倾听波浪：使用人类听觉系统的神经元模型预测海浪
信号处理
2024-04-16 v1 机器学习
神经与进化计算
神经元与认知
摘要
人工神经网络（ANN）已从 20 世纪 40 年代原始的大脑功能模型演变为人工智能工具。它们由许多通过加权连接互连的单元（人工神经元）组成。ANN 通过修改连接权重的学习规则来训练执行任务。由于这些规则成为研究焦点，ANN 已成为独立于神经科学发展的机器学习分支。尽管发展真正智能机器可能需要神经科学的融入，但将神经科学整合到 ANN 中仍然是一个被忽视的提议。在此，我们展示了沿着生物学原理设计 ANN 能够大幅提升任务性能。作为一个具有挑战性的现实世界问题，我们选择了对各种海事行动至关重要的实时海浪预测。受在单一位置测量的海浪与到达耳膜的声波之间相似性的启发，我们重新设计了回声状态网络以模拟大脑的听觉系统。这产生了一个强大的预测工具，它在计算上精简，对网络参数具有鲁棒性，并且在广泛的海洋状态下都能有效工作。我们的结果展示了将神经科学与机器学习相结合的优势，并为从海浪中生产绿色能源提供了一个可用的工具。
引用
@article{arxiv.2404.09510,
title = {Listen to the Waves: Using a Neuronal Model of the Human Auditory System to Predict Ocean Waves},
author = {Artur Matysiak and Volker Roeber and Henrik Kalisch and Reinhard König and Patrick J. C. May},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09510},
year = {2024}
}
备注
23 pages, 6 figures