ФОТО: cookie_studio/Freepik

Российские ученые раскрыли неожиданную пользу шума 

Ученые Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Чернышевского (СГУ) пришли к неожиданным выводам, изучая роль шума в сложных системах. Как сообщает пресс-служба Минобрнауки РФ, исследователи доказали, что шум может не только мешать работе различных устройств и систем, но и способствовать их синхронизации и даже контролировать их поведение.  

Не помеха, а помощник

Традиционно шум воспринимается как нежелательное явление, источник помех и ошибок в технике связи, работе вычислительных устройств и других системах. Однако, как показали исследования саратовских ученых, шум может играть и конструктивную роль. Управляя его параметрами - интенсивностью и спектральными свойствами (частотой) - можно добиться повышения согласованности в работе сложных систем. 

Синхронизация сложных систем

Речь идет о синхронизации таких сложных систем, как нейронные сети или технические устройства. Физики СГУ рассмотрели, как случайные колебания в связях между элементами сложной многослойной системы могут вызывать синхронное поведение между разными слоями. Это явление может быть использовано для создания более эффективных и устойчивых систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям. 

Нелинейная динамика в помощь

Исследование проводится в рамках междисциплинарной науки "нелинейная динамика", которая изучает поведение сложных нелинейных систем, а также их устойчивость, в том числе по отношению к внешним шумовым воздействиям. Ученые СГУ смогли показать, что, вопреки ожиданиям, шум может не только дестабилизировать систему, но и способствовать ее упорядочению и синхронизации. 

Открытие имеет большое значение для многих областей науки и техники. Например, в биологических нейронных сетях, типичным представителем которых является мозг, шум от случайных электрических импульсов может участвовать в формировании упорядоченного поведения нейронов. Это открытие может помочь в создании более эффективных сетей, которые моделируют активность биологических нейронов и находят применение в области искусственного интеллекта.