В институте AIRI нашли способ ускорить работу нейросетей без потери качества
Метод основан на матричном подходеИсследователи Института искусственного интеллекта AIRI предложили новый математический метод, который позволяет оптимизировать работу нейросетей без снижения их качества. В основе разработки лежит задача восстановления больших таблиц данных по отдельным ключевым строкам и столбцам.
/imgs/2026/06/11/09/6980631/1617f45374ecc62d1a76e99f0f002a6df4ca7c92.jpeg "В институте AIRI нашли способ ускорить работу нейросетей без потери качества")
© Ferra.ru
Подход связан с гипотезой, сформулированной около 30 лет назад академиком Евгением Тыртышниковым. Ранее ее удавалось доказать только для ограниченного случая матриц 2×4, а теперь принцип расширен на таблицы с неограниченным числом строк.
По словам старшего научного сотрудника Института AIRI Михаила Паутова, метод может повысить эффективность систем машинного обучения, включая чат-боты, поисковые системы и рекомендательные сервисы. Также он позволяет создавать более компактные нейросети, способные работать автономно без подключения к облачным сервисам.