Фруктовые мухи и алгоритмы поиска информации


Источник: https://www.sciencedaily.com

На этой иллюстрации упрощенное представление того, как фруктовая муха использует внутренний алгоритм поиска подобия запахов для принятия дальнейшего решения.

Сегодня любой большой сайт, которые вы посещаете, любое популярное приложение для смартфонов - все они оперируют огромными наборами данных для того чтобы сопоставить некие объекты. Это могут быть вещи, похожие на те что вы покупали раньше, музыка в том же стиле, что вам нравится, лица людей, которых вы идентифицировали на фотографиях и так далее. Все эти задачи примерно из одного класса - поиск подобия, сходства, и чем быстрее и точнее алгоритм решает эту задачу, тем круче приложение, тем оно эффективнее и больше денег приносит создателям. Поэтому для программистов, ученых, занятых в области прикладной математики, поиск подобия - это одна из основных сегодняшних задач.

Даже человеческий мозг постоянно занят именно процессом поиска подобий, например когда он принимает данные от внешних датчиков (глаз), то он сопоставляет предметы со всем, что видел до этого. Поэтому так часто свидетели "видят" НЛО, снежных людей и прочую нежить - как только мозг получает что-то незнакомое (тем более затуманенный алкоголем, например), он тут же пытается найти этот предмет у себя в чулане.

Калифорнийский университет Сан-Диего и его биологический институт Солка (Salk Institute) опубликовали работу о том, что в мозг фруктовой мухи заложен элегантный и эффективный метод выполнения поиска сходств. Насекомым это помогает идентифицировать запахи, которые наиболее похожи на те, с которыми они встречались раньше. В следствие этого они быстро могут решать что делать, в ответ на полученную порцию нового аромата - приближаться или улететь прочь. И эти алгоритмы мелких существ могут помочь суперкомпьютерам будущего.

Сакет Навлаха (Saket Navlakha), доцент Лаборатории интегративной биологии, один из авторов доклада говорит об этом подробнее: Это проблема, с которой приходится сталкиваться практически во всех технологических компаниях, в любых системах поиска информации, это то, что математики-алгоритмисты изучают уже многие годы. И благодаря дрозофиле может быть получен новый эффективный алгоритм.


Источник: https://www.123rf.com/photo_21490991_computer-bug-security-service-as-a-high-technology-concept-for-digital-data-protection-with-a-red-fl.html

Способ, которым большинство автоматизированных систем обработки данных классифицирует элементы (изображения, музыка и т.д.) - это хэширование, то есть уменьшение объема информации, связанной с каждым элементом. Для каждого объекта по определенному алгоритму вычисляется короткий «хэш» и потом поиск ведётся уже среди этих новых элементов. Как нетрудно догадаться, для схожих, но неодинаковых элементов часто получится один и тот же хэш, поэтому такой метод часто неточен.

Что привело к этому исследованию? Навлаха часто общался с Чарльзом Стивенсом (Charles Stevens), профессором лаборатории молекулярной нейробиологии, который изучал обоняние мух, и понял, что мухи, как и все животные, постоянно сталкиваются с поиском сходств, и ученый начал исследовать, а как же работает мозг насекомых, как он идентифицирует запахи и находит подобия.

В жизни мы никогда не сталкиваемся с одним и тем же запахом, каждый новый будет иметь свои оттенки и небольшие колебания присутствующем в букете ароматов. Но при этом каждый раз мы воспринимаем это именно как запах мандаринов, сыра с плесенью или грязных носков. То есть мы соотносим текущий сигнал со своими существующими шаблонами. Также и плодовая муха знает, что запах гниющего банана означает доступную пищу, хотя может быть никогда в своей короткой жизни она бананы не нюхала.

Навлаха и его команда показали, что когда муха получает новую порцию запаха, то 50 нейронов мозга возбуждаются в определенном сочетании, уникальном для этого запаха. Но вместо того, чтобы хэшировать эту информацию, мозг делает обратное действие - расширяет сигнал. Следующая ступень - 2000 нейронов, которые создают еще более индивидуальный отпечаток запаха, и уже из этого отпечатка мозг делает “хэш”.

Смысл действия немного неясен, но Навлаха приводит интересное сравнение: допустим у вас есть группа людей, которые как-то с друг другом связаны, сгруппированы по интересам. Если их всех загнать в одну комнату, то разглядеть связи и различить группировки будет сложно, а если их поместить на футбольное поле, то сразу станет ясно кто с кем кучкуется.

Научная группа в своей работе не раскрывала физические механизмы, с помощью которых мухи хранят информацию о запахах (такие данные уже получены другими учеными ранее) но она впервые анализирует, как этот процесс максимизирует скорость и оптимизирует поиск подобия.

Когда они применили такую систему к трем стандартным наборам данных, которые компьютерщики используют для тестирования алгоритмов поиска, то они обнаружили что “метод дрозофил” существенно повышает производительность. И следовательно данный подход будет востребован в программном обеспечении.

Частично этот метод уже использовался ранее некоторыми комппьютерщиками, но сама эволюция объединила все части и создала эффективнейшую систему гораздо раньше, чем до этого додумался человек. Исследование стало одним из первых, проводящим параллели между нейронными цепями в мозге живого существа и алгоритмами обработки информации в программировании.

Санджой Дасгупта (Sanjoy Dasgupta), профессор информатики и один из соавторов исследования говорит о том, что он десятки лет занимался похожими теоретическими разработками, но никогда и не догадывался о том, что природа уже построила “живой компьютер“ с такими алгоритмами.


Источник: https://www.usda.gov/media/blog/2013/04/23/building-better-fly-swatter-based-science

Мечта многих ученых, нейробиологов и компьютерщиков - это полностью понять как работает наш мозг, и применить эти знания для построения новых интеллектуальных машинным систем, и мозг фруктовой мухи показывает, что это возможно и осуществимо. Это работает!

TEXT.RU - 77.46%

программированиебиологияпскpsku75
131
382.255 GOLOS
0
В избранное
marina-nilova
На Golos с 2017 M10
131
0

Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать за пост или написать комментарий

Авторы получают вознаграждение, когда пользователи голосуют за их посты. Голосующие читатели также получают вознаграждение за свои голоса.

Зарегистрироваться
Комментарии (4)
Сортировать по:
Сначала старые