これにより、ニューラル ネットワークは、最初から開始することなく、学習できる新しいデータで継続的に更新されることが可能になります。

このアルゴリズムは機能不変パス (FIP) アルゴリズムと呼ばれ、オンライン ストアでの推奨事項の改善から自動運転車の微調整まで、幅広い用途に使用できます。

このアルゴリズムは、計算生物学の助教授でヘリテージ医学研究所 (HMRI) の研究員でもあるマット・トムソンの研究室で開発されました。この研究については、新しい研究

日記に登場するネイチャーマシンインテリジェンス。トムソンと元大学院生のグル・ラガバン博士にインスピレーションを得た

神経科学の研究カリフォルニア工科大学、特に生物学の研究教授であるカルロス・ロイスの研究室で。ロイスは、鳥が鳴き声を上げた後に再び歌う方法を学習するためにどのように脳を再配線するかを研究しています。脳損傷。人間もこれを行うことができます。経験した人たち脳の損傷たとえば、脳卒中により、日常の機能を再び学習するために新しい神経接続が形成されることがよくあります。

「これは、脳がどのように柔軟に学習するかという基礎科学から始まった、数年にわたるプロジェクトでした」とトムソン氏は言います。「この能力を人工物にどうやって与えるかニューラルネットワーク？」

研究チームは、微分幾何学と呼ばれる数学的手法を使用して FIP アルゴリズムを開発しました。このフレームワークにより、以前にエンコードされた情報を失うことなくニューラル ネットワークを変更できます。

2022 年、カリフォルニア工科大学の常駐起業家ジュリー シェーンフェルドの指導を受けて、ラガバンとトムソンは、FIP アルゴリズムをさらに開発し、多くのさまざまな問題に対処するために機械学習システムを大規模に展開するために、Yurts という会社を設立しました。ラガバン氏は、業界専門家のベン・ヴァン・ルー氏とジェイソン・シュニッツァー氏とともにユルツを設立した。

ラガヴァンはこの研究の筆頭著者である。Raghavan 氏と Thomson 氏に加え、カリフォルニア工科大学の共著者は大学院生の Surya Narayanan Hari 氏と Shichen Rex Liu 氏、そして共同研究者の Dhruvil Satani 氏です。エジプトのアレクサンドリア大学の Bahey Tharwat も共著者です。トムソンは、カリフォルニア工科大学のティアンチャオ・クリッシー・チェン神経科学研究所の提携教員です。