Горизонты науки Башкортостана (сборник)

Существует несколько способов программно-аппаратной реализации нейрокомпьютеров (при этом используется любой подходящий материальный носитель). Программная эмуляция нейронных сетей (нейроимитаторы) базируется на реализации алгоритма обучения (нейросетевого алгоритма). На базе супер-ЭВМ (многопроцессорных ЭВМ) строятся нейронные сети большого объема. Следующие типы программно-аппаратной реализации НК: на основе программируемых логических интегральных схем и сверхбольших интегральных схем (нейрочипов), к таким относятся 64-разрядные микропроцессоры со статической суперкалярной архитектурой NM6403 и NM6404 – Neuro Matrix, выпускаемые московской фирмой «Модуль» по технологии Samsung. В оптических НК задачи реализуются на элементах оптики. И, наконец, самые передовые технологии – квантовые НК (нанонейрокомпьютеры), имеющие атомно-молекулярные размеры, в том числе ДНК-компьютеры. Преимущество таких компьютеров в том, что они могут решать задачи, превосходящие по своей сложности в тысячи и более раз задачи, которые способны решать любые цифровые (даже самые продвинутые) ЭВМ. А так как все материальные объекты состоят из наноструктур (элементарных частиц, атомов, молекул, макромолекул), то наиболее перспективным представляются разработки именно в этом направлении.

Сухой остаток

Итак, подытожим. Отличительными особенностями нейрокомпьютеров являются: 1) в качестве элементного базиса выступают не элементы пороговой логики (триггеры, регистры, счетчики), а искусственные нейроны – простейшие процессорные элементы с настраиваемыми связями (весами); 2) НК не программируются, а обучаются на примерах; 3) НК позволяют решать плохо формализованные задачи; 4) в силу параллельной архитектуры они имеют потенциально высокое быстродействие и отказоустойчивость (нейроны в нейрочипах более продуктивны, так как могут взаимозаменять друг друга); 5) по критерию «эффективность (качество)/стоимость» они превосходят другие типы ЭВМ.

Самое главное, с помощью НК можно решать плохо формализованные задачи, которые трудно алгоритмизируются, но успешно решаются человеком. Например, распознавание образов, классификация (кластеризация) данных, прогнозирование (предсказание), аппроксимация функций – замена сложных математических объектов более простыми и приближенными (нейросеть – универсальный аппроксиматор-заменитель), оптимизация (решение сложных линейных уравнений) и многое другое.

Практически НК будут использоваться в авиации (управление, навигация, контроль, диагностика, выбор оптимального маршрута), медицине (диагностика, прогнозирование, «кибернетический двойник» – нейросетевая модель человека, на которой проигрываются варианты лечения), бизнесе, финансах, политике (прогнозирование ситуаций, выбор решений – альтернатив), информационной безопасности (биометрические системы идентификации, распознавание лиц и изображений, системы обнаружения атак), энергетике (прогнозирование потребления электроэнергии, диагностика режимов и технического состояния агрегатов), строительстве (виброзащита, управление колебаниями – защита от землетрясений), космосвязи (обработка изображений со спутников) и во многих других областях экономики, политики и социокультурной жизни общества.

Прогнозируется, что к 2030 г. НК сравнятся с человеческим интеллектом. Уже сейчас разработкой и внедрением нейрокомпьтерной техники в мире занимаются свыше 300 фирм и фактически все университеты. Американцы, например, тратят на развитие информационно-вычислительной техники, значительную часть в котором ныне уделяют НК, порядка 2 миллиардов долларов в год. В России, к сожалению, цифры на несколько порядков ниже.

Настало время, когда сама национальная безопасность страны зависит от успешных разработок и скорейшего внедрения новейших информационных и биологических технологий. Нанотехнологии и нейрокомпьютеры в своем влиянии на общественный прогресс приобретают все большее значение. Научно-исследовательский и опытно-конструкторский потенциал нашей страны еще достаточно велик, необходимо задействовать его полностью, а для этого нужна поддержка властей, и прежде всего – адекватные финансовые вливания в эту сферу.

Прорыв в будущее [25]

На одном из заседаний Башкирского отделения Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта завкафедрой математики и информатики БИСТ профессором М. Доломатовым был прочитан интереснейший доклад на тему нанотехнологий. Так что же такое нанотехнология и с чем ее едят?

Мизерные устройства