Нейрокомпьютеры и их применение icon

Нейрокомпьютеры и их применение



НазваниеНейрокомпьютеры и их применение
Дата конвертации16.09.2012
Размер110.75 Kb.
ТипДокументы



НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ




Э.Ю. Кирсанов,

докт. техн. наук, профессор КГТУ им. А.Н. Туполева,


директор СНИЦ “Нейросистемы” АНТ


Нейронные сети, нейрокомпьютеры, ЭВМ, подобные мозгу. Все чаще информация о них мелькает на страницах печати. Это – не фантастика. Уже существуют работающие нейрокомпьютеры и складывается свой рынок этого нового класса перспективных средств вычислительной техники. Фирма Локхид предполагает использование нейрокомпьютеров для управления адаптивной фокусирующей системой управления мощным лазерным оружием при ведении “звездных войн”. Ярким примером реализации нейрокомпьютеров в управлении роботами является разработка системы управления механической рукой для космического корабля “Шаттл”. Во многих аэропортах США при досмотре багажа для выявления наркотиков, взрывчатых веществ, ядерных и других материалов используются все те же нейрокомпьютеры. 60% кредитных карточек в США проходят контроль с применением нейрокомпьютерной технологии. Нейроконтроллеры при решении задачи управления уровнем температуры жидкости в замкнутом объеме почти вдвое быстрее реагируют на изменение температуры по сравнению с традиционными PI (РID) регуляторами. Эффек-тивность использования нейрокомпьютеров для обработки радио и гидролокационной информации, причем как на уровне первичной, так и на уровне вторичной обработки, уже не новость. Прогнозирование экономических и финансовых показателей, предсказание возможных осложнений у больных в

послеоперационный период, диагностика автомобильных и авиационных двигателей, управление атомными электростанциями и даже … стиральными машинами, обработка изображений, формируемых электронным сканирующим микроскопом или телекамерой в охранных системах наблюдения и многое, многое другое – это все те области, где нейрокомпьютеры различного уровня реализации, от специализированных аппаратных средств, до простых нейросете-вых пакетов программ для традиционных персональных компьютеров, с каж-дым годом находят все более широкое применение.

Огромный интерес к нейрокомпьютерам держится во всем мире без малого

уже десять лет. Выкладываются миллиарды долларов, открываются десятки факультетов и кафедр, сотни лабораторий. Число фирм – разработчиков и про-изводителей нейрокомпьютеров – стало уже более сотни.

Нейронные сети и нейрокомпьютеры в настоящее время быстро становятся одной из тех технологий, на которые делают свои ставки ведущие компании мира как на средство конкурентоспособности в XXI веке. Основатель и председатель правления ведущей компании США, специализирующейся на разработке и прикладном внедрении нейрокомпьютеров, Роберт Хехт - Нильсен говорил: “Я думаю, что нейрокомпьютерная технология окажет даже более глубокое воздействие на развитие техники и общества в целом, чем микропроцессор, если иметь в виду ближайшие два десятилетия”.
К этому можно только добавить, что нейрокомпьютеры – это новый захватывающий мир, мир новых возможностей и профессий. США и Япония, Германия и Финляндия, Франция и ряд других стран развернули государственные проекты по исследованиям, разработкам и прикладному использованию нейрокомпьютеров как в гражданской, так и в военной сферах. Даже мелкие фирмы и отдельные предприимчивые люди окунулись в эту проблематику. Что же касается России, то здесь мы всегда были и остаемся ведущими в мире в области теории нейронных сетей. Не отстаем и в создании прикладных нейросетевых алгоритмов. С разработками же конкурентоспособной промыш-ленной нейрокомпьютерной техники в текущих условиях тяжелейшего эконо-мического состояния страны дела обстоят, честно сказать, не столь хорошо. Россия всегда была богата талантами. Но сейчас мало предложить хорошую идею, разработать интересную конструкцию. Чтобы удержаться на волне успеха и дойти до конечного продукта – конкурентоспособного нейрокомпьютера – нужны гораздо большие затраты. А ресурсы страны ограничены, особенно сейчас. Что же теперь, сложить ручки, свой интеллект складировать на полках до лучших времен и всем уйти торговать семечками? А что будет через пять – десять лет? Да о нейрокомпьютерах в России тогда никто и знать не будет, не то чтобы уметь их разрабатывать и применять на практике. Но, к счастью, не все так грустно в России на фронте нейрокомпьютерной техники и ее приложений. Не все еще “нейродинозавры” вымерли. Есть еще энтузиасты и в старых кадрах, и среди молодежи. Хоть в небольшом объеме, но финансирование продолжается и есть предпосылки на его увеличение, как со стороны государства, так и со стороны некоторых коммерческих организаций. Уверен, что придет время и в России будут созданы свои, самые современные и конкурентоспособные на мировом рынке нейрокомпьютеры. Для этого и готовятся в ВУЗах страны, включая КГТУ им. Туполева (КАИ), молодые специалисты, знакомые с нейрокомпьютерной тематикой. Для этого и продолжают проводиться научно – исследовательские работы в Научном центре нейрокомпьютеров Минэкономики РФ (г. Москва) и ряде других организаций страны. Для этого и создан в 1997 году в г. Казани Совместный научно – исследовательский центр нейрокомпьютерных систем и нейросетевых технологий Академии наук Татарстана и Минэкономики РФ (СНИЦ “Нейросистемы”).

Конечно для многих людей нейронные сети и нейрокомпьютеры представляются чем то экзотическим и интригующим. Но, прежде всего, пусть никого не вводит в заблуждение употребление слова “нейро”. Искусственная нейронная сеть или, как еще говорят, модель нейронной сети похожа на мозг человека не более чем теннисный шарик на планету Марс. Вы же не воспринимаете буквально такие математические термины как “алгоритм отжига” или что - либо подобное. Вот и словосочетание “теория нейронных сетей” - не более чем обобщенное название вполне конкретной и формальной области математики. С математической точки зрения нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структуру, состоящую из однотипных, параллельно работающих процессорных элементов - моделей нейронов. Однако структурно, функционально и алгоритмически модель нейронной сети при обработке информации и выполнении вычислительного процесса в некотором смысле действительно имитирует отдельные свойства естественных нейронных сетей. Ну а для реализации искусственных нейронных сетей как раз и используют нейрокомпьютеры, т.е. вычислительные устройства, которые максимально ориентированы по своей структуре и функциям на эффективное моделирование нейронных сетей и реализацию нейронных алгоритмов решения различных прикладных задач. В целом научное направление, включающее в себя теорию нейронных сетей, разработку нейронных алгоритмов решения прикладных задач и непосредственно создание нейрокомпьютеров на различной элементной базе – цифровой, аналоговой, оптической и др., получило общее название “нейроком-пьютинг”.

По мнению специалистов, создание и использование нейрокомпьютеров является целесообразным по двум причинам. Во - первых, их архитектура ориентирована на параллельные вычисления и позволяет выполнять их без тех осложнений, с которыми связано выполнение этих вычислений на традиционных ЭВМ, ориентированных на последовательную обработку данных. Во - вторых, нейрокомпьютеры не работают по жесткому алгоритму, не перепрограм-мируются под разные задачи, а каждый раз обучаются решению новой проб-лемы. Конечно, необходимость обучения нельзя считать только достоинством. Отрицательными его сторонами являются как необходимость организации специальных наборов данных для обучения - обучающих выборок, так и затраты времени на их создание. Более того, использование нейрокомпьютеров для решения задач, требующих высокой точности, может оказаться нецеле-сообразным .Однако при решении задач, для которых не существует алгоритма или решение по алгоритму занимает слишком много времени, нейрокомпьютеры оказываются предпочтительнее традиционных. Здесь сразу возникает их значи-тельное преимущество. Поэтому и возник с конца 80 - х годов этот нейро-компьютерный бум, который не затихает по настоящее время.

Наиболее эффективны нейрокомпьютерные технологии прежде всего на задачах, где необходимо обрабатывать неполную и нечеткую информацию. Например, распознавание летящей цели, медицинская диагностика, прогнозиро-вание различных чрезвычайных ситуаций, прогнозирование в экономической и финансовой сферах, моделирование в научных экспериментах, управление технологическими процессами и т.д. Все это возможно для нейрокомпьютеров благодаря их способности к обучению, установлению ассоциативных связей, распознаванию образов, т.е. благодаря имитации работы биологических нейрон-ных сетей.

С расширением сферы применения нейронных сетей возникают всё новые задачи, которые требуют применения нейронных сетей большой размерности и реального времени их моделирования. Для этих целей персональные ЭВМ слишком медленные, большинство супер ЭВМ и параллельных ЭВМ имеют большие габариты и высокую стоимость, а известные зарубежные нейрокомпьютеры во многих реализациях специализированы на узкий класс нейросетевых задач или отдельные классы задач и не позволяют эффективно решать прикладные задачи большой размерности при малом времени реакции. Таким образом, несмотря на большое количество известных в мире нейрокомпьютеров, постоянно возникают всё новые требования к созданию и использованию высокопроизводительных и универсальных вычислительных средств, структурно и функционально поддерживающих прикладные процессы нейрообработки информации в режиме супервычислений при высоких требова-ниях к быстродействию. Что касается России, то до отечественных разработок, начатых в конце 80-х годов в рамках государственных проектов, несмотря на наличие мощной вычислительной техники и фундаментальных работ в области теории нейронных сетей, промышленных нейрокомпьютеров отечественной разработки не было. Именно в направлении исследований и создания методов, алгоритмов и средств построения высокопроизводительных параллельных цифровых нейрокомпьютеров общего и специального назначения конкретно на элементной базе широкого применения с ориентацией на промышленное изготовление работали и работают наши учёные и разработчики в г. Казани.

Хотелось бы немножко окунуться в историю развития нейрокомпьютинга в г. Казани. Разработками промышленных нейрокомпьютеров в г. Казани мы начали заниматься в 1989 году в составе НИИ ВС. Тогда и был создан отдел нейрокомпьютерных и транспьютерных систем. Тогда же мы получили первое техническое задание на разработку образцов отечественных нейрокомпьютеров, способных объединяться в нейрокомпьютерные системы различного функцио-нального назначения. Был сформирован достаточно мощный и квалифи-цированный коллектив разработчиков, который успешно справился с первыми этапами задания. Были созданы макетные образцы нескольких моделей нейрокомпьютерной техники. С 1994 года разработки были продолжены нами в КГТУ им. А.Н. Туполева (КАИ). Вновь сформированный небольшой коллектив (включая студентов и аспирантов – толковые ребята) вначале довел новые разработки до промышленных образцов, а затем создал и другие серийно-пригодные модели унифицированного ряда отечественных нейрокомпьютеров.

В настоящее время научно-исследовательские работы в области нейрокомпьютинга ведутся в основном на базе СНИЦ “Нейросистемы”, который административно вошел в состав Отделения физики, энергетики, наук о Земле АН Татарстана.

Что касается текущих и предстоящих исследований и разработок в рамках СНИЦ “Нейросистемы”, то здесь можно выделить следующий ряд основных задач: проведение фундаментальных, прикладных и научных исследований и разработок в области нейронных сетей, нейроматематики, нейрокомпьютерных систем, параллельных и других интенсивных технологий, а также создание на их основе новых перспективных прикладных систем различного функционального назначения; внедрение в народное хозяйство новых перспективных технологий и техники; обучение и консультации научно - инженерных кадров для отраслевых институтов, организаций, промышленных предприятий и фирм с целью ускоренного и эффективного применения разработок СНИЦ; участие в создании Российской студенческой нейрокомпьютерной ассоциации; участие в работах Российской ассоциации по нейроинформатике; организация совместных исследований и разработок с рядом ведущих зарубежных фирм, специализиру-ющихся в области нейрокомпьютинга, с которыми нами устанавливаются дело-вые контакты.

В течении ряда последних лет группа ученых и разработчиков г. Казани на базе КГТУ им. А.Н.Туполева (КАИ) и СНИЦ “Нейросистемы” совместно с Минэкономикой РФ и Российской Академий наук, а также в рамках научных направлений Академии наук Татарстана провела целый ряд научно – исследо-вательских и опытно - конструкторских работ в области нейрокомпьютеров и нейросетевых технологий, а также высокопараллельных транспьютерных технологий обработки информации. Проведен ряд исследований в области прикладных нейроприложений. Разработаны и апробированы новые нейро-сетевые методы и высокоскоростные алгоритмы настройки прикладных нейронных сетей для их реализации на параллельных цифровых нейроком-пьютерах ( в частности для организации ассоциативной нейронной памяти с быстрым поиском в базах данных особо большой размерности, организации защиты информации от несанкционированного доступа при передаче данных по каналам связи, генерации случайных сигналов и др.). В КГТУ им. С.М.Кирова (КХТИ) ведутся работы в области нейронечеткой логики, в КГУ – в области теории нейронных сетей и т.д.

Могу сказать, что в этом году мы ведем проработку вопросов создания второго поколения мощных высокопроизводительных цифровых нейрокомпь-ютеров с многоуровневой параллельной архитектурой. В них будут реализованы новые идеи, практические наработки по программным и аппаратным средствам, а также текущие и перспективные требования рынка нейрокомпьютерной техники различного применения. Аппаратная реализация новых быстрых алгоритмов обучения и эксплуатации прикладных нейронных сетей (известные базовые алгоритмы для современных серьезных нейроприложений уже недостаточны по их быстродействию и качеству) с использованием нового поколения транспьютеров (микропроцессоров, созданных специально для построения параллельных вычислительных систем ) для реализации первого (коммуникационного) уровня распараллеливания с организацией второго и третьего уровней распараллеливания нейровычислений на базе современных высокопроизводительных микропроцессоров серий Альфа, Intel 860, програм-мируемых логических интегральных схем (ПЛИС) и отечественных разработок нейрочипов серии “Нейрон”, позволит создать мощные универсальные нейрокомпьютеры, способные конкурировать на мировом рынке. Создание нейроплат для персональных компьютеров в настоящее время уже неперспективно в части задач большой размерности. Серьезный заказчик требу-ет супервычислений, а значит очень высокой производительности нейрообра-ботки, определяемой миллиардами нейроопераций в секунду.

В плане создания прикладных нейроприложений, не требующих очень высокого быстродействия, мы будем как и прежде использовать фирменные и нами созданные оригинальные нейросетевые пакеты программ для персональных компьютеров. Здесь у нас предстоят работы в области медицины и здраво-охранения, нефтедобывающей и нефтеперерабатывающей промышленности, экологии и др. Не оставим без своего внимания и теорию нейронных сетей.

Работы для Казанских нейрокомпьтерщиков предстоит много. При этом понятно, что только объединенными усилиями в текущих трудных экономичес- ких условиях можно создать что – либо стоящее. Тем более внедрить. Поэтому планируется по мере открытия финансирования подключение к работам многих наших бывших и настоящих соисполнителей и соратников как в г. Казани, так и в других регионах России.

У нас налажены тесные научные и производственные связи с рядом НИИ и предприятий бывшего Миноборонпрома РФ - НИИ “Комета”, Научным центром нейрокомпьютеров, НИИ “Квант” (г. Москва), НИИ ВС, КНИИРЭ (г. Казань) и др., с научными коллективами ряда ВУЗов РФ и СНГ - УлГТУ (г. Ульяновск), МФТИ - (г. Москва), КГУ и КГТУ им. С.М. Кирова (г. Казань), ДПИ (г. Донецк), КГТУ (г. Красноярск), УГАТУ (г. Уфа) и др., а также организаций Российской Академии наук - ИПУ РАН (г. Москва), ВЦ Сибирского отделения РАН (г. Красноярск) и др.

Начиная с 1993 года на факультете технической кибернетики и информати-ки КГТУ им. А.Н.Туполева в рамках специализации по кафедре ЭВМ поставлены и читаются лекционные курсы “Нейрокомпьютерные системы” и “Транспьютер-ные системы”. В лабораторном практикуме используются транспьютерная техника и нейрокомпьютерная технология. Разработаны и внедрены в учебный процесс ряд нейросетевых пакетов программ для персональных компьютеров, ориентированных на изучение нейронных сетей и технологии разработки нейроприложений. Дипломное проектирование многих студентов связано с нейрокомпьютерами. Ряд аспирантов работает над кандидатскими диссертациями по нейрокомпьютерной тематике. Должные усилия в этом направлении проявляют КГУ и КГТУ им. С.М. Кирова.

Таким образом можно с уверенностью говорить, что в Татарстане в настоящее время имеются весьма серьезный опыт, задел и налаженные связи с ведущими научными и производственными коллективами России в области нейрокомпьютинга, которые позволяют сделать вывод о потенциальной готовности наших ученых и разработчиков к решению широкого спектра прикладных, народнохозяйственных задач.




Похожие:

Нейрокомпьютеры и их применение iconДокументы
1. /Материалы курса Видеоинформатика и нейрокомпьютеры/LEC_222.DOC
2. /Материалы...

Нейрокомпьютеры и их применение iconПрактическое применение
Практическое применение экономических знаний при изучении предмета материальные технологии
Нейрокомпьютеры и их применение iconВыборнова Наталья Александровна учитель высшая Фукс Валентина Антоновна учитель I методическая тема шмо: Применение компетентностного подхода на урок
«Применение компетентностного подхода на уроках математики и информатики с целью повышения качества образования»
Нейрокомпьютеры и их применение icon"Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга"
Сегодня мировое сообщество осознает необходимость качественного прогнозирования, а потому для его проведения находят применение ряд...
Нейрокомпьютеры и их применение iconНейрокомпьютинг, нейросети и нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютинг или обработка данных с помощью нейроподобных сетей, реализованных на компьютерах либо в виде программ, либо аппаратным...
Нейрокомпьютеры и их применение iconНейрокомпьютинг, нейросети и нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютинг или обработка данных с помощью нейроподобных сетей, реализованных на компьютерах либо в виде программ, либо аппаратным...
Нейрокомпьютеры и их применение iconНейрокомпьютинг, нейросети и нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютинг или обработка данных с помощью нейроподобных сетей, реализованных на компьютерах либо в виде программ, либо аппаратным...
Нейрокомпьютеры и их применение iconТема: «циклопарафины: строение, свойства, применение»
Знать физические и химические свойства циклопарафинов в сравнении с предельными углеводородами, уметь записывать уравнения реакций,...
Нейрокомпьютеры и их применение iconПоказатели повторных максимумов в подходах «до отказа» и их применение в тяжёлой атлетике Петр Полетаев, кандидат педагогических наук, фгу «Центр спортивной подготовки сборных команд России»
Показатели повторных максимумов в подходах «до отказа» и их применение в тяжёлой атлетике
Нейрокомпьютеры и их применение icon«Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга»
Реферат на тему «Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга» 5
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов