Onderzoek in België en Spanje leidde tot een nieuwe en eenvoudiger computerarchitectuur voor neurale netwerken.
Onderzoek in België en Spanje leidde tot een nieuwe en eenvoudiger computerarchitectuur voor neurale netwerken.
Spraakherkenning of het vinden van patronen zijn taken die door de neuronen in onze hersenen vlot en in parallel worden geklaard. Doorheen de jaren werden dynamische systemen, zoals neurale netwerken, gebouwd die kunnen worden aangeleerd om deze taken uit te voeren. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van een ‘reservoir’-laag (vandaar ook de naam ‘reservoir computing’) die vaak tot duizenden ‘nodes’ bevatten.
Onderzoeksteams aan drie Belgische universiteiten – de VUB, ULB en UGent – hebben in samenwerking met de universiteit op de Spaanse Balearen, hiervoor een nieuwe computerarchitectuur gecreëerd, op basis van ‘een niet-lineair element, onderworpen aan in de tijd vertraagde terugkoppeling’ (‘delayed feedback’). Concreet betekent dat dat het uitgangssignaal van het reservoir na een zekere tijd terug wordt ingevoerd als input. De teams hebben in simulatie en in de praktijk aangetoond dat hiermee efficiënt taken als spraakherkenning en de verwerking van tijdsseries (zoals in klimatologisch onderzoek) kunnen worden uitgevoerd.
Het bijzondere voordeel is dat de systemen met de nieuwe architectuur door van één element gebruik te maken heel wat eenvoudiger van opbouw zijn. De onderzoekers stellen dat dit tot goedkopere systemen kan leiden, evenals tot geoptimaliseerde systemen voor specifieke taken.
Het onderzoek was mogelijk dank zij de hulp uit verscheidene Belgische, Spaanse en Europese pogramma’s. Nieuws over de nieuwe architectuur werd gepubliceerd in het gerenommeerd wetenschappelijk tijdschrift ‘Nature Communications‘.
