С начала 80-х годов ИНС вновь привлекли интерес исследователей, что связано с энергетическим подходом Хопфилда[4] и алгоритмом обратного распространения для обучения многослойного перцептрона (многослойные сети прямого распространения), впервые предложенного Вербосом[5] . При этом важную роль сыграли работы группы PDP (Parallel Distributed Processing) . В них рассматривались нейронные сети, названные многослойными перцептронами, которые оказались весьма эффективными для решения задач распознавания, управления и предсказания. (Многослойные перцептроны занимают ведущее положение, как по разнообразию возможностей использования, так и по количеству успешно решенных прикладных задач .)
По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ.
Во первых — высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности.
Во вторых — нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
В третьих — устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.
Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков:
1. Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами.
2. В силу своей уникальности эти устройства достаточно дорогостоящи.
Несмотря на недостатки, нейрокомпьютеры могут быть успешно использованы в различных областях народного хозяйства.
— Управление в режиме реального времени: самолетами, ракетами и технологическими процессами непрерывного производства (металлургического, химического и др.);
— Распознавание образов: человеческих лиц, букв и иероглифов, сигналов радара и сонара, отпечатков пальцев в криминалистике, заболеваний по симптомам (в медицине) и местностей, где следует искать полезные ископаемые (в геологии, по косвенным признакам);
— Прогнозы: погоды, курса акций (и других финансовых показателей), исхода лечения, политических событий (в частности результатов выборов), поведения противников в военном конфликте и в экономической конкуренции;
— Оптимизация и поиск наилучших вариантов: при конструировании технических устройств, выборе экономической стратегии и при лечении больного.
Этот список можно продолжать, но и сказанного достаточно для того, чтобы понять, что нейрокомпьютеры могут занять достойное место в современном обществе.
Что же представляет из себя нейрокомпьютер? Нейрокомпьютеры бывают двух типов:
1. Большие универсальные компьютеры построенные на множестве нейрочипов.
2 Нейроимитаторы, представляющие собой программы для обычных компьютеров, имитирующие работу нейронов. В основе такой программы заложен алгоритм работы нейрочипа с определенными внутренними связями. Что — то типа “Черного ящика”, по принципу которого он и работает. На вход такой программы подаются исходные данные и на основании закономерностей, связанных с принципом работы головного мозга, делаются выводы о правомерности полученных результатов.
Большинство сегодняшних; нейрокомпьютеров; представляют собой просто персональный компьютер или рабочую станцию, в состав которых входит дополнительная нейроплата. К их числу относятся, например, компьютеры серии FMR фирмы Fujitsu. Такие системы имеют бесспорное право на существование, поскольку их возможностей вполне достаточно для разработки новых алгоритмов и решения большого числа прикладных задач методами нейроматематики.
Однако наибольший интерес представляют специализированные; нейрокомпьютеры , непосредственно реализующие принципы НС.
Типичными представителями таких систем являются компьютеры семейства Mark фирмы TRW (первая реализация перцептрона, разработанная Розенблатом, называлась Mark I).
Модель Mark III фирмы TRW представляют собой рабочую станцию, содержащую до 15 процессоров семейства Motorola 68000 с математическими сопроцессорами. Все процессоры объединены шиной VME. Архитектура системы, поддерживающая до 65 000 виртуальных процессорных элементов с более чем 1 млн. настраиваемых соединений, позволяет обрабатывать до 450 тыс. межсоединений/с.
Mark IV - это однопроцессорный суперкомпьютер с конвейерной архитектурой. Он поддерживает до 236 тыс. виртуальных процессорных элементов, что позволяет обрабатывать до 5 млн. межсоединений/с.
Компьютеры семейства Mark имеют общую программную оболочку ANSE (Artificial Neural System Environment), обеспечивающую программную совместимость моделей.
Помимо указанных моделей фирмы TRW предлагает также пакет Mark II - программный эмулятор НС.
Другой интересной моделью является нейрокомпьютер NETSIM, созданный фирмой Texas Instruments на базе разработок Кембриджского университета. Его топология представляет собой трехмерную решетку стандартных вычислительных узлов на базе процессоров 80188. Компьютер NETSIM используется для моделирования таких моделей НС, как сеть Хопфилда - Кохонена и НС с обратным распространением. Его производительность достигает 450 млн. межсоединений/с.
Фирма Computer Recognitiion Systems (CRS) продает серию нейрокомпьютеров WIZARD/CRS 1000, предназначенных для обработки видеоизображений. Размер входной изображения 512 x 512 пиксел. Модель CRS 1000 уже нашла применение в промышленных системах автоматического контроля.
Нейрокомпьютеры являются предметом исследований сразу нескольких дисциплин, поэтому единое определение нейрокомпьютера можно дать только с учетом различных точек зрения, адекватных разным направлениям науки.
Математическая статистика. Нейрокомпьютеры - это системы, позволяющие сформировать описания характеристик случайных процессов и совокупности случайных процессов, имеющих в отличие от общепринятого, сложные, зачастую многомодальные или вообще априори неизвестные функции распределения.
Математическая логика и теория автоматов. Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Как следствие этого введены специфические связи между элементами, которые являются предметом отдельного рассмотрения.
Теория управления. В качестве объекта управления выбирается частный случай, хорошо формализуемый объект - многослойная нейронная сеть, а динамический процесс ее настройки представляет собой процесс решения задачи. При этом практически весь аппарат синтеза адаптивных систем управления переносится на нейронную сеть как частный вид объекта управления.
Вычислительная математика. В отличие от классических методов решения задач нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейронных сетей. Это ограничение позволяет разрабатывать алгоритмы, потенциально более параллельные, чем любая другая их физическая реализация. Множество нейросетевых алгоритмов решения задач составляет новый перспективный раздел вычислительной математики, условно называемый нейроматематикой.
Вычислительная техника. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических решения:
упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры и резко усложнены связи между элементами;
программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей междупроцессорными элементами.
Медицина (нейробиологический подход). Нейрокомпьютер - это вычислительная система представляющаясобой модель взаимодействия клеточного ядра, аксонов и дендридов, связанных синаптическими связями (синапсами) (т.е. модель биохимических процессов протекающих в нервных тканях).
Общее определение нейрокомпьютера может быть представлено в следующем виде. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе.
1.http://www.osp.ru
2.http://www.bmstu.ru
3.http://neurnews.iu4.bmstu.ru
4.http://www.module.ru.