Neyrokompyuter bu tabiiy nerv tizimlarining ishlash tamoyillariga asoslangan axborot

Neyrokompyuter
Neyrokompyuter - bu tabiiy nerv tizimlarining ishlash tamoyillariga asoslangan axborotni qayta ishlash qurilmasi. Ushbu tamoyillar rasmiylashtirilishi, bu sun'iy neyron tarmoqlar nazariyasi haqida gapirish imkonini berdi. Neyrokompyuterlarning muammolari real fizik qurilmalarni qurishdan iborat bo'lib, bu nafaqat oddiy kompyuterda sun'iy neyron tarmoqlarini modellashtirishga, balki kompyuterning ishlash tamoyillarini o'zgartirishga imkon beradi, shuning uchun ular sun'iy neyron tarmoqlari nazariyasiga muvofiq ishlaydi deb aytish mumkin bo'ladi.
Tarix
Neyrokibernetika, neyroinformatika, neyrokompyuterlar atamalari yaqinda - XX asrning 80-yillari o'rtalarida ilmiy qo'llanila boshlandi. Biroq, elektron va biologik miyalar hisoblash tarixi davomida doimiy ravishda taqqoslanadi. N. Wienerning mashhur "Kibernetika" (1948) kitobida "Hayvon va mashinada nazorat va aloqa" subtitrlari mavjud.
Birinc hi neyrokompyuterlar Rosenblatt perseptronlari edi: Mark-1 (1958) va Tobermory (1961-1967), shuningdek Adalin, Widrow va Hoff (1960) tomonidan delta qoidasi (Widrow formulasi) asosida ishlab chiqilgan. Adaline (Widrow Learn adaptiv adder) endi ko'plab signallarni qayta ishlash va aloqa tizimlarida standart xususiyatdir. Birinchi neyrokompyuterlarning xuddi shu seriyasida 1961 yilda M. M. Bongard boshchiligida ishlab chiqilgan "Kora" dasturi mavjud.
Rozenblatning monografiyasi (1958) neyrokompyuterni rivojlantirishda muhim rol o‘ynadi.
Neyrobionika g'oyasi (neyro-tamoyillarga asoslangan texnik vositalarni yaratish) 1980-yillarning boshlarida faol amalga oshirila boshlandi. Quyidagi qarama-qarshilik turtki bo'ldi: kompyuterlarning elementar qismlarining o'lchamlari asab tizimidagi elementar "axborot o'tkazgichlari" ning o'lchamlariga tenglashdi, individual elektron elementlarning tezligi biologik tizimlarga qaraganda millionlab marta kattaroq bo'ldi. Tabiiy muhitda, tirik tizimlarda muammolarni, ayniqsa, yo'naltirish va qaror qabul qilish bilan bog'liq vazifalarni hal qilish samaradorligi hali ham yuqori.
Neyrokompyuterlarning rivojlanishiga yana bir turtki 1980-yillarda neyron tarmoqlar nazariyasiga oid nazariy ishlanmalar (Xopfild tarmoqlari, Kohonen tarmoqlari, orqaga tarqalish usuli) tomonidan berildi.
Asosiy g'oya - aloqadorlik
Qayta ishlash va xotira birliklarining kombinatsiyasi bo'lgan raqamli tizimlardan farqli o'laroq, neyroprotsessorlar juda oddiy protsessorlar orasidagi ulanishlarda taqsimlangan xotirani o'z ichiga oladi, ularni ko'pincha rasmiy neyronlar yoki bir xil turdagi rasmiy neyronlarning bloklari deb ta'riflash mumkin. Shunday qilib, protsessorlar tomonidan muayyan funktsiyalarni bajarish bo'yicha asosiy yuk tizim arxitekturasiga to'g'ri keladi, uning tafsilotlari, o'z navbatida, neyronlararo ulanishlar bilan belgilanadi. Ma'lumotlar xotirasini ham, algoritmlarni ham bog'lanishlar tizimi (va ularning og'irliklari) bilan ifodalashga asoslangan yondashuv aloqadorlik deb ataladi.
Neyrokompyuterlarning uchta asosiy afzalliklari:
1. Barcha neyroinformatika algoritmlari juda parallel va bu allaqachon yuqori ishlash kafolati hisoblanadi.
2. Neyrosistemalar osongina aralashuv va buzilishlarga juda chidamli bo'lishi mumkin.
3. Barqaror va ishonchli neyrotizimlar parametrlarning sezilarli darajada tarqalishi bilan ishonchsiz elementlardan ham yaratilishi mumkin.
Neyrokompyuterlarni ishlab chiquvchilar AVM - analog kompyuterlarning barqarorligi, tezligi va parallelligini zamonaviy kompyuterlarning ko'p funksiyaliligi bilan uyg'unlashtirishga intilishadi.[8]
Samarali parallellik muammosi
Barcha neyroinformatika va neyrokompyuter tomonidan hal qilingan markaziy muammoning roli uchun A. Gorban samarali parallellik muammosini taklif qildi. Kompyuterning ishlashi protsessorlar soniga qaraganda ancha sekin o'sishi uzoq vaqtdan beri ma'lum. M. Minsky gipotezani shakllantirdi: parallel tizimning ishlashi protsessorlar sonining logarifmiga mutanosib ravishda (taxminan) o'sadi - bu chiziqli funktsiyadan (Minskiy gipotezasi) ancha sekinroqdir.
Ushbu cheklovni bartaraf etish uchun quyidagi yondashuv qo'llaniladi: muammolarning turli sinflari uchun nozik parallelizmning ba'zi mavhum arxitekturasidan (paradigmasidan) foydalanadigan maksimal parallel hal qilish algoritmlari va aniq parallel kompyuterlar uchun parallel jarayonlarni amalga oshirish vositalaridan foydalaniladi. berilgan mavhum arxitektura yaratiladi. Natijada, parallel dasturlarni ishlab chiqarish uchun samarali apparat paydo bo'ladi.
Neyroinformatika turli sinflardagi muammolarni hal qilish uchun universal nozik taneli parallel arxitekturani taqdim etadi. Muayyan vazifalar uchun hal qilish algoritmining mavhum neyron tarmog'i amalga oshirilishi quriladi, keyinchalik u maxsus parallel hisoblash qurilmalarida amalga oshiriladi. Shunday qilib, neyron tarmoqlar parallelizmdan samarali foydalanish imkonini beradi.
Zamonaviy neyrokompyuterlar
Zamonaviy neyrokompyuterlar
Ko'pgina tadqiqot guruhlarining uzoq muddatli sa'y-harakatlari shuni ko'rsatdiki, hozirgi kunga qadar juda ko'p turli xil "o'rganish qoidalari" va neyron tarmoqlarning arxitekturalari, ularning apparat ta'minoti va amaliy muammolarni hal qilish uchun neyron tarmoqlardan foydalanish texnikasi to'plangan.
Ushbu intellektual ixtirolar neyron tarmoqlarning "hayvonot bog'i" shaklida mavjud. Har bir hayvonot bog'i tarmog'ining o'z arxitekturasi, o'rganish qoidasi mavjud va muayyan muammolarni hal qiladi. So'nggi o'n yillikda strukturaviy elementlarni standartlashtirish va ushbu "hayvonot bog'i" ni "texnopark" ga aylantirish bo'yicha jiddiy harakatlar qilindi: hayvonot bog'idagi har bir neyrotarmoq berilgan tuzilishga ega ideal universal neyrokompyuterda amalga oshiriladi.
Ideal neyrokompyuterning funktsional komponentlarini tanlashning asosiy qoidalari (Mirkesga ko'ra):
1. Nisbiy funktsional izolyatsiya: har bir komponent aniq funktsiyalar to'plamiga ega. Uning boshqa komponentlar bilan o'zaro ta'sirini kam sonli so'rovlar deb ta'riflash mumkin.
2. Boshqa komponentlarni o'zgartirmasdan har qanday komponentning turli xil amalga oshirilishini almashtirish qobiliyati.
Neyrokompyuterlar bozori asta-sekin rivojlanmoqda. Hozirgi vaqtda turli vazifalar uchun turli xil yuqori parallel neyro-tezlashtiruvchilar (koprotsessorlar) keng qo'llaniladi. Bozorda universal neyrokompyuterlarning bir nechta modellari mavjud, chunki ularning aksariyati maxsus ilovalar uchun mo'ljallangan. Neyrokompyuterlarga misol sifatida Synapse neyrokompyuteri (Siemens, Germaniya), NeuroMatrix protsessorini keltirish mumkin. “Neyrokompyuterlar: ishlab chiqish, qo‘llash” nomli ixtisoslashtirilgan ilmiy-texnikaviy jurnali chop etilmoqda. Neyrokompyuterlar bo'yicha har yili konferentsiyalar o'tkaziladi. Texnik nuqtai nazardan, bugungi kunda neyrokompyuterlar bir xil buyruqlar va bir nechta ma'lumotlar oqimlari (MSIMD arxitekturasi) parallel oqimlari bo'lgan hisoblash tizimlaridir. Bu massiv parallel hisoblash tizimlarini rivojlantirishning asosiy yo'nalishlaridan biridir.
Sun'iy neyron tarmoq xuddi kompyuter dasturi kabi (neyro) kompyuterdan (neyro) kompyuterga o'tkazilishi mumkin. Bundan tashqari, uning asosida ixtisoslashtirilgan yuqori tezlikdagi analog qurilmalar yaratilishi mumkin. Neyron tarmoqni universal (neyro) kompyuterdan begonalashtirishning bir necha darajalari mavjud: universal qurilmada o'qitilgan va vazifalar kitobini boshqarishda, algoritmlarni o'rganishda va arxitekturani o'zgartirishda boy imkoniyatlardan foydalanadigan tarmoqdan, o'rganmasdan begonalashtirishni yakunlash va modifikatsiya qilish imkoniyatlari, faqat o'qitilgan tarmoqning ishlashi.
Neyron tarmoqni uzatishga tayyorlash usullaridan biri uning verbalizatsiyasidir: o'qitilgan neyron tarmoq foydali ko'nikmalarni saqlab qolgan holda minimallashtiriladi. Minimallashtirilgan tarmoqning tavsifi yanada ixcham va ko'pincha aniq talqin qilish imkonini beradi.
Yangi Twist - Wetware
Asosiy maqola: Biokompyuterlar
Neyrokompyuterda biologik neyronlarning elektron elementlar bilan bog'lanishiga asoslangan yangi yo'nalish asta-sekin kamol topmoqda. Software (dasturiy ta'minot) va Hardware (elektron apparat) bilan o'xshashlik bo'yicha, bu ishlanmalar Wetware (ingliz tili) deb nomlangan.
Hozirgi vaqtda biologik neyronlarni nanotolalar (Nanowire (ingliz)) yordamida subminiatyurali dala effektli tranzistorlar bilan ulash texnologiyasi allaqachon mavjud. Ishlanma zamonaviy nanotexnologiyadan foydalanadi. Xususan, uglerod nanotubalari neyronlar va elektron qurilmalar o'rtasida aloqa o'rnatish uchun ishlatiladi.
"Wetware" atamasining yana bir ta'rifi ham keng tarqalgan - "inson-kompyuter" tizimlarida inson komponenti.
Qollanilishi
1. Real vaqtda nazorat qilish, jumladan:

• 
  samolyotlar va raketalar,
  

• 
  uzluksiz ishlab chiqarishning texnologik jarayonlari (energetika, metallurgiya va boshqalar),
  
• 
  gibrid (elektr benzinli) avtomobil dvigateli,
  
• 
  pnevmatik silindr,
  
• 
  payvandlash mashinasi,
  
• 
  elektr pechka,
  
• 
  turbogenerator.
  

2. Shaklni aniqlash:

• 
  tasvirlar, inson yuzlari, harflar va ierogliflar, sud-tibbiy barmoq izlari, nutq, radar va sonar signallari,
  
• 
  elementar zarralar va ular bilan sodir bo'ladigan fizik jarayonlar (tezlatgichlarda tajribalar yoki kosmik nurlarni kuzatish),
  
• 
  alomatlari bo'yicha kasalliklar (tibbiyotda),
  
• 
  foydali qazilmalarni izlash kerak bo'lgan hududlar (geologiyada, bilvosita belgilar bo'yicha),
  
• 
  xavfsizlik tizimlarida xavf belgilari,
  
• 
  kimyoviy birikmalarning tuzilishi bo'yicha xossalari (xemoinformatikada)
  

3. Reak vaqtni bashorat qilish:

• 
  ob-havo,
  
• 
  aktsiya narxi (va boshqa moliyaviy ko'rsatkichlar),
  
• 
  davolash natijasi,
  
• 
  siyosiy voqealar (saylov natijalari, xalqaro munosabatlar va boshqalar),
  
• 
  harbiy mojaroda va iqtisodiy raqobatda dushmanning xatti-harakati (haqiqiy yoki potentsial);
  
• 
  nikoh munosabatlarining barqarorligi.
  

4. Optimallashtirish - eng yaxshi variantlarni topish:

• 
  texnik qurilmalarni loyihalashda,
  
• 
  iqtisodiy strategiyani tanlashda,
  
• 
  jamoani tanlashda (korxona xodimlaridan sportchilar va qutb ekspeditsiyalari ishtirokchilarigacha),
  
• 
  bemorni davolashda.
  

5. Katta shovqin mavjudligida signalni qayta ishlash.
6. Protezlash ("aqlli protezlar") va tabiiy funktsiyalarni yaxshilash, shu jumladan, inson asab tizimini kompyuterlarga (neyro-kompyuter interfeysi) bevosita ulanishi orqali.
7. Psixodiagnostika
8. Telekommunikatsion firibgarlik, uni neyrotarmoq texnologiyalari yordamida aniqlash va oldini olish – ayrim ekspertlarning fikricha, ular telekommunikatsiya tarmoqlarida axborot xavfsizligini ta’minlash sohasida eng istiqbolli texnologiyalardan biri hisoblanadi.
9. Axborot xavfsizligi