Вопрос 12: нейрокомпьютеры

Что касается нейрокомпьютеров, то это не только не формализуемые или плохо формализуемые задачи, в алгоритм решения которых включается процесс обучения на реальном экспериментальном материале (как правило, задачи распознавания образов), но и задачи с естественным параллелизмом (например, обработка изображений).

Нейрокомпьютерные архитектуры в будущем будут завоевывать все большее место среди других архитектур. Уже сегодня существенно расширяется интерес к общематематическим задачам, решаемым в нейросетевом компьютерном базисе. Среди таких задач:

• линейные и нелинейные алгебраические уравнения;

• системы нелинейных дифференциальных уравнений;

• уравнения в частных производных;

• линейное и нелинейное программирование.

На сегодняшний день в основном сформировались три раздела нейроматематики: общий, прикладной и специальный.

Нейроматематика - это раздел вычислительной математики, связанный с решением задач с помощью алгоритмов, представимых в нейросетевом логическом базисе.

Прикладная нейроматематика включает задачи, в принципе не решаемые известными типами вычислительных устройств. Примерами таких задач являются:

контроль кредитных карточек (диагностика фактической принадлежности карточки владельцу с настройкой нейронной сети в пространстве признаков покупаемых товаров);

система скрытого обнаружения веществ с помощью устройств на базе типовых нейронов и нейрокомпьютера на заказных цифровых нейрочипах, что необычайно важно в аэропортах при обнаружении наркотиков, ядерных материалов и т. д.

Сюда можно отнести задачи обработки изображений (сжатие с большим коэффициентом с последующим восстановлением, выделение на изображении движущихся целей и т. д.), задачи обработки сигналов (определение координат цели, прогнозирование надежности электродвигателей и т. д.).

Специальная нейроматематика включает задачи повышения качества и увеличения динамических свойств изображения в системах виртуальной реальности, прямые и обратные задачи в системах защиты информации и т. д.

Логической основой нейрокомпьютеров является теория нейронных сетей (НС). Нейронная сеть - это сеть с конечным числом слов из однотипных элементов аналогов нейронов с различными типами связей между слоями нейронов.

Основные преимущества НС как логического базиса алгоритмов решения сложных задач являются:

• инвариантность методов синтеза НС по отношению к размерности пространства признаков и размеров НС;

• отказоустойчивость в смысле монотонного, а не катастрофического изменения качества решения задачи в зависимости от числа вышедших из строя элементов.

Развитие технологий в микроэлектронике позволяет реализовать новые идеи в архитектурных решениях. В середине 70-х годов появление СИС породило ЭВМ с архитектурой SIMD, в начале 80-х появление БИС позволило создать транспьютер и компьютер с архитектурой MIMD. Во второй половине 80-х годов, когда появилась возможность в одном кристалле аппаратной реализации каскадируемого фрагмента НС с настраиваемыми или фиксированными коэффициентами стали активно проецироваться нейрокомпьютеры. Определение нейрокомпьютера наиболее реально давать, рассматривая его с точки зрения конкретной области применения. С точки зрения вычислительной техники нейрокомпьютер -это вычислительная система с архитектурой MSIMD, в которой реализованы следующие принципиальные решения: упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры; резко усложнены связи между элементами; программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорными элементами. Наиболее общее определение нейрокомпьютера может быть следующим. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой программного и аппаратного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, предъявленных в нейросетевом логическом базисе.