Общие сведения о нейрокомпьютерах

Лет 15-20 назад, многие физики, инженеры, математики обратились к нейронным сетям, которые к тому времени существовали только в виде теоретических моделей. Приток такого большого количества специалистов с естественно – научным образованием привел к тому, что для некоторых теоретических моделей нейронных сетей удалось получить прагматически ценный результат при решении конкретных прикладных задач. После этого нейрокомпьютинг стал столь бурно развиваться, что заговорили о нейрокомпьютерном буме. Сейчас за рубежом нейрокомпьютеры рассматривают не как некое экзотическое устройство, а как в меру традиционное средство решения «распознавальческих» задач. И хотя собственные успехи России в области практического применения нейрокомпьютеров весьма скромные, следует ожидать в ближайшее время, в силу существующей «прозрачности» границ России, рост работ этого направления. В силу этого представляется целесообразным вооружить выпускников МИРЭА знанием основных базовых сведений о нейрокомпьютерах с тем, чтобы они при необходимости могли бы самостоятельно повысить свою квалификацию в этой области.

Нейрокомпьютер - это новое программное и аппаратное средство для распознавания сигналов. Его отличительные черты:

• ассоциативный характер обработки информации (что это такое – в памяти хранится набор эталонов и обработка состоит в том, чтобы отнести поступающий сигнал к тому или иному эталону по заданной мере близости, которая может быть разной и задается архитектурой обрабатывающей нейронной сети, не всегда известной и выражаемой в аналитическом виде;

• способность к мэппингу – способность нейронной сети автоматически построить топологически корректное отображение одного пространства в другое, когда размерности этих пространств разные;

• обучаемость (первые две черты проявляются в результате одной универсальной процедуры обучения на примерах).

Нейрокомпьютер – это устройство, которое воспроизводит (обеспечивает) работу конкретной нейронной сети (нейропарадигмы) и уже эта сеть обрабатывает информацию.

По способу реализации нейропарадигм различают три типа нейрокомпьютеров:

• симуляционные (программные) – работа нейронной сети обеспечивается программно, обычная программа для ЭВМ;

• эмуляционные (программно-аппаратные) – массовые вычислительные операции реализуются специальным аппаратным сопроцессором;

• истинные (аппаратные) - работа всей нейронной сети обеспечивается аппаратно специально разработанным устройством, как правило содержащим специальные микросхемы – нейрочипы.

Нейрокомпьютер должен быть в той или иной степени универсальным, т.е. должен воспроизводить весь набор принятых сейчас нейропарадигм. Обычно при решении прикладных задач используют нейропроцессор, который воспроизводит одну нейропарадигму, оптимальную для решения заданной задачи.

Два направления в современном нейрокомпьютинге:

• техническое (условно) – идет от поставленных прикладных задач и использует развитый математический аппарат физики, инженерии и других точных наук;

• нейробионический – идет от прототипа, мозга, использует новейшие данные науки о мозге и их моделирует с целью создания новых нейропарадигм.

Возможности современных нейрокомпьютеров весьма незначительны по сравнению с мозгом, но при решении некоторых «распознавальческих» прикладных задач весьма существенно превосходят возможности традиционных компьютеров.

Возможности нейрокомпьютера в обработке информации определяются возможностями той нейропарадигмы, которую он воспроизводит.