Коллектив российских исследователей из Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) разработал новый алгоритм, значительно повышающий эффективность создания искусственного интеллекта для научных исследований. Разработанная технология позволяет в восемь раз ускорить процесс генерации интеллектуальных систем, предназначенных для анализа больших объемов данных, генерируемых современными ускорителями частиц.
Алгоритм автоматизирует процесс обучения моделей машинного обучения, исключая необходимость непосредственного участия человека. Система осуществляет сравнительный анализ десятков вариантов нейронных сетей, выбирая наиболее стабильные и точные конфигурации. Эффективность алгоритма была подтверждена в ходе тестирования на данных, моделирующих работу сенсоров ускорителя частиц. В результате экспериментов было установлено, что разработанная методика позволяет достичь оптимальной конфигурации нейронной сети с использованием в восемь раз меньшего объема вычислительных ресурсов.
Основные результаты исследования были опубликованы в журнале IEEE Access.