Практическое применение нейрокомпьютеров

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА  РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
УЛЬЯНОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ
КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине:
ИНФОРМАТИКА
на тему: «Практическое применение нейрокомпьютеров».
	Выполнила: студентка 1 курса 3б группы    экономического  факультета    Арбузова А. С.    шифр 10071
	Проверила: Федотова Л. М.
УЛЬЯНОВСК - 2011

 

Содержание

 

 

Введение

 

Прошло уже много  лет с того момента, когда появилась  первая ЭВМ. За это время сменилось уже несколько поколений вычислительных машин. Менялись элементная база, конструктивные решения, языки программирования, программное обеспечение, но основы архитектуры, заложенные при создании машин первого поколения, практически без изменения перешли на машины последующих и успешно работают до настоящего времени. Нет сомнений, что идеи машин первого поколения ещё послужат человеку. Однако всё настоятельнее требуются системы, наделённые элементами интеллекта при обработке колоссального объёма информации и в то же время работающие в темпе управляемых процессов.

В таких прикладных областях деятельности человека, как космология, молекулярная биология, гидрология, охрана окружающей среды, медицина, экономика  и многих других, сформулированы проблемы, решение которых потребует вычислительных машин, обладающих колоссальными ресурсами.

На сегодняшний день высокие технические характеристики реализуется только с помощью  дорогостоящих уникальных архитектур от CRAY, SGI, Fujitsu, Hitachi с несколькими тысячами процессоров.

В настоящее время  концептуально разработаны методы достижения высокого быстродействия, которые охватывают все уровни проектирования вычислительных систем. На самом нижнем уровне – это передовая технология конструирования и изготовления быстродействующей элементной базы и плат с высокой плотностью монтажа.

Теоретически совершенствование  элементной базы – самый простой  метод повышения производительности вычислительных систем. Однако на практике он приводит к существенному удорожанию новых разработок. Следовательно, требуется разработка новых принципов вычислений, позволяющих ставить и решать задачи подобного типа, а также способных значительно повысить скорость обработки традиционных вычислительных алгоритмов. К числу новых направлений можно отнести и нейрокомпьютеры.

Все задачи, которые решаются в мире с помощью вычислительных машин, можно поделить условно на две: простые и сложные. Развитие цивилизации идет в основном не за счет решения простых задач, а  за счет решения задач сложных, именно они определяют «интеллект» общества в текущий момент его развития. Это и основа всех высоких технологий. Они-то и ставят новые задачи, трудные и даже безумно трудные, которые не могут быть решены в принципе на обычных персональных компьютерах. Для решения сложных задач существуют и развиваются два класса машин во всем мире.

Первый − это классические кластерные ЭВМ и суперЭВМ с массовым параллелизмом, которые строятся из множества процессоров типа пентиум. Второй класс − нейрокомпьютеры. Нейрокомпьютеры адекватны тем сложным задачам, которые обладают двумя отличительными особенностями. Во-первых, невозможностью их формализации. Допустим, вам нужно распознать человека, идентифицировать его по фотографии, вы не опишите эту задачу никакими дифференциальными или интегральными уравнениями – задача не формализуема. Таких задач в процессе развития новых высоких технологий возникает все больше и больше. А вторая особенность проблем, которые также требуют нейрокомпьютеров, – это уже задачи формализуемые, но они столь большой размерности и сложности, что решать их на обычных ПК и ЭВМ приходится недопустимо долго. А на кластерных машинах или суперЭВМ делать это либо очень дорого, либо компьютер по габаритам не соответствует требованиям того объекта, где должна решаться задача.[7]

 

 

 

Глава 1. Понятие и происхождение нейрокомпьютеров

1. История нейрокомпьютеров

 

Нейрокомпьютеры – это  ЭВМ нового поколения, качественно  отличающиеся от других классов вычислительных систем параллельного типа тем, что  для решения задач они используют не заранее разработанные алгоритмы, а специальным образом подобранные примеры, на которых учатся. Их появление обусловлено объективными причинами: развитие элементной базы, позволяющее на одной плате реализовать персональный компьютер – полнофункциональный компьютер (модель нейрона), и необходимость решения важных практических задач, поставленных действительностью. Попытки создания ЭВМ, моделирующих работу мозга, предпринимались ещё в 40-х гг. специалистами по нейронной кибернетике. Они стремились разработать самоорганизующиеся системы, способные обучаться интеллектуальному поведению в процессе взаимодействия с окружающим миром, причём компонентами их систем обычно являлись модели нервных клеток. Однако зарождавшаяся в это же время вычислительная техника и связанные с нею науки, особенно математическая логика и теория автоматов, оказали сильное влияние на области исследования, связанные с мозгом.

К концу 50-х гг. сформировался  логико-символьный подход к моделированию  интеллекта. Его развитие создало  такие направления, как эвристическое программирование и машинный интеллект, и способствовало угасанию интереса к нейронным сетям. К началу 80-х гг. были созданы условия для возрождения интереса к нейросетевым моделям. Это было связано с накоплением новых данных при экспериментальных исследованиях мозга.

К настоящему времени  сформировался обширный рынок нейросетевых продуктов. Подавляющее большинство  продуктов представлено в виде моделирующего  программного обеспечения. Ведущие  фирмы разрабатывают также и  специализированные нейрочипы или нейроплаты в виде приставок персональным ЭВМ. Наиболее ярким прототипом супернейрокомпьютера является система обработки аэрокосмических изображений, разработанная в США по программе «Силиконовый мозг».

В июле 1992 г. в Японии была принята Пятая Программа (действующая и поныне), связанная с созданием координационного исследовательского центра по реализации международного проекта Real World Computing Partnership (RWCP), основной целью которого являлась разработка практических методов решения реальных задач на основе гибких и перспективных информационных технологий. [4]

В настоящее время  в рамках развития этого проекта  создана трансконтинентальная сеть на базе гетерогенной вычислительной среды, объединяющей Суперкомпьютерный  центр в Штутгарте (Германия), Компьютерный центр в Питсбурге (шт. Пенсильвания), Электротехническую лабораторию в Тшукубе (Япония), Компьютерный центр в Манчестере (Великобритания), в которой часть пользовательских компьютеров выполнена по нейросетевой технологии.

Считается, что 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. 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. Примерно в это же время вышла работа Минского и Пейперта, указавшая ограниченные возможности простейшего перцептрона. Результаты Минского и Пейперта погасили энтузиазм большинства исследователей, особенно тех, кто работал в области вычислительных наук.

В последние годы практически  прекратились продажи специализированных нейрокомпьютеров: рост мощности персональных компьютеров и суперкомпьютеров позволил использовать программную эмуляцию - нейропрограммы, а нейрокомпьютеры и нейропроцессоры применяют только для отдельных задач. Но научно-инженерная мысль двигается, в журналах и материалах конференций по нейронным сетям продолжают появляться работы с описанием новых электронных реализаций нейрокомпьютеров, нейропроцессоров, нейронных сетей. [6]

1.2 Что такое нейрокомпьютер

Рис.1 Нейрокомпьютер компании Инструментальные системы

 

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. 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.

Нейросетевая тематика является междисциплинарной, что обусловило значительные разночтения в общих  терминологических подходах. Нейросетевой тематикой занимаются как разработчики вычислительных систем и программисты, так и специалисты в области медицины, финансово-экономические работники, химики, физики и т.п. То, что понятно физику, совершенно не принимается медиком и наоборот – все это породило многочисленные споры и целые терминологические войны по различным направлениям применения всего где есть приставка нейро-. [1]

Таблица 1 - Наиболее устоявшиеся определения нейрокомпьютера [5]

 

№ п/п	Научное направление	Определение нейровычислительной  системы
1.	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.
2.	Математическая логика	Нейрокомпьютер –  это вычислительная система алгоритм работы которой представлен логической сетью элементов частного вида –  нейронов, с полным отказом от булевых  элементов типа И, ИЛИ, НЕ.
3.	Пороговая логика	Нейрокомпьютер – это вычислительная система, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства
4.	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.
5.	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).
6.	Экономика и финансы	Устоявшегося определения  нет, но чаще всего под нейровычислителем  понимают систему обеспечивающую параллельное выполнение “бизнес”-транзакций.

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. [4]

 

Глава 2. Практическое применение нейрокомпьютеров

2.1 Нейрокомпьютеры в общественной  жизни

 

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. [2]

Рис. 2. Прикладной нейрокомпьютер «Эмбрион» [3]

2.2 Военная техника и нейрокомпьютеры

 

Применение нейрокомпьютеров в военной технике всегда вызывало интерес в первую очередь благодаря  их преимуществам в быстродействии, небольшим габаритам и массам, а также малому энергопотреблению. Нейрокомпьютеры позволяют решать сложные и сверхсложные задачи, не возникавшие до недавнего времени просто из-за невозможности их решения с помощью линейных вычислительных средств. Применение нейросетевого логического базиса позволило перейти к новому отношению производительность – стоимость, за счет резкого повышения первой, основанной на автоматизации исследования предметной области, создании алгоритмов, моделирования, обучении моделей по принципу проб и ошибок.

Фирмами промышленно  развитых страны мира, в первую очередь  США, Великобритании и Японии, ведется интенсивное исследование и применение нейрокомпьютерной технологии при создании военной техники. Первая программа подобного рода была выполнена США в 1987-1988 годах Лабораторией Линкольна Массачусетского института за счет военного бюджета. Особое внимание к данной сфере Президента США Дж.Буша позволило на начало 90-х годов достигнуть существенного прогресса, выражаемого в росте компаний разрабатывающих подобные средства.