ما هي الشبكات العصبونية السائلة؟
هي نوع من الشبكات العصبونية التي يمكنها تغيير بياناتها في الوقت الفعلي بناءً على نتائج مجموعة متداخلة من المعادلات التفاضلية. ما يؤدي بشكل أساسي إلى تحسين قدرتها على تحليل بيانات السلاسل الزمنية.
تجعل الشبكة السائلة الخوارزمية أكثر قابلية للتفسير. يمكن للشبكة أن تساعد في التغلب على طبيعة الصندوق الأسود لخوارزميات التعلم الآلي بسبب الطبيعة التعبيرية للخلايا العصبية.
كان أداء الشبكة السائلة أفضل من السلاسل الزمنية الحديثة الأخرى للتنبؤ بالقيم المستقبلية في مجموعات البيانات المستخدمة في كيمياء الغلاف الجوي وأنماط حركة المرور.
من أين جاءت فكرة الشبكات العصبونية السائلة؟
استوحى الباحثون الإلهام من الديدان الخيطية C Elegans، وهي ديدان صغيرة تولد ديناميكيات معقدة بشكل غير متوقع أو مجموعات من السلوكيات على الرغم من العدد المحدود من الخلايا العصبونية. تم تطوير الشبكة السائلة من خلال التحليل الدقيق لكيفية تنشيط الخلايا العصبونية في الديدان الخيطية والتواصل مع بعضها بعضاً عبر النبضات الكهربائية.
مزايا الشبكات العصبونية السائلة
- تجعل الشبكات السائلة نموذج الذكاء الاصطناعي أكثر قوة من خلال تحسين مرونته للبيانات غير المتوقعة والصاخبة. على سبيل المثال، يمكن أن تجعل الخوارزميات تتكيف مع الأمطار الغزيرة التي تحجب رؤية السيارة ذاتية القيادة.
- تحسين تطبيقات السلاسل الزمنية فيها. يمكن أن يُعزز القدرة على اتخاذ القرار في الوقت الفعلي الى سلامة كل من الروبوتات والبشر الذين يعملون جنباً إلى جنب في البيئات اليومية مثل الطرق أو المستودعات.
- تُستخدم بيانات السلاسل الزمنية على نطاق واسع في التشخيص الطبي وتطوير الأدوية. يمكن للشبكات السائلة تسريع هذه العمليات أيضاً.