В МГУ ускорили обучение нейросетей

В Московском государственном университете имени М. В. Ломоносова создали новый алгоритм обучения нейросетей. Алгоритм оптимизации предварительной обработки данных позволяет усовершенствовать обучение систем на основе искусственного интеллекта.

Новый алгоритм обучения нейросетей разработали научные сотрудники факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ. Обработка данных ведется в фоновом режиме. В результате удается оптимизировать распределение нагрузки на вычислительные системы.

Новая технология реализована на основе языков программирования Python и C++. Это позволяет разработчикам и исследователям использовать новую методику обучения нейросетей в своих проектах.

По результатам тестирования своей разработке в МГУ отметили сокращение времени обучения и оптимизацию вычислительных ресурсов. Доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета ВМК МГУ Нина Попова пояснила ТАСС, что разработка вуза может ускорить появление ИИ-систем нового поколения для решения прикладных задач. Например, алгоритм может использоваться в сфере здравоохранения и для создания автономных транспортных средств.