分析果蝇脑中的模式可以改善搜索算法:研究

研究人员冒险进入未知领域寻找改进计算机算法的方法 - 果蝇的大脑

虽然搜索算法通过分析用户之前的搜索来工作,但果蝇通过记住他们喂食的水果的气味来搜索水果

“这是一个问题,几乎每个拥有任何信息检索系统的技术公司都必须解决这个问题,因此计算机科学家已经研究了多年

现在,由于苍蝇,我们有了这种新的相似性搜索方法,“Salk综合生物学实验室助理教授,该研究论文的主要作者Saket Navlakha说道,该文章题为”用于基本计算问题的神经算法

“该论文发表在星期四的科学杂志上

研究人员发现,果蝇分析气味的方法不同于当前搜索算法的功能,并且其中存在改进它们的关键

搜索算法目前对文件进行分类

例如,音乐被分为诸如艺术家,流派,持续时间等类别

根据研究论文,苍蝇的做法不同

当果蝇第一次吸收气味时,大脑中的大约50个神经元会以独特的组合在大脑中被触发

果蝇的大脑实际上扩展了从这些神经元的独特组合中获得的信息,而不是对收到的输入进行分类

然后将信息发送到大脑中的大约2,000个神经元,并且由于信息被分散,所以气味的每个方面都以独特的方式被标记

只有百分之五的这些神经元保留了唯一标记的信息,但每当果蝇再次闻到相同的物质时,这些特定的神经元就被触发,使其能够区分不同的气味

研究人员尝试使用这种方法在仅三个数据集上开发的算法,并将它们与旧的搜索算法进行比较,发现它们的准确度提高了30-50%

该研究可以改进搜索算法,并通过改变我们使用Netflix或YouTube等基于互联网的服务的方式

这也意味着搜索算法将更容易区分几乎相同的数据并优先考虑其中一个

例如,如果您正在寻找喷气式飞机的图像,它将首先排列最合适的图像

这种方法与我们今天使用的方法相反,但它是达到相同结论的更快方法

研究人员在他们的研究中没有涉及果蝇神经方法的一个方面

应用这些类型的搜索算法可能需要更多的处理能力 - 蜜蜂确实同时使用2,000个神经元,即使它们在很短的时间内完成

因此,应用这些算法的起点可能是超级计算机而不是普通计算机

然后可以缩小它们以适用于普通PC和智能手机

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