محققان در یک پژوهش جدید، از مدلهای مبتنی بر «Diffusion» (انتشار) برای رمزگشایی از رفتارهای پیچیده در سیستمهای بیولوژیکی استفاده کردهاند. این روش به دانشمندان کمک میکند تا درک بهتری از نحوه جبران خطاها و پایداری در مدلهای عصبی و سیستمهای دینامیکی داشته باشند.
به زبان ساده، این مدل با یادگیریِ فضای پارامترهای مختلف، به ما نشان میدهد که چگونه ساختارهای زیستی (مثل نورونها) با وجود تغییرات در ورودیها، همچنان کارکرد خود را حفظ میکنند. این دستاورد، دریچهای جدید برای شبیهسازی دقیقتر رفتارهای بیولوژیک با استفاده از قدرت یادگیری ماشین است.
منبع: arXiv Machine Learning