Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Июня 2013 в 18:05, курсовая работа
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.
Направления применения нейрокомпьютеров крайне разнообразны. Не заменима их роль в областях предполагающий недостаток информации в условиях динамичной среды с высоким уровнем шума, это в первую очередь космос, авиация, робототехника, пеленгация, энергетика, обработка информации, автоматические системы управления и коммуникация, медицина и статистика.
В 80-е годы США предполагали применение нейрокомпьютеров для управления мощным лазерным оружием в рамках Стратегической оборонной инициативы. Созданные наработки позволяют управлять кривизной зеркал в телескопах и поддерживать заданные параметры в высокоточных системах ориентации.
Перспективно применение нейросетевой системы при выборе маневров в воздушном бою на самолетах будущего поколения, поскольку воздушное боевое маневрирование содержит ситуации, отвечающие более чем одному правилу при наличии помех, с которыми линейные вычислительные средства справиться не могут. Система позволит летчику выбрать лучший маневр из нескольких возможных. Сети обучаются как летчики-курсанты, т. е. им предлагается большое число сценариев воздушного боевого маневрирования, для выбора оптимального, сети также обучаются реагировать на изменения внешних условий с учетом всех текущих данных борта.
Нейронные сети позволяют
решить задачи связанные с технической
диагностикой летательных аппаратов
с применением методов неразруш
Применяются нейрокомпьютеры и для распознавания типов самолетов по изображению, причем допускаются повороты профилей, смещения, изменение масштаба изображения, высокий уровень шума.
Системы скрытого обнаружения веществ, в ближайшем будущем, станутся крайне ходовым товаром, в первую очередь в деле противостояния терроризму. Системы на нейрокомпьютерах позволяют выявлять наркотики, ядерное оружие, химическое сырье и т. п., отличаясь нечувствительностью к конфигурации и способам маскировки предметов, представляющих опасность при полной автоматизации и минимальном техническом обслуживании. Системы досмотра багажа, не нарушая основной работы транспортных узлов, имеют вероятность правильного обнаружения до 95% в автоматическом режиме. [5]
Применение нейрокомпьютеров наиболее наглядно можно понять в управлении космической робототехникой, в частности используемой на кораблях системы “Шаттл”: механическая рука, телероботы. Это позволяет значительно снизить нагрузку на оператора.
Успешно применяются нейросети в планировании работы антенных устройств, размещенных на спутниках. Обработка больших массивов информации, также может осуществляться непосредственно на спутнике, что позволяет избежать передачи с орбиты шума. Причем, нейронные сети позволяют обрабатывать на орбите даже изображения, что многократно упрощает процесс картографирования. Совмещение с экспертными системами позволяет реагировать на изменения поверхности в реальном масштабе времени.
Впечатляюще выглядит применение нейрокомпьютеров для распознавания облаков в различных диапазонах с вероятностью более 96% и составлением карт ветров.
Распознавание линейчатых структур на изображениях, таких как дорога, трубопровод, линия электропередач и т.п., позволяет в автоматическом режиме производить поиск признаков цивилизации на планетах других космических систем.
Предсказание повреждений космических станций вследствие столкновения с космическими частицами является еще одной важной областью, определяющей степень защиты станции и массу спутника выводимого на орбиту.
Система обеспечения безопасности полетов основанная на предсказание молний на космодроме во время запусков позволяет ослабить ограничения интервалов запуска, данная система может быть интегрирована в систему ПРО.
Современные тенденции в развитии вычислительной техники характеризуется переходом к оптическим технологиям, позволяющим приблизить мощность нейрокомпьютеров к производительности мозга человека; биоэлектронным технологиям, саморазвития и самовоспроизведения элементов вычислительных систем основанных на сращивании живых мозговых клеток с искусственными элементами; биомолекулярные технологии позволяющие осуществлять самопрограмирование рабочих станций.
Основные разработки ведутся в научных центрах США, Великобритании, Японии, Германии и Италии. Объем мирового рынка будет удваиваться каждые 2-3 года, если не произойдет резкого скачка в прикладных исследованиях, основания для которого формируются последние 15 лет учеными всего мира. [8]
В настоящее время, по оценкам специалистов, ожидается значительный технологический рост в области проектирования нейронных сетей и нейрокомпьютеров. За последние годы уже открыто немало новых возможностей нейронных сетей, а работы в данной области становятся важным вкладом в промышленность, науку и технологии, имеют большое экономическое значение.
Однако все попытки понять и моделировать объективные процессы обработки информации мозгом человека пока особого успеха не имели. Несмотря на то, что разработки по нейронному моделированию ведутся нейробиологами уже более 50 лет, нет ни одной области мозга, где процесс обработки информации был бы ясен до конца. Также ни для одного нейрона в мозге пока невозможно определить код, который он использует для передачи информации в виде последовательности импульсов.
Грядущий взрывной рост в области нейрокомпьютерных технологий по всей вероятности будет связан с новыми открытиями в области нейронного моделирования – как только мы разгадаем тайну функционирования хотя бы одной области мозга, так сразу, по-видимому, получим представление о работе многих других его областей. Предполагается, что открытие биологических основ обработки информации вызовет существенную активизацию работ в построении искусственного мозга и инициацию беспрецедентного по своему размаху научного и технологического проекта. По сравнению с ним глобальные проекты прошлого и настоящего, такие как исследование космоса, открытия ядерной физики, молекулярная биология и генная инженерия покажутся весьма скромными. Ожидается, что новый проект будет способен достаточно быстро дать значительный экономический эффект и, наконец-то, появится возможность синтезировать «умные» машины и системы, способные вместо людей выполнять монотонные, скучные и опасные задания.
Справедливости ради отметим, что для достижения этих целей, также важно развитие и ряда других областей информатики, микроэлектроники и искусственного интеллекта. Однако все попытки понять и моделировать объективные процессы обработки информации мозгом человека пока особого успеха не имели.
Информация о работе Практическое применение нейрокомпьютеров