Разработка модели искусственного нейрона (CyberNeuron) для программирования игрового искусственного интеллекта

Первоначально система разрабатывалась для управления игровым персонажем. Данная технология способна динамически обрабатывать игровую ситуацию и вести себя как живой игрок. Быстро обучаясь, система начинает вести себя в игровой ситуации подобно обучающему ее игроку. Отсутствие временных задержек в процессе обучения, делает ее уникальной по сравнению с разработками конкурентов.

В отличие от классических моделей искусственных нейронов Cyberneuron использует табличные подстановки вместо операции умножения входных значений на весовые коэффициенты. Это позволяет значительно увеличить информационную ёмкость отдельного нейрона (элемента нейросети), что в результате даёт ряд существенных преимуществ перед классической моделью. На основе предложенной модели искусственного нейрона был разработан метод синтеза кибернейронного «дерева» (Cyberneuron Tree). Данный метод заключается в поэтапном наращивании нейросети. На каждом этапе к нейросети добавляется одна таблица подстановки, для которой определяются параметры соединений и содержимое. Параметры соединений определяются эволюционным методом, для чего каждый этап разбивается на итерации. В течение каждой итерации определяется наилучшее текущее соединение для одного входа таблицы подстановки. Для этого отдельно выбранный вход таблицы подстановки поочерёдно соединяется со всеми доступными входными битами с одновременным обновлением содержимого таблицы.

Главное окно программы

В настоящее время новая модель искусственного нейрона нашла следующие области применения:

  • в качестве элемента классификации системы обнаружения сетевых компьютерных атак;
  • при ведении статистики пассажиропотока в геоинформационной системе городского автотранспорта;
  • при обучении агента управления компьютерным персонажем MarioAI со следующими результатами:

Мы готовы рассмотреть предложения по применению новой модели искусственного нейрона в других технических решениях.