Учёные из БФУ «научили» нейросеть предсказывать поведение систем в которых многое зависит от случайных факторов Исследователи из БФУ разработали модель искусственного интеллекта (ИИ), способную предсказывать поведение сложных стохастических систем, таких как финансовые рынки и транспортные потоки. Эта модель была обучена на компьютерной симуляции биологического нейрона, подверженного воздействию шума, что сделало её способной к обобщению и выявлению новых закономерностей. Александр Храмов, руководитель исследования, отмечает, что модель смогла предсказать физический эффект стохастического резонанса, который ранее не был учтён. Это означает, что при определённой интенсивности шума хаотическое поведение нейрона становится более упорядоченным, что важно для понимания сложных систем. Этот прорыв открывает новые перспективы для использования моделей ИИ в различных областях, от экономики до управления городским трафиком. Модели, способные работать с шумами, могут быть полезны для прогнозирования поведения систем в условиях неопределённости и случайных воздействий, что поможет принимать более точные решения.