На факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова была создана и успешно опробована новая методика формальной верификации нейросетевых моделей. Эта методика существенно расширяет возможности по обеспечению гарантированной надежности алгоритмов, жизненно необходимых для ответственных приложений новых технологий — от машинного обучения до систем беспилотного транспорта. Доклад о работе прозвучал на значимой конференции по научным сервисам и опубликован в ведущих академических изданиях.
Необходимость надежных нейросетей в критичных сферах
Прорывы в машинном обучении открыли дорогу его активному применению во множестве жизненно важных отраслей: в медицине, авионике, управлении транспортом без водителя, высокотехнологичных промышленных системах. Однако, несмотря на отличные показатели точности, традиционное тестирование на выборках данных не может гарантировать полное соответствие моделей заданным требованиям. Ошибки в этих сферах могут привести к крайне нежелательным и даже опасным последствиям.
Именно поэтому набирает значение формальная верификация — строгий и математически обоснованный способ проверки корректности работы нейросетевой архитектуры в предельных и неожиданных ситуациях. Подобная практика способна стать оптимальной опорой для безопасного внедрения искусственного интеллекта в ключевые технологические процессы — будь то автопилот беспилотных автомобилей или медицинская диагностика.
Преодоление вычислительных барьеров
В ходе исследований команда ВМК МГУ подробно рассмотрела известные техники формальной верификации нейросетей и выяснила, что многие из них на практике крайне ресурсоемки — и не подходят для современных моделей с десятками и сотнями слоев. Существенный прогресс возможен именно тогда, когда верификация использует внутреннюю структуру нейронных сетей: их веса, типы активации и логику прохождения сигнала. Такой подход позволяет точнее и быстрее выявлять свойства протекающих процессов без необходимости полного перебора всех возможных сценариев.
Важнейшим результатом стала демонстрация методики на конкретной практике — для верификации модели активного шумоподавления. Изучалась система, способная непрерывно подстраиваться под переменный шум окружающей среды, например, в городском транспорте или авиации. Для проверки работы такой нейросети были формализованы ключевые принципы: невозможность зануления весов при высоких шумах, различие коэффициентов для разных шумовых сигналов и другие. Модель была проанализирована на соответствие этим критериям, и доказала свою корректность и устойчивость.
Интеграция ONNX, Prolog и Marabou — новые инструменты для верификации
Для реализации подхода была создана мягко масштабируемая «связка» современных инструментов. Нейронные модели переводились из общепринятого формата ONNX в логические ограничения, которые далее анализировались средствами Prolog. Такой шаг позволил гибко задавать любые свойства и уверенно проверять их выполняемость на больших моделях. Результаты были салышены с платформой Marabou — признанным инструментом анализа нейросетей, и продемонстрировали заметные преимущества по скорости работы и потреблению вычислительных ресурсов. Даже для масштабных моделей система ВМК МГУ позволила убедиться в корректности сети за существенно меньшее время и с меньшими затратами памяти.
Команда специалистов также провела подробный обзор существующих мировых решений в области формальной верификации ИИ, представив их сильные и слабые стороны, а также перспективы будущих исследований.
Вклад в будущее развития искусственного интеллекта
Исследователи подчеркивают, что надежные методы формальной верификации приобретают все большую ценность для развития ответственного искусственного интеллекта. Именно такие разработки позволят преодолеть ограничения традиционного тестирования и повысят уровень технологической безопасности внедряемых ИИ-систем.
Разработанная методика открывает горизонты для автоматизированных проверок широкого класса нейросетевых моделей, в том числе тех, что используются в сложных задачах обработки сигналов, анализа изображений, робототехнике и интеллектуальном управлении транспортом. Следующим этапом проекта станет масштабирование инструментов верификации на еще более сложные системы и создание удобных платформ для внедрения подобных проверок в промышленную практику.
Позитивный взгляд на перспективы
Результаты работы специалистов ВМК МГУ вселяют уверенность в скорое появление еще более надёжных и гибких систем машинного обучения — не только для научных исследований, но и для ежедневного применения в критически важных сферах. Такие инновации способствуют ускоренному прогрессу искусственного интеллекта, наполняя его применение безопасностью и предсказуемостью. Развитие технологий формальной верификации становится залогом доверия к «умным» системам и ключевым элементом цифрового будущего.
Информация предоставлена факультетом ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова.
Источник: scientificrussia.ru
