«Перед учеными кафедры электроники и электроэнергетики ПетрГУ была поставлена актуальная цель по распознаванию образов на основе сетей из связанных осцилляторов, реализуемых на структурах из двуокиси ванадия. Физики разработали методику регистрации синхронизации, обладающую высокой чувствительностью и избирательностью. Применяя ее на практике, возможно создать сеть, способную распознавать образы подобно тому, как это делают биологические нейронные системы».

По данным издания, исследователям удалось настроить сеть так, что разные входные образы вызывали различную синхронизацию осцилляторной сети. Оказалось, что сеть способна распознавать одновременно до 14 фигур (размерности 3×3) из 102 возможных вариантов, имея при этом на выходе всего один осциллятор.

«Преимуществом подобных осцилляторных нейронных сетей является перспектива их создания с использованием самых различных физических осцилляторов, в том числе магнитной и электрической природы. При этом обученная сеть уже не нуждается в компьютерных вычислениях и работает самостоятельно, как отдельный нейронный организм», — рассказал «Газете.ru» руководитель гранта, доцент Петрозаводского государственного университета Андрей Величко.