Перспективы развития индустрии производства программного обеспечения в России

- распознавание  образов, сцен и ситуаций,

- изучение  эволюции динамических систем  с высокой поведенческой сложностью 

- выбор  оптимального (в некотором определенном  смысле) решения многофакторных  задач, характеризующихся сложным  деревом целей,

-управление  автономными объектами в сложной  меняющейся обстановке.

      Практически все эти задачи более эффективно решаются человеком, чем современными цифровыми ЭВМ. Более того, детальное  рассмотрение показывает, что цифровой компьютер, близкий по своим возможностям к человеческому мозгу, будет  представлять собой сложнейшую систему, требующую грандиозных затрат на ее создание и эксплуатацию. Поэтому  создаваемые ЭВМ принципиально  проигрывают человеку в эффективности, простоте и затратам на решение интеллектуальных проблем. Это существенно сдерживает сегодня  создание интеллектуальных систем сбора и обработки информации и систем управления, которые должны быть массовыми, простыми в эксплуатации и достаточно дешевыми.

     Первые  реальные шаги в понимании и реализации «человекоподобных» информационно-логических систем были сделаны сравнительно недавно, когда в 1943 г. МакКаллох и Питтс  сформулировали нейросетевые принципы обработки информации.

     В эти годы парадигма фон Неймана, которая была заложена в основу конструирования  цифровых ЭВМ, позволила создать  эффективные вычислительные средства для решения наиболее насущных инженерных задач и успешно совершенствовать их до настоящего времени. Обсуждавшийся  в те же сороковые годы «человекоподобный» стиль обработки информации - нейросетевой подход Мак Каллоха и Питтса оказался, в сущности , преждевременным, поскольку  основные направления развития информационно-логических средств определялись в те годы инженерными  и технологическими вычислительными  задачами достаточно низкой вычислительной сложности. Начиная с 80-х - 90-х годов, становится все более и более  актуальным понимание динамики больших  систем и управления ими. В этом случае увеличение размера задачи приводит к многократному росту вычислительных ресурсов, необходимых для ее решения  и вынуждает разработчиков вычислительных средств все более и более  наращивать объем памяти и скорость выполнения элементарных операций. Альтернативой  этой гонки «вычислительная сложность  задачи - производительность ЭВМ» явилось  дальнейшее развитие идей Мак Каллоха  и Питтса. В результате, реальностью  последних лет сделалось интенсивное  возрождение нейросетевых представлений  и разработка нейрокомпьютеров –  эффективных средств решения  задач высокой вычислительной сложности.

     Тем не менее, несмотря на то, что нейросетевая парадигма уходит своими корнями  в 40-е годы прошлого столетия, пути ее оптимальной практической реализации, т.е. проблема «железа» (материального  воплощения нейросетевых представлений), оставалась на протяжении многих лет  практически вне рассмотрения. И  поэтому создание нейрокомпьютеров пошло по наиболее «укатанному» пути – использованию  полупроводниковой  схемотехники и планарной технологии, которые прекрасно зарекомендовали  себя в разнообразных микроэлектронных устройствах , но, в то же время  принципиально  противоречат сущности нейросетевого  подхода. Именно поэтому в последние  годы приобретают все большее  значение биологически мотивированные подходы к созданию устройств  обработки информации. Одним из них, достаточно многообещающим, являются устройства на основе распределенных реакционно-диффузионных сред.

     В этом случае обработка информации происходит в каждой физической точке среды, что приводит к высокой степени  параллелизма, не сравнимой с возможностями  построения параллельных вычислений на базе цифровых дискретных процессоров. Самому примитивному устройству - плоскому слою среды (линейные размеры 100 на 100 мм, толщина 1 мм.) отвечает степень параллелизма  10⁸ - 10⁶ . Нелинейные механизмы динамики реакционно-диффузионных сред обуславливают высокую логическую сложность выполняемых элементарных операций. Например, операция выделения контура изображения, элементарная для среды, эквивалентна ~10⁶ элементарных двоичных операций цифрового компьютера. Поэтому производительность реакционно-диффузионного устройства определяется не повышением быстродействия элементов (микроминиатюризацией схем), а усложнением динамики устройства, которая приводит к повышению логической сложности элементарных операций.

     Наиболее  известными среди реакционно-диффузионных сред, использующихся в попытках создания устройств обработки информации, являются светочувствительные химические среды типа Белоусова-Жаботинского. В основе динамики этой среды лежит  окисление органического соединения каким-либо неорганическим окислителем  катализируемое ионами переходного  металла (комплексным соединением  рутения). В действительности процесс  Белоусова-Жаботинского представляет собой совокупность промежуточных  реакций, точное число которых до конца до сиз пор не установлено. Изменение концентраций компонентов  среды во времени определяется, в  основном, их начальными значениями, температурой среды и константами скоростей  протекающих в среде реакций. Это представляет собой как бы нижний уровень динамики среды. В  то же время, рассматривая среду как  единое целое, можно перейти к  следующему уровню динамики реакционно-диффузионной среды – совокупности ее стационарных режимов. Для систем с полным перемешиванием характерны бистабильный режим (система  может переходить из одного стационарного  состояния в другое), ждущий (устойчивое стационарное состояние) и режим  концентрационных колебаний. Если же в  среде может осуществляться диффузия ее компонентов, то к  этим режимам  добавляются триггерное переключение из одного устойчивого состояния  в другое, движущиеся концентрационные импульсы, спиральные структуры, ведущие  центры и целый ряд других динамических состояний. Все эти режимы образуют базис для следующего, макроуровня  динамики – взаимодействия стационарных структур. Именно динамика макроуровня  может быть эффективно использована для обработки информации реакционно-диффузионными  средами.

     Передача, хранение и обработка информации реакционно-диффузионными системами  принципиально отличается от тех  же операций, производимых современными цифровыми ЭВМ. В качестве исходных элементарных единиц информации в этом случае выступают достаточно сложные  фрагменты, а не побитово передаваемые структуры простейших символов. Одним  из наиболее перспективных путей  использования реакционно-диффузионных сред является обработка и распознавание  изображений. Основными элементарными  операциями обработки черно белых  изображений средой, можно считать  две операции выделения контура  введенного изображения, которые можно  определить как «контур⁽⁺⁾» и «контур^(-)» В первом случае выделившийся контур изображения расходится в процессе эволюции изображения в среде от его центра, во втором – контур сходится к центру изображения. Выбор той или иной операции определяется вводом в среду позитивной или негативной формы обрабатываемого изображения.

     Примененные к более сложным изображениям элементарные операции «контур⁽⁺⁾» и «контур^(-)» позволяют выполнить:

     -определение  общей формы изображения и  его сегментацию (рис 1А,Б,

     -усиление  и удаление мелких особенностей  изображения (рис1В,Г),

     -восстановление  фигур с дефектами (рис1Д),

     -определение  скелета изображения (рис2.А,Б),

     -определение  диаграмм Вороного (рис2В).

     Большие возможности анализа сложных  изображений возникают в случае обработки полутоновых изображений. Наиболее важной, по-видимому, особенностью рассматриваемых сред является то, что они представляют естественную реализацию пространственно-временного процессора изображений, преобразуя сложное  пространственное распределение фрагментов изображения в последовательное во времени выделение этих фрагментов. Эта особенность сред была использована для детального анализа аэрофотоснимков, восстановления перекрывающихся изображений  и ряда других задач. На основе химических реакционно-диффузионных сред была разработана  эффективная техника определения  кратчайшего пути в произвольном лабиринте.

     Время выполнения элементарных операций используемыми  в настоящее время биохимическими и химическими средами достаточно велико, как и времена реакций  биологических организмов, действующих  по сходным информационным принципам. Тем не менее, высокая логическая сложность выполняемых средами  элементарных операций резко повышает вычислительные возможности.

     Одна  из наиболее простых операций обработки  изображений - выделение контура  произвольной фигуры, выполняется средой за 1-5 сек. Время выполнения той же операции персональным компьютером  на базе процессора Pentium III с частотой 600 MHz в случае простейших геометрических фигур (круг, квадрат), на сетке 10³´10³ , составляет ~ 10^-2 сек. Если же выделяется контур сложной фигуры, то ситуация принципиально меняется. Время выполнения этой операции  средой остается тем же самым, т.е. 1-5 сек. В случае же персонального компьютера оно увеличивается до - 1сек (для сетки 10⁴´10⁴ ) и -100 сек (для сетки 10⁵´10⁵.)

     Сложность производства реакционно-диффузионных устройств должна быть значительно  ниже, а технологическое оборудование намного проще, чем при производстве современных полупроводниковых  интегральных схем.

     Геометрические  размеры реакционно-диффузионного  устройства должны определяться размерами  действующих элементов среды (10^-3 – 10^-4  мм). Микрометровые размеры действующих элементов и сравнительно низкая чувствительность среды к посторонним примесям позволит:

     -резко  уменьшить стоимость исходных  материалов для производства  устройств по сравнению с полупроводниковыми, поскольку они не требуют сверхвысокой  очистки от примесей,

     -резко  упростить и удешевить промышленную  технологию производства устройств,  поскольку она не потребует  предельно высокой степени очистки  как газовых, так и жидких  сред от пыли и микровключений. 
 

Информационное  обеспечение

движения  материальной точки  на заданных высотах 

А.И.Алчинов, д.т.н., профессор, заведующий 22  лабораторией ИПУ  РАН,

В.Б.Кекелидзе, младший научный  сотрудник 22  лаборатории  ИПУ РАН  

     В настоящее время 22 лаборатория Института  Проблем Управления РАН занимается проблемой информационного обеспечения движения материальной точки на заданных высотах, т.е. необходимо оперативно получать информацию о состоянии местности. Для решения поставленной задачи 22 лабораторией ИПУ РАН была разработана цифровая фотограмметрическая станция (ЦФС) «Талка». ЦФС «Талка» позволяет обрабатывать материалы аэросъемки, космические снимки центральной проекции и сканерные космические снимки. В настоящее время проводятся работы по обработке материалов наземной съемки. Были получены хорошие результаты при обработке наземной фототеодолитной съемки, сейчас ведутся работы по обработке наземных снимков, полученных с цифровой камеры.

     Основным  предназначением ЦФС «Талка»  является обработка растровой информации о местности для создания трехмерной цифровой модели рельефа. Высокая степень  автоматизации программы позволяет  обрабатывать большой объем информации в сжатые сроки и оперативно получать информацию о  состоянии местности.

     При создании ЦФС «Талка» большое  внимание уделялось тому, чтобы для  работы программы не требовалось  больших вычислительных мощностей, в итоге удалось создать программу, которая работает на обычных персональных компьютерах. Из специального оборудования для ЦФС «Талка» требуется  только стереокомплект, стоимость которого на сегодняшний день не превышает 3000 руб. Аналогичным импортным фотограмметрическим  станциям требуется специальное  оборудование, стоимость которого превышает  десятки тысяч долларов, а стоимость  самих станций доходит до 800 тысяч  долларов.

     Разработаны алгоритмы сжатия растровых изображений  с минимальной потерей качества и максимальной степенью сжатия. Был  разработан формат хранения цифровой информации о модели рельефа tdm (talka digital map). Формат tdm позволяет хранить большие объемы информации о местности, но при этом скорость вывода информации на отдельные участки местности, за счет особой структуры хранения данных, остается очень высокой.