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 виявлення схованих речовин за допомогою системи на базі теплових нейронів і за допомогою нейрокомп’ютера на замовлених цифрових нейрочіпах. 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.

Прикладні задачі:

- обробка зображень;

- обробка сигналів;

- системи керування динамічними об’єктами.

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.

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

Системи керування динамічними об’єктами - це одна із самих перспективних, областей застосування нейрокомп’ютерів. США і Фінляндія ведуть роботи з використання нейрокомп’ютерів для керування хімічними реакторами.

Перспективною вважається розробка нейрокомп’ютера для керування рухливою установкою гіперзвукового літака. Доцільним для вирішення за допомогою нейрокомп’ютера є задача навчання нейронної мережі виробленню точного маневру винищувача, задача керування роботами: пряма, зворотна кінематичні і динамічні задачі, планування маршруту руху робота. Перехід до нейрокомп’ютерів тут зв’язаний у першу чергу з обмеженістю обсягів розміщення обчислювальних систем, а також з необхідністю реалізації ефективного керування в реальному масштабі часу.

Нейромережеві експертні системи

Необхідність реалізації експертних систем за алгоритмами нейромереж виникає при значному збільшенні числа правил і висновків. Прикладами реалізації конкретних нейромережевих експертних систем можуть служити система вибору повітряних маневрів у ході повітряного бою і медична діагностична експертна система для оцінки стану льотчика.

Нейрочіпи і нейрокомп’ютери

Головний результат розробки нейромережевих алгоритмів рішення задач - можливість створення архітектури нейрочіпу, адекватного розв’язуваній задачі. Для реалізації нейромережевих алгоритмів з використанням універсальних мікропроцесорних засобів ефективніше створити архітектури, орієнтовані на виконання нейромережевих операцій, ніж використовувати стандартні, орієнтовані на модифікацію однопроцесорних алгоритмів рішення задач.

На відміну від інших напрямків розвитку надпродуктивної обчислювальної техніки нейрокомп’ютери дають можливість вести розробки з використанням наявного потенціалу електронної промисловості. Необхідно відзначити ряд важливих особливостей даних робіт:

- цей напрямок дозволяє створити унікальні суперкомп’ютери на наявній елементній базі;

- розробки нейрочіпів і нейрокомп’ютерів характеризуються переходом від цифрової обробки до аналого-цифрової і аналогової;

- нейромережеві архітектури у порівнянні з іншими приводять до активізації використання нових технологічних напрямків реалізації (нейросистеми на пластмасі, оптоелектронні й оптичні нейрокомп’ютери, молекулярні нейрокомп’ютери і нанонейроелементи. Виникає потреба в універсалізації САПР нейрочипів);

- народження технології систем на пластмасі і нанотехнології може привести до появи нових надпаралельних архітектур. Починаючи з нанонейроелементів, ми впритул підходимо до інших принципово нових архітектурних елементів, що утворюють надпаралельні високопродуктивні обчислювальні системи.

Нейрокомп’ютери є перспективним напрямком розвитку сучасної високопродуктивної обчислювальної техніки, а теорія нейронних мереж і нейроматематика являють собою пріоритетні напрямки обчислювальної науки, і при відповідній підтримці будуть інтенсивно розвиватися.

Основою активного розвитку нейрокомп’ютерів є принципова відмінність нейромережевих алгоритмів рішення задач від однопроцесорних та малопроцессорних.

Нейрокомп’ютери є предметом досліджень відразу декількох дисциплін, тому єдине визначення нейрокомп’ютера можна дати тільки з врахуванням різних точок зору, адекватних різним напрямкам науки.

З точки зору математичної статистики: нейрокомп’ютери - це системи, що дозволяють сформувати опис характеристик випадкових процесів і сукупності випадкових процесів, що мають складні, багатомодальні чи взагалі невідомі функції розподілу.

З точки зору математичної логіки і теорії автоматів: нейрокомп’ютери - це системи, в яких алгоритм рішення задачі представлений логічною мережею елементів окремого виду - нейронів з повним відмовленням від булевских елементів типу І, АБО, НІ. Як наслідок цього введені специфічні зв’язки між елементами.

З точки зору теорії керування: як об’єкт керування вибирається окремий випадок, добре формалізований об’єкт - багатошарова нейронна мережа, а динамічний процес її налаштування являє собою процес рішення задачі. При цьому практично весь апарат синтезу адаптивних систем керування переноситься на нейронну мережу як окремий вид об’єкта керування.

З точки зору обчислювальної математики: нейрокомп’ютери реалізують алгоритми рішення задач, представлені у вигляді нейронних мереж. Це обмеження дозволяє розробляти алгоритми, потенційно більш паралельні, ніж будь-яка інша їхня фізична реалізація. Множина нейромережевих алгоритмів рішення задач складає новий перспективний розділ обчислювальної математики, умовно названою нейроматематикою.

З точки зору обчислювальної техніки: нейрокомп’ютер - це обчислювальна система, в якій реалізовані два принципових технічних рішення:

- спрощений до рівня нейрона процесорний елемент однорідної структури і різко ускладнені зв’язки між елементами;

- програмування обчислювальної структури перенесено на змінювання вагових зв’язків між процесорними елементами.

Загальне визначення нейрокомп’ютера може бути представлене в наступному вигляді.

Нейрокомп’ютер - це обчислювальна система з архітектурою апаратного і програмного забезпечення, адекватної виконанню алгоритмів, представлених у нейромережевому логічному базисі.

Нейрокомп’ютери дають стандартний спосіб рішення багатьох нестандартних задач. І неважливо, що спеціалізована машина краще вирішує один клас задач. Важливіше, що один нейрокомп’ютер вирішить і цю задачу, і другу, і третю і не треба щораз проектувати спеціалізовану ЕОМ, нейрокомп’ютер зробить все сам і майже не гірше.

Замість програмування навчання. Нейрокомп’ютер вчиться, потрібно лише формувати навчальні множини. Праця програміста замінюється новою працею вчителя. Програміст наказує машині всі деталі роботи, та як вчитель створює “навчальне середовище”, до якого пристосовується нейрокомп’ютер. З’являються нові можливості для роботи.

Нейрокомп’ютери ефективні там, де потрібний аналог людської інтуїції, зокрема, для розпізнавання образів, читання рукописних текстів, підготовки аналітичних прогнозів, перекладу з однієї природної мови на іншу і т.п. Саме для таких задач звичайно важко скласти явний алгоритм.

Нейронні мережі дозволяють створити ефективне програмне та математичне забезпечення для комп’ютерів з високим ступенем розпаралелювання обробки.

Нейрокомп’ютери “демократичні” та дружні, як текстові процесори, тому з ними може працювати будь-хто, навіть зовсім недосвідчений користувач.