טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
ססיענטיסץ קענען זיין בעסער צו באַגרייַפן און פאָרויסזאָגן קאַנעקשאַנז צווישן פאַרשידן מאַרך געביטן דאַנק צו אַ נייַ גפּו-באזירט מאַשין לערנען אַלגערידאַם באשאפן דורך ריסערטשערז פון די ינדיאַן אינסטיטוט פון וויסנשאַפֿט (IISc).
דער אַלגערידאַם, באקאנט ווי רעגולאַריזעד, אַקסעלערייטיד, לינעאַר פאַססיקלע עוואַלואַטיאָן אָדער רעאַל-ליפע, איז טויגעוודיק פון עפפיסיענטלי אַנאַלייזינג די מאַסיוו וואַליומז פון דאַטן געשאפן דורך דיפיוזשאַן מאַגנעטיק רעזאַנאַנס ימאַגינג (dMRI) סקאַנז פון דעם מענטש מאַרך.
די נוצן פון די מאַנשאַפֿט פון ReAL-LiFE ערלויבט זיי צו פונאַנדערקלייַבן dMRI דאַטן מער ווי 150 מאל פאַסטער ווי זיי קען האָבן מיט די מאָדערן טעקניקס.
ווי טוט די מאַרך קאַנעקטיוויטי מאָדעל אַרבעט?
יעדע סעקונדע פייערן די מיליאנען נעוראָנס פונעם מוח, און שאפן עלעקטרישע פאלס וועלכע באוועגן זיך דורך נעוראלע נעטוואָרקס — אויך באקאנט אלס "אקסאָנס" — פון איין טייל פונעם מוח צום אנדערן.
פֿאַר די מאַרך צו פונקציאָנירן ווי אַ קאָמפּיוטער, די קאַנעקשאַנז זענען נייטיק. אָבער, טראדיציאנעלן מעטהאָדס פֿאַר לערנען מאַרך קאַנעקשאַנז אָפט אַרייַנציען די נוצן פון ינווייסיוו כייַע מאָדעלס.
אָבער, dMRI סקאַנז פאָרשלאָגן אַ ניט-ינווייסיוו וועג צו ונטערזוכן מענטשלעך מאַרך קאַנעקשאַנז.
די אינפֿאָרמאַציע כייווייז פון די מאַרך זענען די קאַבלעס (אַקסאַנז) וואָס פֿאַרבינדונג זייַן פאַרשידן מקומות. וואַסער מאַלאַקיולז אַרומפאָרן צוזאמען מיט אַקסאָן באַנדאַלז צוזאמען זייער לענג אין אַ דירעקטעד שטייגער זינט זיי זענען געשאפן ווי טובז.
די קאָננעקטאָמע, וואָס איז אַ דיטיילד מאַפּע פון די נעץ פון פייבערז ספּאַנינג די מאַרך, קענען זיין מעגלעך דורך dMRI, וואָס אַלאַוז ריסערטשערז צו נאָכפאָלגן די באַוועגונג.
צום באַדויערן, ידענטיפיצירן די קאַנעקטאָומז איז נישט פּשוט. בלויז די נעץ לויפן פון וואַסער מאַלאַקיולז אין יעדער אָרט אין דעם מאַרך איז געוויזן דורך די סקאַנז 'דאַטן.
באטראכט די וואַסער מאַלאַקיולז ווי אָטאַמאָובילז. אָן וויסן עפּעס וועגן די ראָודווייז, די בלויז אינפֿאָרמאַציע געזאמלט איז די ריכטונג און גיכקייַט פון די קאַרס אין יעדער פונט אין צייט און אָרט.
דורך מאָניטאָרינג די פאַרקער פּאַטערנז, די אַרבעט איז פאַרגלייַכלעך צו ינפעררינג די נעטוואָרקס פון ראָודווייז. קאַנווענשאַנאַל אַפּראָוטשיז ענג גלייַכן די דערוואַרט dMRI סיגנאַל פון די ינפערד קאַנעקטאָום מיט די פאַקטיש dMRI סיגנאַל אין סדר צו ריכטיק ידענטיפיצירן די נעטוואָרקס.
צו טאָן דעם אַפּטאַמאַזיישאַן, סייאַנטיס פריער באשאפן אַן אַלגערידאַם גערופֿן ליפע (לינעאַר פאַססיקלע עוואַלואַטיאָן), אָבער איינער פון די דיסאַדוואַנטידזשיז איז געווען אַז עס אַפּערייטאַד אויף קאַנווענשאַנאַל סענטראַל פּראַסעסינג וניץ (קפּוס), וואָס געמאכט די קאַמפּיוטינג צייט-קאַנסומינג.
עכט לעבן איז אַ רעוואלוציאנער מאָדעל וואָס איז געווען באשאפן דורך ינדיאַן ריסערטשערז
טכילעס, ריסערטשערז באשאפן אַן אַלגערידאַם גערופֿן ליפע (לינעאַר פאַסיאַל עוואַלואַטיאָן) צו טאָן דעם אַדזשאַסטמאַנט, אָבער איינער פון די דיסאַדוואַנטידזשיז איז געווען אַז עס אָפענגען אויף פּראָסט סענטראַל פּראַסעסינג וניץ (קפּוס), וואָס גענומען צייט צו רעכענען.
Sridharan ס מאַנשאַפֿט ימפּרוווד זייער טעכניק אין די נואַסט לערנען צו מינאַמייז די פּראַסעסינג אַרבעט פארלאנגט אין אַ פאַרשיידנקייַט פון וועגן, אַרייַנגערעכנט רימוווינג יבעריק קאַנעקשאַנז און באטייטיק ימפּרוווינג די פאָרשטעלונג פון LiFE.
די טעכנאָלאָגיע איז ראַפינירט ווייַטער דורך די ריסערטשערז דורך ינזשעניעריע עס צו אַרבעטן אויף גראַפיקס פּראַסעסינג וניץ (גפּוס), וואָס זענען ספּעשאַלייזד עלעקטריקאַל טשיפּס געניצט אין הויך-סוף גיימינג פּיסי.
דאָס ערלויבט זיי צו ונטערזוכן דאַטן 100-150 מאל פאַסטער ווי די פריערדיקע אַפּראָוטשיז. טיזיין דערהייַנטיקט אַלגערידאַם, ReAl-LiFE, קען אויך פאָרויסזאָגן ווי אַ מענטש פּרובירן ונטערטעניק וועט האַנדלען אָדער טאָן אַ זיכער אַרבעט.
אין אנדערע ווערטער, ניצן די אַלגערידאַם ס פּראַדזשעקטאַד פֿאַרבינדונג סטרענגקטס פֿאַר יעדער יחיד, די מאַנשאַפֿט איז ביכולת צו דערקלערן דיפעראַנסיז אין נאַטוראַל און קאַגניטיוו פּרובירן סקאָרז צווישן אַ מוסטער פון 200 מענטשן.
אַזאַ אַנאַליסיס קען אויך האָבן מעדיציניש נוצן. ” גרויס-וואָג דאַטן פּראַסעסינג איז ינקריסינגלי וויכטיק פֿאַר גרויס דאַטן נעוראָססיענסע אַפּלאַקיישאַנז, ספּעציעל אין פארשטאנד געזונט מאַרך פונקציאָנירן און מאַרך דיסאָרדערס.
סאָף
אין מסקנא, ReAl-LiFE קען אויך פאָרויסזאָגן ווי אַ מענטש פּרובירן ונטערטעניק וועט אַקט אָדער טאָן אַ זיכער אַרבעט.
אין אנדערע ווערטער, ניצן די אַלגערידאַם ס פּראַדזשעקטאַד פֿאַרבינדונג סטרענגקטס פֿאַר יעדער יחיד, די מאַנשאַפֿט איז ביכולת צו דערקלערן דיפעראַנסיז אין נאַטוראַל און קאַגניטיוו פּרובירן סקאָרז צווישן אַ מוסטער פון 200 מענטשן.
אַזאַ אַנאַליסיס קען אויך האָבן מעדיציניש נוצן. ” גרויס-וואָג דאַטן פּראַסעסינג איז ינקריסינגלי וויכטיק פֿאַר גרויס דאַטן נעוראָססיענסע אַפּלאַקיישאַנז, ספּעציעל אין פארשטאנד געזונט מאַרך פונקציאָנירן און מאַרך דיסאָרדערס.
לאָזן אַ ענטפֿערן