Нейрокомпьютинг

Нейрокомпьютинг - это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем шестого поколения - нейрокомпьютеров, которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления. Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие.

В настоящее время разработка нейрокомпьютеров ведется в большинстве промышленно развитых стран. Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд "интеллектуальных" задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т.д.

Нейрокомпьютеры отличаются от ЭВМ предыдущих поколений не просто большими возможностями. Принципиально меняется способ использования машины. Место программирования занимает обучение, нейрокомпьютер учится решать задачи. Обучение - корректировка весов связей, в результате которой каждое входное воздействие приводит к формированию соответствующего выходного сигнала. После обучения сеть может применять полученные навыки к новым входным сигналам. При переходе от программирования к обучению повышается эффективность решения "интеллектуальных" задач.

Вычисления в нейронных сетях существенно отличаются от традиционных, в силу высокой распараллеленности их можно рассматривать как коллективное явление. В нейронной сети нет локальных областей, в которых запоминается конкретная информация. Вся информация запоминается во всей сети.

Толчком к развитию нейрокомпьютинга послужили биологические исследования. По данным нейробиологии нервная система человека и животных состоит из отдельных клеток - нейронов. В мозге человека их число достигает 10¹⁰ -10¹² . Каждый нейрон связан с 10³ -10⁴ другими нейронами и выполняет сравнительно простые действия. Время срабатывания нейрона - 2-5 мс. Совокупная работа всех нейронов обуславливает сложную работу мозга, который в реальном времени решает сложнейшие задачи.

Отличия нейрокомпьютеров от вычислительных устройств предыдущих поколений:

1. Параллельная работа очень большого числа простых вычислительных устройств обеспечивает огромное быстродействие.
2. Нейронная сеть способна к обучению, которое осуществляется путем настройки параметров сети.
3. Высокая помехо- и отказоустойчивость нейронных сетей.
4. Помехоустойчивость.
5. Простое строение отдельных нейронов позволяет использовать новые физические принципы обработки информации для аппаратных реализаций нейронных сетей.

Нейронные сети находят свое применение в системах распознавания образов, обработки сигналов, предсказания и диагностики, в робототехнических и бортовых системах.

Нейронные сети обеспечивают решение сложных задач за времена порядка времен срабатывания цепочек электронных и/или оптических элементов. Решение слабо зависит от неисправности отдельного нейрона. Это делает их привлекательными для использования в бортовых интеллектуальных системах.

Разработки в области нейрокомпьютеров поддерживаются целым рядом международных и национальных программ. По мнению большинства правительственных и промышленных экспертов, массовое распространение технологии нейронных сетей начнется в конце 90-х годов. В настоящее время эксплуатируется не менее 50 нейросистем в самых различных областях - от финансовых прогнозов до экспертизы.

Разработки в области нейрокомпьютинга ведутся по следующим направлениям:

1. Разработка нейроалгоритмов.
2. Программные реализации нейросетей:

• Создание специализированного программного обеспечения для моделирования нейронных сетей.
• Разработка специализированных процессорных плат для имитации нейросетей.

1. Электронные реализации нейронных сетей.
2. Оптоэлектронные реализации нейронных сетей.

В настоящее время наиболее массовым направлением нейрокомпьютинга является моделирование нейронных сетей на обычных компьютерах, прежде всего персональных. Моделирование сетей выполняется для их научного исследования, для решения практических задач, а также при определении значений параметров электронных и оптоэлектронных нейрокомпьютеров.

При использовании информации, находящейся на данной странице, вы обязаны ссылаться на следующую работу: Отчет по научно-исследовательской работе "Создание аналитического обзора информационных источников по применению нейронных сетей для задач газовой технологии"; Копосов А.И., Щербаков И.Б., Кисленко Н.А., Кисленко О.П., Варивода Ю.В. и др., ВНИИГАЗ, 1995.