Тема 10. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий

Тема 10. Современные направления развития
нейрокомпьютерных технологий
Перспективные направления современного
развития нейрокомпьютерных технологий:








нейропакеты,
нейросетевые экспертные системы,
СУБД с включением нейросетевых алгоритмов,
обработка изображений,
управление динамическими системами и обработка
сигналов,
управление финансовой деятельностью,
оптические нейрокомпьютеры,
виртуальная реальность.
Три участка применения нейросетевых
технологий:



общий,
прикладной,
специальный.
Общие задачи



контроль кредитных карточек. Сегодня 60%
кредитных карточек в США обрабатываются с
помощью нейросетевых технологий;
система выявления скрытых веществ с помощью
системы на базе тепловых нейронов и с помощью
нейрокомпьютера на заказанных цифровых
нейрочипах. Подобная система фирмы SAIC
эксплуатируется во многих аэропортах США при
обзоре багажа для выявления наркотиков, взрывных
веществ, ядерных и других материалов;
система автоматизированного контроля безопасного
сохранения ядерных изделий
Прикладные задачи


обработка изображений;
обработка сигналов;
–
–
–

прогнозирование финансовых показателей;
прогнозирование надежности электродвигателей;
предвидение мощности АЭС и прогнозирование
надежности систем электропитания на самолетах;
системы управления динамическими
объектами.
Специальные задачи

Нейросетевые экспертные системы;

Нейрочипы и нейрокомпьютеры.
Компьютеры, разработанные на основе
нейросетевой технологии, принято называть
вычислительными системами шестого
поколения.
Нейронные сети, которые не только умеют
обрабатывать данные, но еще обладают
способностью обучаться, объединяет
суперсовременная технология создания этих
самых систем – нейрокомпьютинг.
Нейрокомпьютеры - это совершенно новый тип
вычислительной техники, иногда их называют
биокомпьютерами. Нейрокомпьютеры можно
строить на базе нейрочипов, которые
функционально ориентированы на конкретный
алгоритм, на решение конкретной задачи.
Понятие "Нейрокомпьютер"
Научное направление
Определение нейровычислительной системы
Математическая статистика
Нейрокомпьютер - это вычислительная система автоматически
формирующая описание характеристик случайных процессов или
их совокупности, имеющих сложные, зачастую многомодальные
или вообще априори неизвестные функции распределения
Математическая логика
Нейрокомпьютер - это вычислительная система алгоритм работы
которой представлен логической сетью элементов частного вида нейронов, с полным отказом от элементов типа И, ИЛИ, НЕ.
Вычислительная техника
Нейрокомпьютер - это вычислительная система с MSIMD
архитектурой, в которой процессорный элемент однородной
структуры упрощен до уровня нейрона, резко усложнены связи
между элементами и программирование перенесено на изменение
весовых
коэффициентов
связей
между
процессорными
элементами.
Медицина (нейробиологический подход)
Нейрокомпьютер - это вычислительная система представляющая
собой модель взаимодействия клеточного ядра, аксонов и
дендридов, связанных синаптическими связями (синапсами) (т.е.
модель биохимических процессов протекающих в нервных
тканях).
Экономика и финансы
Устоявшегося определения нет, но чаще всего под
нейрокомпьютером
понимают
систему
обеспечивающую
параллельное выполнение "бизнес"-транзакций.
Краткий исторический обзор
Теория нейронных сетей, как научное
направление, впервые была обозначена в
классической работе МакКаллока и Питтса
1943 г., в которой утверждалось, что, в
принципе, любую арифметическую или
логическую функцию можно реализовать с
помощью простой нейронной сети.
Краткий исторический обзор
Нейрокомпьютеры получили ощутимое развитие
во второй половине 80-х годов в связи с
прогрессом микроэлектроники. Новый взлет
теории нейронных сетей начался 1983-1986 г.г.
При этом важную роль сыграли работы
группы PDP (Parallel Distributed Processing).
Краткий исторический обзор
В 1958 г. Фрэнк Розенблатт придумал нейронную сеть,
названную перцептроном, и построил первый
Нейрокомпьютер Марк-1 . Перцептрон был
предназначен для классификации объектов. На этапе
обучения "учитель" сообщает перцептрону к какому
классу принадлежит предъявленный объект.
Обученный перцептрон способен классифицировать
объекты, в том числе не использовавшиеся при
обучении, делая при этом очень мало ошибок.
Как устроен Нейрокомпьютер?


Нейрокомпьютеры можно строить на базе
нейрочипов, которые функционально
ориентированы на конкретный алгоритм, на
решение конкретной задачи. Но для решения
задач разного типа требуется целая нейронная
сеть.
Создание компьютера на основе нейронных
систем живого мира базируется на теории
перцептронов
Искусственная нейронная сеть построена на
нейроноподобных элементах:

искусственных нейронах;
Искусственные нейроны, из комбинаций которых состоят
нейронные сети, в принципе, имитируют свойства
биологического нейрона.

нейроноподобных связях.