Главная Обратная связь

Дисциплины:






Сучасні напрямки розвитку нейрокомп'ютерних технологій



  • Традиційні задачі
  • Прикладні задачі
  • Нейрочіпи і нейрокомп'ютери
  • Підсумок

Детальний аналіз розробок нейрокомп'ютерів дозволив виділити основні перспективні напрямки сучасного розвитку нейрокомп'ютерних технологій: нейропакети, нейромережеві експертні системи, СУБД із включенням нейромережевих алгоритмів, обробка зображень, керування динамічними системами й обробка сигналів, керування фінансовою діяльністю, оптичні нейрокомп'ютери, віртуальна реальність. Розробками в цій області займається більш 300 закордонних компаній, причому число їх постійне збільшується. Серед них такі гіганти як Intel, IBM і Motorolla. Сьогодні спостерігається тенденція переходу від програмних реалізацій до програмно-апаратної реалізації нейромережевих алгоритмів з різким збільшенням числа розробок нейрочипів з нейромережевою архітектурою. Різко зросла кількість військових розробок, в основному скерованих на створення надшвидкісних, "розумних" суперобчислювачів.

Якщо говорити про головний перспективний напрямок - інтелектуалізації обчислювальних систем, додавання їм властивостей людського мислення і сприйняття, то тут нейрокомп'ютери - практично єдиний шлях розвитку обчислювальної техніки. Багато невдач на шляху вдосконалення штучного інтелекту протягом останніх 30 років пов'язано з тим, що для рішення важливих і складних по постановці задач вибирались обчислювальні засоби, не адекватні по можливостях розв'язуваній задачі, в основному з числа традиційних комп'ютерів. При цьому, як правило, не вирішувалась задача, а показувалась принципова можливість її рішення. Сьогодні активний розвиток комп'ютерних технологій створив об'єктивні умови для побудови обчислювальних систем, адекватних по можливостях і архітектурі практично будь-яким задачам штучного інтелекту.

У Японії з 1993 року прийнята програма "Real world computing program". Її основна мета - створення еволюціонуючої адаптивної ЕОМ. Проект розрахований на 10 років. Основою розробки є нейротехнологія, яка використовується для розпізнавання образів, обробки семантичної інформації, керування інформаційними потоками і роботами, що здатні адаптуватися до навколишнього оточення. Тільки в 1996 році було проведено біля сотні міжнародних конференцій по нейрокомп'ютерах і суміжних проблемах. Розробки нейрокомп'ютерів ведуться в багатьох країнах світу, зокрема, в Австралії створений свій зразок комерційного супернейрокомп'ютера.

Завжди звучить питання: для якого класу задач найбільш ефективне застосування того чи іншого обчислювального пристрою, побудованого по нових ознаках. Стосовно нейрокомп'ютерів відповідь на нього постійно міняється протягом уже майже 50 років.



В історії обчислювальної техніки завжди були задачі, не розв'язувані традиційними комп'ютерами з архітектурою фон Неймана і для них перехід до нейромережевих технологій характерний у випадку різкого збільшення розмірності простору або рішення необхідності різкого скорочення часу. Можна виділити три ділянки застосування нейромережевих технологій: загальна, прикладна і спеціальна.

Традиційні задачі

Багато розробників та користувачів намагаються вирішити за допомогою нейрокомп'ютерів прості задачі, як додавання чисел, множення, ділення, витяг кореня, обертання чисел і т.п. Дійсно, при орієнтації на нейромережеві алгоритми ці операції можна реалізувати значно ефективніше, ніж на відомих булевских елементах. Нейронні мережі спроможні до рішення систем лінійних рівнянь і нерівностей, оберненні матриць, сортування за допомогою нейрокомп'ютерних технологій.

Прикладні задачі

Як правило множина задач прикладної нейроматематики не вирішуються відомими типами обчислювальних машин.

Загальні задачі

Це задачі досить просто зводяться до обробки нейронною мережею багатовимірних векторів дійсних змінних, наприклад:

  • контроль кредитних карток. Сьогодні 60% кредитних карток у США обробляються за допомогою нейромережевих технологій;
  • система схованого виявлення речовин за допомогою системи на базі теплових нейронів і за допомогою нейрокомп'ютера на замовлених цифрових нейрочипах. Подібна система фірми SAIC експлуатується вже в багатьох аеропортах США при огляді багажу для виявлення наркотиків, вибухових речовин, ядерних і інших матеріалів;
  • система автоматизованого контролю безпечного збереження ядерних виробів.

Обробка зображень

Найбільш перспективними задачами обробки зображень нейрокомп'ютерами є обробка аерокосмічних зображень (стиснення із відновленням, сегментація, обробка зображень), пошук, виділення і розпізнавання на зображенні рухомих об'єктів заданої форми, обробка потоків зображень, обробка інформації у високопродуктивних сканерах.

Обробка сигналів

У першу чергу це клас задач, зв'язаних із прогнозуванням часових залежностей:

  • прогнозування фінансових показників;
  • прогнозування надійності електродвигунів;
  • передбачення потужності АЕС і прогнозування надійності систем електроживлення на літаках;
  • обробка траекторних вимірів.

При рішенні цих задач спостережується перехід від найпростіших регресійних і інших статистичних моделей прогнозу до істотно нелінійних адаптивних екстраполюючих фільтрів, реалізованих у вигляді складних нейронних мереж.

При обробці гідролокаційних сигналів нейрокомп'ютери застосовуються при безпосередній обробці сигналу, розпізнаванні типу надводної чи підвідної мети, визначенні координат мети. Сейсмічні сигнали за структурою дуже близькі до гідролокаційного. Оброблені нейрокомп'ютером сигнали дозволяють одержати з достатньою точністю дані про координати і потужність землетрусу або ядерного вибуху. Нейрокомп'ютери почали активно використовувати при обробці сейсмічних сигналів у нефтегазорозвідці. У Міжнародному товаристві по нейронних мережах для цього створена специальна група.





sdamzavas.net - 2017 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...