أعلن علماء روس من جامعة ساراتوف الحكومية عن تطوير أنظمة بديلة للشبكات العصبية المعقدة، تعتمد على مذبذبات ذات ردود فعل متأخرة. هذه المذبذبات الثنائية الاستقرار يمكنها محاكاة سلوك الشبكات العصبية متعددة الطبقات المستخدمة في تقنيات التعلم الآلي، مما يفتح آفاقاً جديدة في مجال تحسين أداء الأنظمة الذكية.
ويرى الباحثون أن هذه الأنظمة الجديدة قادرة على التعامل مع مشكلات التعرف على الأنماط والتنبؤ بالسلاسل الزمنية بشكل فعال، بفضل بساطة هيكلها مقارنة بالشبكات العصبية التقليدية. ويعتمد النهج الجديد على استخدام مذبذبات يمكنها التفاعل مع الحالات السابقة، مما يتيح محاكاة أكثر دقة لديناميكيات الأنظمة المعقدة.
ويؤكد الخبراء أن هذه الأنظمة ستكون مفيدة في تطوير أجهزة قادرة على تنفيذ العمليات في الوقت الفعلي، خاصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل التنبؤ بالبيانات الزمنية وتحليل الصور وحل مشكلات التحسين. ويعتبر هذا الابتكار خطوة مهمة نحو تطوير تقنيات أكثر كفاءة وأقل تكلفة في مجال التعلم الآلي.