A Corvinus és az Olasz Neurális Hálózatok Társasága együttműködést indított a Neural Mesh paradigma fejlesztésére

Az együttműködés a Budapesti Corvinus Egyetem Corvinus (Corvinus) Institute for Advanced Studies (CIAS) és Adatanalitika és Informatikai Rendszerek intézeteiben folyó kutatásokra épül, amelyek a magyar NKFIH HU-RIZONT program támogatásával valósultak meg. A Neural Mesh architektúrát Baranyi Péter és Csapó Ádám, a Corvinus professzorai dolgozták ki a jelenleg számos mesterségesintelligencia-alkalmazásban meghatározó szerepet betöltő hagyományos neurális hálózati modellek alternatívájaként. 

A Neural Mesh matematikai alapjait két egymást kiegészítő forrás inspirálta: a kisagy (cerebellum) szerveződési elvei, valamint azok a rendszer- és irányításelméleti módszertanok, amelyek a tenzorszorzat-alapú modelltranszformációs elméletek központi elemeivé váltak. 

A Neural Mesh bevezeti a Logikai Szintézis Modell (Logical Synthesis Model – LSM) fogalmát, a Nagy Nyelvi Modellek (Large Language Models – LLM-ek) kiegészítéseként. Míg az LLM-ek elsősorban statisztikai reprezentációkra és nyelvalapú következtetésre támaszkodnak a tudás előállítása és feldolgozása során, addig az LSM-ek a komplex rendszerek reprezentációjához, elemzéséhez, szintéziséhez, optimalizálásához és szabályozásához strukturált reprezentációkat és mérnöki szemléletű következtetést alkalmaznak. 

Az LLM-ek rendkívül hatékonyak a nyelvben megjelenő tudás elsajátításában és feldolgozásában, míg az LSM-ek a fizikai és mérnöki rendszerek strukturált reprezentációinak megtanulását célozzák, lehetővé téve azok értelmezését, verifikálását, optimalizálását és szabályozását. Ebben az értelemben az LLM-ek és az LSM-ek kapcsolata a biológiai intelligenciában a nagyagy (cerebrum) és a kisagy (cerebellum) egymást kiegészítő szerepéhez hasonlítható. 

Az újonnan létrejött partnerség keretében a Corvinus és a SIREN együttműködik a Neural Mesh keretrendszer tudományos értékelésében, gyakorlati tesztelésében és továbbfejlesztésében.