Ученые научили ИИ искать направленную связь между сигналами при шуме
freepik
Ученые Саратовского университета разработали алгоритм на основе ИИ, способный выявлять направленные связи между сигналами даже при высоком уровне шума. Технология превосходит традиционные математические методы, которые часто не справляются с короткими или зашумленными данными.
Для обучения нейросетей использовались осцилляторы ван дер Поля, имитирующие биологические ритмы. Сигналы длиной 70 секунд с шумом до 100% амплитуды тестировались на трёх типах нейросетей. Полносвязная сеть показала наилучшую устойчивость к шуму, сверточная эффективна для слабых связей, а рекуррентная оказалась менее точной.
Разработка позволит врачам точнее анализировать взаимодействие сердца и сосудов, подбирать терапию, отслеживать восстановление после инфаркта и выявлять патологии на ранних стадиях. Технология также применима в нейронауках, климатологии и инженерии.
Обратите внимание: Пощадит сентябрь или нет: Синоптики дали свой прогноз на первый осенний месяц в Самарской области
Пишет ТАСС
