Сфиральные Искусственные Нейроны: Теория, Архитектура и Применение. Времягенетика. О.С. Басаргин

Традиционные нейронные сети, лежащие в основе современных технологий искусственного интеллекта, обладают впечатляющими возможностями, однако их архитектурные ограничения становятся всё более очевидными в условиях растущей сложности задач и увеличения объёмов данных.

      Идея Сфиральных Искусственных Нейронов (СИН) возникла как ответ на потребность создать более эффективные и адаптивные модели обработки информации, способные учитывать многомерные временные и пространственные зависимости. Разработанная структура СИН строится на принципах зеркальной антисимметрии, S-образной интеграции и фрактального построения, что позволяет моделям минимизировать потери информации и устойчиво работать в условиях шума. Эти принципы вдохновлены природными процессами, где сфиральные структуры обеспечивают стабильность и гармоничное взаимодействие противоположностей.

      Книга охватывает три ключевых аспекта: теоретические основы СИН и ФСИН, архитектуру и алгоритмы их настройки, а также практические области применения. Особое внимание уделяется философским и культурным аспектам устройства «Сфираль», который становится не только технической инновацией, но и символом нового этапа в свитии науки и технологий. Эта концепция выходит за пределы инженерного подхода, предлагая более глубокое осмысление динамических процессов времени и пространства.

      Цель книги – представить новое видение обработки данных и управления сложными системами, основываясь на природных законах и культурных кодах. Сфиральные нейроны открывают возможности для создания гармоничных технологий, учитывающих взаимосвязь прошлого, настоящего и грядущего, что особенно важно в контексте перехода человечества к информационному обществу.

      Настоящий труд будет полезен исследователям, инженерам и философам, стремящимся объединить достижения науки и традиции культуры для построения устойчивого цифрового мира.

      Введение

      Актуальность темы

      Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются, предлагая всё более сложные и адаптивные решения для анализа данных, прогнозирования и управления системами. Однако традиционные нейронные сети сталкиваются с рядом фундаментальных ограничений. Среди них – недостаточная масштабируемость, высокая чувствительность к шуму и ограниченные возможности обработки многомерных данных с учётом временных и пространственных зависимостей.

      На фоне этих вызовов возникает потребность в новых архитектурных подходах, способных не только решать текущие задачи, но и адаптироваться к растущей сложности данных. Сфиральный Искусственный Нейрон (СИН) и его усовершенствованный вариант – Фрактальный Сфиральный Искусственный Нейрон (ФСИН) – представляют собой концептуально новый подход к проектированию нейронных сетей. Эти архитектуры основаны на трёх ключевых принципах: зеркальной антисимметрии, S-образной интеграции и фрактальном построении.

      Особенность СИН заключается в способности балансировать противоположные характеристики сигналов через зеркальную антисимметрию витков, что минимизирует потери информации и искажения. ФСИН, в свою очередь, расширяет эту концепцию, добавляя многослойное фрактальное построение, которое обеспечивает масштабируемость и адаптацию к задачам различной сложности.

      Технологии, основанные на принципах СИН и ФСИН, могут существенно изменить подход к решению задач обработки данных. Прогнозирование временных последовательностей, мониторинг инженерных конструкций, распознавание сложных структур и управление распределёнными системами – это лишь часть областей, где их применение может дать значительные преимущества.

      Уникальность предложенных архитектур также заключается в их потенциальной энергетической эффективности. В условиях роста вычислительных затрат, связанных с обучением и использованием современных нейронных сетей, ФСИН предлагает решения, которые минимизируют избыточные вычисления и снижают энергопотребление.

      Таким образом, разработка и исследование СИН и ФСИН являются актуальными как для науки, так и для практического применения в высокотехнологичных отраслях. Они могут стать основой для нового поколения нейронных сетей, способных соответствовать вызовам цифровой эпохи.

      Проблемы существующих нейронных сетей

      Современные нейронные сети, лежащие в основе большинства технологий искусственного интеллекта, обладают значительным потенциалом, однако имеют ряд фундаментальных ограничений, которые становятся особенно заметными при решении сложных задач анализа данных.

      1. Ограниченная масштабируемость

      Большинство архитектур, включая многослойные перцептроны (MLP) и сверточные нейронные сети (CNN), демонстрируют эффективность в задачах фиксированного масштаба. Однако с увеличением объёма данных или сложности анализа они сталкиваются с проблемами:

      – Экспоненциальный рост количества параметров, что увеличивает потребность в вычислительных ресурсах.

      – Падение эффективности при обработке