В БФУ имени Канта представили разработку, которая может заметно облегчить работу исследователей, занимающихся нейронауками, биоинформатикой и социологией. Речь идет о свежем методе машинного обучения, созданном для классификации графов — моделей, описывающих сложные системы.
По словам ученых, главное отличие нового подхода в том, что он умеет учитывать не только прямые связи между объектами, но и более сложные уровни взаимодействий. Для анализа реальных сетей это особенно важно: так устроены и сообщества в соцсетях, и нейронные цепочки в мозге, и структуры различных молекул.
Разработку уже называют перспективной для работы с функциональными сетями мозга, исследования молекулярных данных и изучения поведения онлайн-сообществ. Проект выполнен при поддержке гранта Российского научного фонда.
Ранее мы писали о том, что БФУ защитил свои проекты перед Советом Минобрнауки.
