Нейрокомпьютерлердің тарихы

 

Есептеу техникасының негізі болып табылатын  жасанды нейрон тұжырымдамасы соңғы  елу жыл бойы компьютердің базалық  элементі – логикалық элементті  техникалық қолдану тұжырымдамасынан ертерек ұсынылған болатын. Сол  уақыттан бері, жасанды нейронды желілер  базасында ЭЕМ-ді қолдану тәжірибелері жөнінде біршама зерттеулер жүргізілді. Нәтижесінде 80-90 жылдар аралығында нейропроцессорлар мен нейрокомпьютерлер өндірісте қолданыла бастады. Нейрокомпьютер саласындағы зерттеулердің жедел дамуы нақты нәтижелерге қол жеткізді.

Нейрокомпьютерлер көптеген стандартты емес есептерді  шешудің стандартты тәсілдерін береді. Нейронды желілер жоғары параллельді  компьютерлер үшін бағдарламалық жабдықтарды  тиімді құруға мүмкіндік береді. Жоғары параллельді машиналар үшін өзекті мәселе: оларды қалай тиімді қолдану керек, қалай оның барлық элементтері, ешқандай қайталаусыз тиімді есептеулер жүргізеді? Нейрондық желілер базасында математикалық есебін құру арқылы, көптеген класс есептері үшін бұл мәселені шешуге болады.

Нейрокомпьютер (Neurocomputer, neural computer) — жүйке жүйесін ұқсаттырумен байланысты мәселелерді шешуге арналған қосалқы процессор- акселераторы және арнайы программалық жасақтаманың қосымша жүйесі бар компьютер; «жасанды нейрондар» желісі ретінде құрылған rjvgm.nth. Нейронды машина оның нейрондары орнықты жағдайға келгенде мәселелерді шешуді аяқтайды.

Нейрокомпьютер — нейронды жүйелер жұмысы принциптері негізіндегі ақпаратты өңдеу құрылғысы.

Бұл қағидалар бегілі бір жүйеге келтіріліп жасанды нейрондық желі теориясын туғызды. Нейрокомпьютердің басты проблемасы болып шынайы физикалық құрылғыларды жасау болып табылады, яғни ол қарапайым компьютерде жасанды нейрондық желілердің тек қана моделін жасап қана қоймай, компьютерлердің жұмыс істеу негіздерін өзгертеді.

 

Нейрокомпьютерлердің тарихы

Нейрокомпьютерлер -  тапсырмаларды шешу алгоритмдері бульдік элементтермен емес логикалық желі эллементінің жекеше түрі нейрондар көмегімен тапсырмаларды шешу алгоритмі берілген жүйелер. Тапсырмаларды шешудің классикалық әдістеріне қарағанда тнейрокомпьютерлер нейрондық желілер түрінде берілген  тапсырмаларды шешу алгоритмдерін қарастырады.Нейрожүйе тақырыбымен есептеуіш жүйе жасаушылар мен программисттер, медицина саласындағы қызметкерлер, қаржы-экокономикалық қызметкерлер, химиктер мен физиктер және т.б. айналысады, яғни  осыған байланысты ннейрокомпьюетрлерге әр сала бойынша анықтама беруге болады. Біз есептеуіш техника жағынан нейрокомпьютерді қарастырамыз. Нейрокмпьютер – біркелкі құрылымның процессорлық элементі нейрон деңгейіндегі элементтер арсындағы байланыс күрделеніп процессорлық элементтер байланыс арасындағы  салмақтық коэффициенттердің өзгеруіне бағдарламалау ауысқан MSIMD архитектуралы есептеуіш жүйе. 

    

Нейрондық кибернетика мамандары 40 жж ми жэұмысын моделдейтін ЭЕМ  жасауға тырысты. 50жж аяғына таман  интеллекті моделдеуге логика-символдық  бағыт  пайдаланды. Қазіргі кезде дамыған фирмалар арнайы нейрочиптар немесе нероплаттар түріндегі ЭЕМ ДК қосымша құрылғы ретінде жасалды. СЧуперннейрокомпьюетрдің ең көрнеі түрі болып аэроғарыштық суреттерді өңдеу жүйесі болып табылады, АҚШ жасалған «Силиконды  ми» бағдарламасы бойынша жасалған. Супернейрокомпьютердің өнімділігі 80 PFLOPS (1 с қалқымалы нүктедегі 80∙10¹⁵)  адамның миының өлшемінмен сәйкес , қуаты 20 Вт. 1992 ж шілде айында Жапонияда 5 бағдарлама қабылданды, координациялық зерртеу ортылығы  Real World Computing Partnership (RWCP) халықаралық жобасымен байланысты.  Жобаның негізгі мақсаты болып серпімді және перспективті ақпараттық технологиялар негізіндегі тапсырмаларды шешүдің практикалық әдістерін щещу боып табылды. Қазіргі кезде осы жобаны дамыту мақсатында гетерогенді есептеуіш негізіндегі трансконтиненттік желі жасалған, ол Штутграттағы  Суперкомпьютерлер орталығын (Германия), Тшукубтағы электротехникалық зертхананы (Япония), Манчестердегі біраз бөлігі нейрожелілік технология бойынша жасалған Компьютер орталығын  (Великобритания) біріктіреді.  Жоғары суперкомпьютердің жоғары өнімділігі 2.2 TFLOPS.

Нейрондық желі теориясы ғылми бағыт ретінде 1943 ж МакКаллок пен Питтстің жұмысында көрсетілді. Онда кез келген арифметикалық және логикалық функцияны қарапайым нейрондық желі көмегімен жүзеге асыруға болады деді. Нейроинформатика, нейрокомпьютеры терминдері ХХ ғасырдың 80 жж ғылымға енді. Бірақ есептеуіш техника тарихында үнемі электронды және биологиялық  ми салыстырылып отырылды. Н.Винердің атақты «Кибетнетика» кітабында «Жануар мен машинадағы басқару мен байланыс» деген бөлім бар(1948 ж).

 

1 сурет. Фрэнк Розенблатт және «Марк-1»

 

Ең бірінші нейрокомпьютерлер  болып (1 сурет) Розенблатт перцентроны: Марк-1(1958) және Тобермори (1961-1967), дельта-ережесі негізінде (Уидроу формуласы) Уидроу мен Хоффомның  Адалині болып табылады. Қазіргі кезде Адалин (Уидроу негізінде оқытылатын адаптацияланған сумматор)  көптеген сигнал мен байланыс жүйелерінің стагндартты элементі болып табылады. Алғашқы нейрокомпьютерлер қатарында М.М.Бонгард басқаруымен 1961 жылы жасалған «Кора» бағдарламасы бар.

Нейрокомпьютерингтің дамуына  үлкен рөл оойнаған Розенблатт монографиясы(1958).

1980 жылдары нейробионика (нейро-принциптер  негізінде техникалық құралдар  жасау) идеясы дами бастады.  Оған түрткі болған келесі  қарама-қарсылық: компьютерлердің қарапайым бөлшектер өлшемі нервтық жүйедегі қарапайым «ақпарат өңдеушілер» өлшемдерімен салыстырылды, биологиялық жүйелерге қарағанда жекеленген электрондық элементтердің миллион есе тез әсер етиуіне қол жеткізілісе, ал тапсырмаларды шешуісапасы, әсіресе табиғи ортада шешім қабылдау және  бағыт-бағдарға байланысты тапсырмаларды орындауда тірі жүйелерге жету мүмкін емес болып отыр. 1980 жж нейрондық жүйелер теориясының дамуына Холфилд желісі, Кохонен желісі, қатенің кері бағытта таралу әдісінің шығуы әсер етті.

Коннекционизм

Процессорлық және есте сақтау блогы  комбинациясын еске түсіретін цифрлық  жүйелеріне қарағанда нейропрцессорлардың  формальды нейрондар немесе біртипті формальды нейрондар блогы деп сипатталатын өте қарапайым процессорлар байланысы арасында таралған жадысы бар. Осыған байланысты процессорда белгілі бір функцияның орындалуына жүйенің бөлшектері нейронаралық байланыстармен анықталатын архитектурасы жауапты. Мәліметтер жадысы сипаты, байланыс жүйесі алгоритмі сипатталатын әдіс коннекционизм деп аталады. 

 

Нейрокомпьютерлерді 3 негізгі артықшылықтары:

1. Нейроинформатиканың алгоритмдері жоғарыпараллелді, бұл тез әрекет етудің кепілі;
2. Нейрожүйелерді кедергілер мен сынуға өте төзімді қылып оңай жасауға болады.
3. Төзімді әрі сенімді нейрожүйелерді сенімсіз элементтерден де жасауға болады. .

Нейрокомпьютерлердің кемшіліктері:

• Олар белгілі бір тапсырманы орныдауға арнайы жасалынады;
• Бірегейлігіне байланысты бұл құрылғылар қыбат болып келеді;

Нейроинформатика мен нейрокомпьютерингтің негізгі проблемаларының бірі  ретінде А.Горбань тиімді паралеллизм  проблемасын айтты. Компьютердің өнімділігі процессор санынан қарағанда біршама төменірек дамитыны белгілі. М.Минский мынандай гипотеза жасады: паралеллді жүйенің өнімділігі процессорлар саны логарифміне пропорционалды түрде өседі- бұл сызықтық функцияға қарағанда төменірек.

Бұл шектеуді болдырмау үшін  келесі әдіс қолданылады: тапсырмалардың әр түрлі  кластарына абстрактілі паралелизм архитекурасын қолданатын  максималды паралелді алгоритмдер құрылады.

         Біртіндеп нейрокомпьютерлер нарығы пайда болды. Қазіргі кезде әр түрлі тапсырмалар үшін әр түрлі жоғары паралелді нейро-жылдамдатқыштар таралған. Универсалды нейрокомпьютерлер моделдері аз таралған, себебі олардың көбі арнайы тапрсырмалардыф орындауға арналған. Мысалы Synapse (Siemens, Германия),^[13] процессор NeuroMatrix нейрокомпьютер. Арнайы ғылыми-технологиялық журнал «Нейрокомпьютерлер:жалалуы, қолданылуы» шығарылады. Техникалық көзқарас жағынан нейрокомпьютерлер паралелді біркелкі командалар және көптеген мәліметтер легі бар есептеуіш жүйелер(MSIMD-архитектура).

Нейронды  желілердің, ақпаратты-логикалық өңдеулердің  әмбебап құралы ретіндегі қосымша  артықшылықтары мынадай:

1. Нейронды  желілер өз табиғатында сызықсыз болғандықтан, төтенше қиын тәуелділіктерді модельдеуде ауқымды мүмкіндіктерге ие. Бірнеше жылдар бойы көптеген салаларда модельдеудің негізгі тәсілі сызықтық модельдеу болып келді, себебі ол үшін тиімділік процедуралары жақсы өңделді. Сызықтық аппроксимация қанағаттандырылмайтын есептерде сызықтық модельдер тиімсіз. Сонымен қатар, нейронды желілер «өлшем» ұғымымен жақсы үйлеседі, ал айнымалылар санының үлкен жағдайында сызықтық тәуелділіктер модельденбейді;

2. Нейрондық  желілерді қолданушы бастапқы берілгендерді таңдап алады, содан соң автоматты түрде берілгендер құрылымын қабылдайтын оқыту алгоритмін қосады. Бұл жағдайда қолданушыдан берілгендерді қалай таңдау және дайындау, желінің қажетті құрылымын таңдау және нәтижелерді интерпретациялау үшін белгілі бір эвристикалық білім жиынтығы талап етіледі.

Нейрокомпьютерлер екі  түрлі болып табылады:

Көптеген  нейрочиптер негізінде жасалған үлкен әмбебап компьютерлер;

Нейроимитаторлар, нейрондар жұмысын имитациялайтын қарапайым компьютерлерге  арналған бағдарлама. Бұл бағдарламаның негізіне нерочиптің белгілі бір ішкі байланыстарымен жұмыс істейтін  жұмыс алгоритмі жатады. «Қара жәшік » принципі бойынша жұмыс істейді. Осындай бағдарламамның кірісіне алғашқы мәліметтер беріледі, адамның миының жұмыс істеу принципі заңдылықтарына сүйене отырып алынған нәтижелер тексеріледі.

 

Matlab пакетінің түрлі нұсқалары ауқымды  ортада сандық және аналитикалық  түрлендірулерді, алдымен классикалық  математикалық салада жүргізуге  арналған. Біртіндеп Matlab кешенінің ядросы түрлі қолданбалы салада ақпараттық-логикалық тәжірибелер және есептеулер ұйымдастыру үшін қолданылды. Жасанды нейрожелілерді модельдеу құралы еркін құрылымды желілер мен баптау параметрлерімен кешенді есептеулер жүргізуге мүмкіншілік береді. Мысалы, классикалық персептрон, Хопфилд желілері, RBF-желілері, түрлі байланыс параметрлерімен өзі ұйымдастыратын желілер, баптаулар. Бірінші суретте Хопфилд желісін классификациялау есебінің шешімі бейнеленген, ал екінші суретте – осындай типтегі желі үшін оны шешу процесінің мінездемесі берілген.

 

1 сурет. Классификация есебінің  шешуі

 

Matlab компоненті болып табылатын, Simulink модельдеу жүйесінің мүмкіндіктерімен  жасанды нейрожелілердің бірігуі  түрлі типтегі модельдермен тәжірибе  жүргізудегі шектеулерді алып тастайды, мысалы, мынадай салаларда: байланыс, басқару жүйелері, берілгендерді талдау, берілгендер қоры, қаржы, нақты емес логика, сүзгілеу, бейнені тану, картография, m - анализ және т.б. Қорыта айтқанда, Matlab жүйесі, Matlab – құжаттары мен модельдерін С, С++ немесе Ада тіліне бейімделіп құрылған бағдарламаларға стандартты түрде түрлендіруді қамтамасыз етеді. Мұндай мүмкіндік ерекше қызығушылық танытады, себебі берілген есептің шешімін қамтамасыз ететін визуалды құрылған желі, сәйкесті жасанды нейрожелілер 1-ші және 2-ші типтегі модельдеу құралдарының мүмкіндіктерімен, классикалық типтегі тиімді бағдарламаға автоматты түрде түрленеді. Бұл, таңдалған бағыттың есептеуші, модельдеуші және оқытатын мүмкіндіктерін одан әрі кеңейтеді.

 

 

2 сурет. Нәтиже алу процесінің мінездеушілері

 

Берілгендерді өңдеу процесінің бір ғана бағытын  толығырақ қарастырудың өзі, қазіргі  ақпараттық технологияларға қарасты  бөлімдерді баяндау, меңгеру және қолдана  білу мәселелерінің күрделі әрі  көпбейнелі екендігін көрсетеді. Міне, осы себепті, информатиканы шынайы ақиқатты бейнелейтін және қазіргі жағдайда ерекше мәнге ие түрлі типтегі ақпаратты алу, өңдеу және қолдануға байланысты адамзат қызметінің, көпқырлы, барлығын қамтитын саласы ретінде қарау керек.

Основная статья: Биокомпьютинг

В нейрокомпьютинге постепенно созревает новое направление, основанное на соединении биологических нейронов с электронными элементами. По аналогии с Software (программное обеспечение — «мягкий продукт») и Hardware (электронное аппаратное обеспечение — «твёрдый продукт»), эти разработки получили наименование Wetware (англ.) — «влажный продукт».

В настоящее время  уже существует технология соединения биологических нейронов со сверхминиатюрными полевыми транзисторами с помощью нановолокон (Nanowire (англ.)).^[18] В разработках используется современная нанотехнология. В том числе, для создания соединений между нейронами и электронными устройствами используются углеродные нанотрубки. ^[19]

Распространено также  и другое определение термина  «Wetware» — человеческий компонент в системах «человек-компьютер».

 

 

Нейрокомпьютерлердің қолданылуы:

1. Нақты уақытта басқару, яғни

• Ұшақтар мен ракеталар;

• Тоқтаусыз өндірістегі технологиялық процестер(энергетика, металлургия және т.б.);

• Автомобильдің гибридтік двигателі;

• Пневмоцилиндр;

• Электропеш;

• Турбогенератор;

2. Сұлбаларды тану:

• Кескіндерді, адамдардың бет-бейнесін, әріптер мен иероглифтер, крминаалистикада саусақ таңбаларын, сөздерді, радар мен сонардың сигнеалдарын;

• Элементарлы бөлшектер мен оларда болып жатқан физикалық процестер;