Нейрокомпьютеры

Нейрокомпьютеры

Автор:  Соловьёв Вадим

Тема исследования: «Нейрокомпьютеры»

Тизер:

Цель исследования: Изучить, что из себя представляет нейрокомпьютер, его роль в жизни человека, преимущества и недостатки.

Гипотеза: Нейрокомпьютеры должны обладать глобальным параллелизмом, самообучением, самооптимизацией, самопрограммированием и другими свойствами биологических систем. Ожидается, что нейрокомпьютеры в принципе смогут решить многие из тех проблем, которые сдерживают дальнейшее развитие научно-технического прогресса.

Задачи исследования:

  1. Изучить понятие «нейрокомпьтер».
  2. Изучить строение нейрокомпьютеров.
  3. Изучить свойства нейрокомпьютеров, его преимущества и недостатки.
  4. Определить роль нейрокомпьютеров в жизни человека и общества.
  5. Сделать выводы

План исследования

Методы исследования:

  • Анализ полученной информации;
  • Проведение опроса;
  • Сравнение полученных фактов.

Презентация по данной теме.

Историческая хронология событий

Опрос

Интересные факты:

  • Нейрокомпьютеры существуют в виде «зоопарка» нейронных сетей. Каждая сеть из зоопарка имеет свою архитектуру, правило обучения и решает конкретный набор задач. В последнее десятилетие прилагаются серьёзные усилия для стандартизации структурных элементов и превращений этого «зоопарка» в «технопарк»: каждая нейронная сеть из зоопарка реализована на идеальном универсальном нейрокомпьютере, имеющем заданную структуру.

  • Относительная функциональная обособленность компонентов идеального нейрокомпьютера: каждый компонент имеет чёткий набор функций. Его взаимодействие с другими компонентами может быть описано в виде небольшого числа запросов.
    Возможность взаимозамены различных реализаций любого компонента без изменения других компонентов.

  • С технической точки зрения сегодняшние нейрокомпьютеры — это вычислительные системы с параллельными потоками одинаковых команд и множественным потоком данных (MSIMD-архитектура). Это одно из основных направлений развития вычислительных систем с массовым параллелизмом.

  • Искусственная нейронная сеть может передаваться от (нейро)компьютера к (нейро)компьютеру, так же как и компьютерная программа. Более того, на её основе могут быть созданы специализированные быстродействующие аналоговые устройства. Выделяются несколько уровней отчуждения нейронной сети от универсального (нейро)компьютера: от сети, обучающейся на универсальном устройстве и использующей богатые возможности в манипулировании задачником, алгоритмами обучения и модификации архитектуры, до полного отчуждения без возможностей обучения и модификации, только функционирование обученной сети

Electrical circuit with various components interfaced with a brain

Вывод:

Нейрокомпьютеры являются перспективным направлением развития современной высокопроизводительной вычислительной техники, а теория нейронных сетей и нейроматематика представляют собой приоритетные направления российской вычислительной науки.

Нейрокомпьютеры

Обратная связь:

Используемые источники: