|
Arabic
Bengali
Chinese
English
French
German
Hebrew
Hindi
Italian
Japanese
Korean
Malay
Polish
Portuguese
Spanish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
HISTORIA TECHNOLOGII, TECHNOLOGII, OBIEKTÓW WOKÓŁ NAS
Neurokomputer. Historia wynalazku i produkcji
Katalog / Historia technologii, technologii, przedmiotów wokół nas Neurokomputer to urządzenie przetwarzające informacje oparte na zasadach działania naturalnych systemów neuronowych. Zasady te zostały sformalizowane, co umożliwiło mówienie o teorii sztucznych sieci neuronowych. Problemem neurokomputerów jest zbudowanie rzeczywistych urządzeń fizycznych, które pozwolą nie tylko symulować sztuczne sieci neuronowe na konwencjonalnym komputerze, ale zmienić zasady działania komputera w taki sposób, aby można było powiedzieć, że działają one zgodnie z z teorią sztucznych sieci neuronowych. Terminy neurocybernetyka, neuroinformatyka, neurokomputery weszły do użytku naukowego niedawno - w połowie lat 80. XX wieku. Jednak mózgi elektroniczne i biologiczne były nieustannie porównywane w całej historii komputerów. Słynna książka N. Wienera „Cybernetyka” (1948) nosi podtytuł „Kontrola i komunikacja u zwierząt i maszyn”. Pierwszymi neurokomputerami były perceptrony Rosenblatta: Mark-1 (1958) i Tobermory (1961-1967) oraz Adalin, opracowany przez Widrowa i Hoffa (1960) w oparciu o regułę delta (wzór Widrowa). Adaline (dodatek adaptacyjny uczący się wdowa) jest obecnie standardową funkcją w wielu systemach przetwarzania sygnałów i komunikacji. W tej samej serii pierwszych neurokomputerów znajduje się program „Kora”, opracowany w 1961 roku pod kierownictwem M. M. Bongarda.
Liczne elementy (urządzenia) komputera znajdujące się w jego jednostce systemowej można podzielić tylko na pięć głównych grup. Są to: jednostka centralna, pamięć, magistrala, zasilacz oraz liczne przetworniki analogowo-cyfrowe i cyfrowo-analogowe (ADC i DAC). Procesor jest bezpośrednio połączony z elementami pamięci szybkiej (losowej). Jest również nazywany pamięcią o dostępie swobodnym (RAM) lub pamięcią o dostępie swobodnym. Gdy wyłączysz zasilanie komputera, zostanie ono wyczyszczone, a wszystkie dane w nim utracone. Dane są przechowywane w pamięci nieulotnej nawet po wyłączeniu komputera. Najczęściej ma większą objętość niż pamięć RAM, choć nie tak szybko. Są to dyski twarde, dyskietki i dyski optyczne, taśma magnetyczna itp. Dane są przesyłane za pośrednictwem magistrali między urządzeniami jednostki systemowej. Przetworniki ADC i DAC konwertują informacje z postaci analogowej na cyfrową: na zestawy liczb, zwykle binarne i odwrotnie. ADC i DAC nazywane są kontrolerami. Każdy sterownik zawiera mikroprocesor, co oznacza, że jest komputerem, ale nie uniwersalnym, w którym jest zainstalowany, tylko specjalistycznym. Programy są „lutowane” w mikroukładach, które są wykonywane po włączeniu komputera i niejako go ożywiają, zamieniając wiele części połączonych przewodami w jedną całość - w uniwersalny konwerter informacji gotowy do pracy. Technologia mikroprocesorowa już zbliża się do podstawowych granic. Prawo predykcyjne Gordona Moore'a mówi, że gęstość tranzystorów w mikroukładzie podwaja się co półtora roku. Co zaskakujące, od dwudziestu lat jest on realizowany. Jednak zgodnie z tym prawem, w latach 2010-2020 wielkość tranzystora powinna zostać zmniejszona do czterech lub pięciu atomów. Rozważa się wiele alternatyw. Technologie zdolne do wykładniczego zwiększania mocy obliczeniowej komputerów obejmują technologie molekularne lub atomowe; DNA i inne materiały biologiczne; technologie trójwymiarowe; technologie oparte na fotonach zamiast elektronów i wreszcie technologie kwantowe wykorzystujące cząstki elementarne. W XXI wieku technologia obliczeniowa połączy się nie tylko z komunikacją i inżynierią mechaniczną, ale także z procesami biologicznymi, co otworzy możliwości, takie jak tworzenie sztucznych implantów, inteligentnych tkanek, inteligentnych maszyn, „żywych” komputerów i człowiek-maszyna. hybrydy. Obecnie jednym z najbardziej obiecujących obszarów mikroelektroniki są neurokomputery. Ich urządzenie lub architektura różni się od konwencjonalnych komputerów. Mikroukłady mają podobną strukturę do sieci neuronowych ludzkiego mózgu. Stąd wzięła się nazwa. Stąd cechy neurokomputera. Jest zdolny do uczenia się, co oznacza, że jest w stanie poradzić sobie z zadaniami, których nie może wykonać konwencjonalny komputer. Jego głównym atutem jest rozwiązywanie problemów bez jasnego algorytmu lub z ogromnymi przepływami informacji. Dlatego neurokomputery są już dziś wykorzystywane na giełdach finansowych, gdzie pomagają przewidywać wahania kursów walutowych i akcji. Oczywiste jest, że wojsko nie stało z boku. Neurokomputery rozpoznając obrazy korygują lot pocisków po zadanej trasie. Neurokomputer stał się w istocie sztandarem nowej fali badań i rozwoju w dziedzinie sieci neuronowych metod przetwarzania informacji, niemal całkowicie zastępując termin „neurocybernetyka”. Nadzieje związane z wczesnymi pracami nad stworzeniem systemów sztucznej inteligencji (AI) zostały w naturalny sposób przeniesione na neurokomputery, które rozumiane były szeroko jako prototypy „sztucznego mózgu” – inteligentnego systemu, który powinien być zbudowany i funkcjonować podobnie do ludzki mózg. Przedrostek „neuro” podkreślał różnicę między takim systemem a tradycyjnym komputerem oraz funkcjonalną bliskość mózgu.
Rzeczywistość dość szybko zmusiła nas do zawężenia rozumienia terminu „neurokomputer” do identyfikacji ze sztucznymi sieciami neuronowymi. W większości współczesnych prac termin ten (lub termin „neurokomputer”) używany jest w odniesieniu do całego spektrum prac w ramach podejścia do budowy systemów AI opartych na modelowaniu elementów, struktur, interakcji i funkcji na różnych poziomach układu nerwowego. We współczesnym znaczeniu neurokomputer to wyspecjalizowane oprogramowanie lub sprzęt komputerowy, które symuluje działanie sieci neuronowej. Pierwszy sprzętowy neurokomputer w ZSRR powstał w latach 1988-1989. oparty na ideologii zespołowych stochastycznych sieci neuronowych. Praca została wykonana pod kierunkiem dr nauk technicznych. E.M.Kussulya, któremu do tego czasu Nikołaj Michajłowicz przeniósł już Departament. Pierwszy model neurokomputera (1989) powstał na bazie domowych elementów i był prefiksem do komputera osobistego. W kolejnych układach zastosowano bardziej zaawansowaną bazę elementów. W 1992 roku wspólnie z japońską firmą WACOM opracowano najnowszą wersję neurokomputera i przetestowano ją eksperymentalnie pod kątem problemów z rozpoznawaniem wzorców.
Dalsza praca Katedry związana była z rozwojem technologii informatycznych sieci neuronowych. Powstały wydajne klasyfikatory sieci neuronowych, które znalazły zastosowanie w zadaniach rozpoznawania tekstur, identyfikacji osoby po głosie, rozpoznawania znaków pisma ręcznego, ciągłych wyrazów pisanych itp. Mimo aplikacyjnego charakteru tych prac Katedra zachowała zaszczepione przez N.M. Amosova globalne podejście do problematyki sztucznej inteligencji, umiejętność spojrzenia na problem całościowo i gromadzenia doświadczeń do kolejnych „przełomów”. Autor: Musskiy S.A.
Nowy sposób kontrolowania i manipulowania sygnałami optycznymi
05.05.2024 Klawiatura Primium Seneca
05.05.2024 Otwarto najwyższe obserwatorium astronomiczne na świecie
04.05.2024
▪ Odkryto bakterie zjadające wirusy ▪ Slow life ratuje przed śmiercionośnymi mutacjami ▪ Biokompatybilna tkanina elektrodowa do odzieży
▪ sekcja serwisu Bezpieczeństwo i ochrona. Wybór artykułu ▪ artykuł Julesa Henri Poincarégo. Słynne aforyzmy ▪ artykuł Jaka jest największa konstrukcja inżynierska naszych czasów? Szczegółowa odpowiedź ▪ artykuł Praca nad agregatem sprężarkowym. Standardowe instrukcje dotyczące ochrony pracy ▪ artykuł System bezpieczeństwa MICROALARM. Encyklopedia elektroniki radiowej i elektrotechniki ▪ artykuł Lot szklanki wody. Sekret ostrości
Strona główna | biblioteka | Artykuły | Mapa stony | Recenzje witryn
www.diagram.com.ua |
Polecamy ciekawe artykuły Sekcja 
Zobacz inne artykuły Sekcja 
Najnowsze wiadomości o nauce i technologii, nowa elektronika:
Wszystkie języki tej strony