətlərinin yaradılmasına xidmət edəcək. Rəqəmsal platformalar və neyron şəbəkələr avtopilot sahəsində aşağı enerji səmərəliliyi göstərib, buna görə də alimlər bu kimi məsələlərin həlli üçün analoq elektronika və yeni proqramlaşdırma alətləri hazırlamağı planlaşdırırlar. Layihənin hazırlanması üçün müqaviləni Roçester Universiteti əldə edib. Razılaşma Gələcək Müdafiə Araşdırmaları Agentliyi (DARPA) ilə bağlanıb və dəyəri 7.2 milyon dollar təşkil edir. Bu məbləğ növbəti 4.5 il ərzində ödəniləcək. Layihə çərçivəsində tədqiqatçılar, insan beyninin bioloji prinsiplərinə əsaslanan yanaşma olan prediktiv kodlaşdırmanın (öncədən təxminə əsaslanan kodlaşdırma) həyata keçirilməsi üçün yeni element bazası və proqram təminatı yaratmalıdırlar.

     Prediktiv kodlaşdırma şəbəkələri (predictive coding networks) - machine learning və neyroelm sahəsində məlumatların əvvəlcədən proqnozlaşdırılması konsepsiyasına əsaslanan modellərdir. Bu nəzəriyyəyə görə, beyin (və ya model) daim daxil olan sensor siqnallar barədə proqnozlar formalaşdırır və gözlənilən məlumatla faktiki məlumatı müqayisə edərək proqnoz səhvini minimuma endirməyə çalışır. Süni neyron şəbəkələri kontekstində bu cür modellər adətən computer vision və təbii dilin işlənməsi məsələlərində istifadə olunur. Müqaviləyə əsasən, nəticə olaraq analoq sistemin statik rəqəmsal şəkilləri tanıya bilməsi hədəflənir. Əgər tədqiqatçılar mövcud rəqəmsal həllərlə müqayisə edilə bilən performansa nail ola bilsələr, bu texnologiya daha mürəkkəb qavrayış vəzifələrində - xüsusilə pilotsuz avtomobillər və avtonom dronlarda - istifadə oluna bilər.

     “Neyrobioloqların araşdırmaları göstərdi ki, müasir neyron şəbəkələrinin əsasını təşkil edən səhvin geriyə yayılması mexanizmi bioloji baxımdan real deyil - beynimizin qavrama sistemləri fərqli işləyir. Bu problemi həll etmək üçün özümüzə sual verdik: beyin bunu necə edir? Ən üstün nəzəriyyə kimi prediktiv kodlaşdırma qəbul olunub. Bu yanaşma iyerarxik proqnozlaşdırma və düzəliş prosesini nəzərdə tutur. Təsəvvür edin ki, eşitdiyinizi təkrar ifadə edirsiniz, bunu danışana bildirirsiniz və onun cavabını öz anlayışınızı dəqiqləşdirmək üçün əks əlaqə kimi istifadə edirsiniz” - deyə Roçester Universitetinin professoru Michael Huang izah edib. Qeyd etmək vacibdir ki, bu yanaşmanın yeniliyinə baxmayaraq, sistem illərlə sınaqdan çıxmış yarımkeçirici istehsal texnologiyalarına əsaslanacaq. Xüsusilə, tamamlayıcı metal-oksid-yarımkeçirici (CMOS) kimi mövcud texnoloji proseslərin istifadəsi planlaşdırılır.