Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах

У статті досліджується проблематика стиснення інформації та побудови квантрон-автоматів з використанням поняття енергетичного нуля. Наведені результати розробки моделі оптимізації KVP-перетворення за параметром стиснення інформації. На основі патентночистого способу паралельної обробки інформації...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2009
Main Authors:	Кожем’яко, В.П., Волонтир, Л.О., Думенко, В.П., Штельмах, О.О.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Subjects:	Нейросетевые и нечеткие системы
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8102
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах / В.П. Кожем’яко, Л.О. Волонтир, В.П. Думенко, О.О. Штельмах // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 471-479. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-8102
record_format	dspace
spelling	Кожем’яко, В.П. Волонтир, Л.О. Думенко, В.П. Штельмах, О.О. 2010-04-30T14:42:16Z 2010-04-30T14:42:16Z 2009 Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах / В.П. Кожем’яко, Л.О. Волонтир, В.П. Думенко, О.О. Штельмах // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 471-479. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8102 681.31:621.2 У статті досліджується проблематика стиснення інформації та побудови квантрон-автоматів з використанням поняття енергетичного нуля. Наведені результати розробки моделі оптимізації KVP-перетворення за параметром стиснення інформації. На основі патентночистого способу паралельної обробки інформації і теорії КВ-автоматів запропонована нова модель нейроквантрону для систем штучного інтелекту. В статье исследуется проблематика сжатия информации и построение квантрон-автоматов с использованием понятия энергетического нуля. Приведены результаты разработки модели оптимизации KVP-преобразования по параметру сжатия информации. На основе запатентированного способа параллельной обработки информации и теории КВ-автоматов предложена новая модель нейроквантрона. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Нейросетевые и нечеткие системы Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах Синтез нейронных систем на квантрон-автоматах Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах
spellingShingle	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах Кожем’яко, В.П. Волонтир, Л.О. Думенко, В.П. Штельмах, О.О. Нейросетевые и нечеткие системы
title_short	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах
title_full	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах
title_fullStr	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах
title_full_unstemmed	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах
title_sort	синтез нейронних систем на квантрон-автоматах
author	Кожем’яко, В.П. Волонтир, Л.О. Думенко, В.П. Штельмах, О.О.
author_facet	Кожем’яко, В.П. Волонтир, Л.О. Думенко, В.П. Штельмах, О.О.
topic	Нейросетевые и нечеткие системы
topic_facet	Нейросетевые и нечеткие системы
publishDate	2009
language	Russian
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format	Article
title_alt	Синтез нейронных систем на квантрон-автоматах
description	У статті досліджується проблематика стиснення інформації та побудови квантрон-автоматів з використанням поняття енергетичного нуля. Наведені результати розробки моделі оптимізації KVP-перетворення за параметром стиснення інформації. На основі патентночистого способу паралельної обробки інформації і теорії КВ-автоматів запропонована нова модель нейроквантрону для систем штучного інтелекту. В статье исследуется проблематика сжатия информации и построение квантрон-автоматов с использованием понятия энергетического нуля. Приведены результаты разработки модели оптимизации KVP-преобразования по параметру сжатия информации. На основе запатентированного способа параллельной обработки информации и теории КВ-автоматов предложена новая модель нейроквантрона.
issn	1561-5359
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8102
citation_txt	Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах / В.П. Кожем’яко, Л.О. Волонтир, В.П. Думенко, О.О. Штельмах // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 471-479. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
work_keys_str_mv	AT kožemâkovp sintezneironnihsistemnakvantronavtomatah AT volontirlo sintezneironnihsistemnakvantronavtomatah AT dumenkovp sintezneironnihsistemnakvantronavtomatah AT štelʹmahoo sintezneironnihsistemnakvantronavtomatah AT kožemâkovp sintezneironnyhsistemnakvantronavtomatah AT volontirlo sintezneironnyhsistemnakvantronavtomatah AT dumenkovp sintezneironnyhsistemnakvantronavtomatah AT štelʹmahoo sintezneironnyhsistemnakvantronavtomatah
first_indexed	2025-11-26T00:08:09Z
last_indexed	2025-11-26T00:08:09Z
_version_	1850591689512583168
fulltext	«Штучний інтелект» 3’2009 471 9К УДК 681.31:621.2 В.П. Кожем’яко, Л.О. Волонтир, В.П. Думенко, О.О. Штельмах Вінницький національний технічний університет, м. Вінниця, Україна kvp@vstu.vinnica.ua Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах У статті досліджується проблематика стиснення інформації та побудови квантрон-автоматів з використанням поняття енергетичного нуля. Наведені результати розробки моделі оптимізації KVP-перетворення за параметром стиснення інформації. На основі патентночистого способу паралельної обробки інформації і теорії КВ-автоматів запропонована нова модель нейроквантрону для систем штучного інтелекту. Вступ Бурхливий розвиток науково-технічного прогресу з відповідним йому збільшенням потоків інформації зумовив об’єктивну необхідність подальшого розвитку високоефекти- вних засобів обчислювальної техніки та збільшення їх продуктивності. Це підтверджує появу стійкої тенденції зростання швидкодії як основного напрямку розширення функціо- нальної потужності ЕОМ. Обмеження на цьому шляху з’являються зі сторони як елемент- ної бази, так і організації обчислювального процесу в пристроях з детермінованою струк- турою, яка працює здебільшого за послідовними алгоритмами і програмами. Не можливо здолати перешкоди в розширенні їх функціональних можливостей при збереженні сучасної архітектури ЕОМ лише шляхом збільшення швидкодії еле- ментної бази та збільшенням рівня технологічної інтеграції. Технологія інтегральної електроніки близька до вичерпання своїх фізичних можли- востей. Так, наприклад, геометричні розміри транзисторів неможливо зменшувати до нескінченності. З розмірами порядку 1 мкм та менше ( відповідно до технологічних обме- жень) проявляються фізичні явища, несумісні з традиційними розмірами активних елементів – квантові розмірні ефекти в нанотехнологіях. З іншого боку, існує ряд важливих задач, які ефективно не можливо розв’язати за допомогою сучасних ЕОМ та класичних комп’ютерів. Альтернатива в паралельній обробці зорових, слухових, тактильних та інших образів. Ця проблема пов’язана зі створенням спеціальних засобів обробки великих масивів інформації за ознаками в робототехніці, біомедицині, зі створенням штучного інтелекту. Класичним напрямком поліпшення продуктивності мікропроцесорних ЕОМ є гли- боке розпаралелювання розв’язуваних задач і перехід до асоціативних паралельних про- цесорів, експертних і клітинних систем для вирішення інтелектуальних задач, що, без- перечно, є успіхом в обчислювальній техніці, але не кардинальним вирішенням про- блеми. На сучасному етапі потрібні нові принципи обробки, перетворення і передачі ін- формації в реальному часі для функціонального вдосконалення елементної бази та пристроїв на їх основі. Одним із шляхів вирішення цих задач є новий напрямок в опто- електроніці – оптоелектронні логіко-часові інформаційні середовища (ЛЧС) [1], в яких разом з електричними методами застосовуються також оптичні методи послідовної і паралельної обробки інформації в реальному часі. Кожем’яко В.П., Волонтир Л.О., Думенко В.П., Штельмах О.О. «Искусственный интеллект» 3’2009 472 9К Встановлено, що під час використання світла як носія інформації в нейрокомп’ю- терах можна різко, на 2 – 3 порядки [2], підвищити продуктивність обчислень. Хоча оптоелектронна технологія не є кінцевою і абсолютною для реалізації складних систем та структур обчислювачів чи систем прийняття рішення, але вона є вигідною хоча б тому, що дозволяє використовувати третій вимір та апаратно реалізува- ти чотиривимірні системи зв’язків між двовимірними шарами елементів (наприклад, нейронів під час реалізації нейроподібних структур). Складні системи, такі, як сучасні комп’ютери, системи штучного інтелекту, керувальні комплекси, ефективно представляються у вигляді композиції взаємодійних автоматів [3]. В роботах Т.В. Головань [4] показано надзвичайно корисні властивості ЛЧФ, на основі яких розроблені архітектурні рішення побудови десяткових (n-значних) процесорів обробки і перетворення вхідної і вихідної інформації. Зокрема, вперше доведена теорема граничного безвтратного стиснення інформації, яку в подальшому пропонується використовувати як доказову базу KVP-перетворення, зокрема для об- робки напівтонових зображень. Властивості квантрону визначено аксіомою: аналоговий операнд як міра інформації найбільш стисло може бути поданий у вигляді еквівалента реальної тривалості часу, маш- табність дискретизації якого визначається фіксованим часом спрацювання елемента, що має функціональну повноту. Серед основних його характеристик є: 1. Здатність до відновлення сигналу, що надходить при перетворенні, обробці й зберіганні інформації. 2. Висока стабільність параметрів або можливість синхронізації для усунення «ефекту гонок». 3. Комунікабельність, завадозахищенність та контролеспроможність при реалізації сингулярних однорідних середовищ із заданим ступенем паралелізму. 4. Адаптивність (здатність перебудовуватися). 5. Технологічність. Основною функцією квантрону є реалізація принципу квантування часу або досяг- нення мінімально можливого часу спрацювання  з максимальною точністю  , що визначається рівнем досягнень технології та схематехнічним вдосконаленням відповід- ного покоління елементів. При забезпеченні запам’ятовування станів і абсолютній точ- ності спрацювання квантронів час його спрацювання визначається як одиниця машинної інформації або границя швидкодії гіпотетично можливої елементної бази на квантронах. Метою даної роботи є дослідження проблеми стиснення інформації та побудови квантрон-автоматів з використанням поняття енергетичного нуля; розробка моделі опти- мізації KVP-перетворення за параметром стиснення інформації; створення N-мірної логіки на КВ-автоматах; розробка елементів схемотехніки на КВ-автоматах, що є най- адекватнішою для реалізації проблем створення засобів штучного інтелекту; розробка моделі нейроквантрона. Модель оптимізації КVP-перетворення за параметром стиснення інформації Розглянемо один з можливих методів обробки сигналів – метод KVP-перетворень. Цей метод базується на використанні принципу квантування часу. Одиницею інформації в цьому перетворенні виступає квантрон. Квантрон – це одиниця машинної інформації, яка може розглядатись як внутрішня властивість зміни стану елемента. Квантрон орієнто- ваний на технічну реалізацію, на відміну від біта. Метод KVP-перетворень передбачає Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах «Штучний інтелект» 3’2009 473 9К формування деякої універсальної функції, яка є досить простою для моделювання різно- манітних дій над сигналами та змістовно характеризує інформацію, яка надходить. Незалежно від типів сигналів (електричні, звукові, світлові та інші) універсальна функція має спроможність характеризувати їх для обробки в подальшому. Цей метод передбачає паралельну обробку сигналів, що надходять від об’єкта. Метод KVP-перетворень базується на методі квантування часу, тобто фактором, який несе інформацію, є час. Час є об’єктивним і уніфікованим показником якості функ- ціонування технічних засобів. Він є їх внутрішнім параметром, який дозволяє органічно відтворити інформаційні процеси [5]. Таким чином, KVP-перетворення дозволяє вико- нувати перетворення фактично довільного набору вхідної інформації у часові інтервали. Квантрон на відміну від тригера згідно з викладеними критеріями є функціо- нально повним елементом логіко-часових середовищ. Використовуючи поняття квантрону, можна дати критеріальну оцінку обчис- лювальних засобів, яка визначає їх граничні часові можливості та дозволяє створити конструктивну теорію. Відповідно до умови аксіоми про досягнення максимальної швидкодії ЛЧС, операнди для забезпечення найбільшої стислості у часі мають подаватися у вигляді відповідної тривалості часового інтервалу, який необхідно перетво- рити у дискретний вигляд, оскільки є аналоговим сигналом. Можливості такого перетво- рення визначаються конкретними технічними засобами чи параметрами елементів. Для визначення математично обґрунтованих зв’язків між рівнем якості конк- ретної елементної бази з максимально можливою швидкодією обчислень і перетво- рень сформульовано теорему граничної стисливості машинної інформації [4]. Вона стверджує, що для однорідного ланцюжка послідовно спрацьовуючих квантронів в умовах допустимого розкиду їх часів спрацювання існує мінімальне значення дії на ланцюжок, за якого кількість спрацьованих квантронів з найбільшою вірогідністю відповідає ідеальній моделі. Одним із наслідків даної теореми є підтвердження того, що максимальна швидкість логіко-часових технічних засобів при послідовному записі-зчитуванні інформації досяга- ється квантуванням оптимального критеріального часу на основі кількості послідовно спрацьованих квантронів. Математичні моделі функціонування інтелектуальних обчислювальних пристроїв, що дають можливість формального синтезу і аналізу одно- рідних паралельно-ієрархічних мереж, базуються на математичному апараті із засто- суванням логіко-часових функцій. Математичний апарат ЛЧФ базується на операціях алгебри векторно-перемикаль- них функцій. Алгебра ЛЧФ містить наступні операції: логіко-часові логічні – кон’юнкція, диз’юнкція, інверсія; логіко-часові спеціальні – зсув, затримка; логіко-часові алгебра- їчні – додавання, віднімання, диференціювання, інтегрування (знаходження первісних). Таким чином, при оптимізації КVP-перетворення за параметром стиснення інфор- мації за математичний апарат методу KVP-перетворень доцільно вибрати математику логіко-часових функцій. Логіко-часові функції здатні відтворити залежність часу від різноманітних характеристик сигналів  ,...,,, wAyxfT  . При цьому є можливість ана- лізувати функції в процесі обробки. Цей факт значно підвищує швидкодію обробки даних та дозволяє уникнути додаткової похибки в отриманих результатах. Модель оптимізації КVP-перетворення за параметром стиснення інформації має вигляд:  ntg t ,,max  ,              tFtFntg ntg nn 1,, ,1,,0   , Кожем’яко В.П., Волонтир Л.О., Думенко В.П., Штельмах О.О. «Искусственный интеллект» 3’2009 474 9К де k – час спрацювання кожного k -го квантрону, що входить у ланцюг,  tF – функція розподілення випадкової величини k ,  tf – щільність розподілення випадкової величини k , nT – час спрацювання n квантронів,  tFn – функція розподілення випадкової величини nT ,  tf n – щільність розподілення випадкової величини nT ,  tq – число всіх квантронів, які спрацьовують за час t, дискретна величина,  ntg ,, – ймовірність того, що   ntq  , тобто     ntqPntg ,, . Випадкові величини k є незалежними та мають однаковий закон розподілу. Функція розподілу випадкової величини k є неперервною, яку можна апроксиму- вати за нормальним розподілом. Дана математична модель відноситься до класу стохастичного програмування з критерієм оптимізації цільової функції  ntg ,, та системою нелінійних обмежень. Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах з використанням поняття енергетичного нуля Для функціонування будь-якої обчислювальної системи або системи прийняття рі- шень (традиційної електронної або оптоелектронної) необхідно реалізувати функцію пам’яті – тобто абсолютно надійну фіксацію зміни стану елемента, в реалізації якого є обов’язковим зворотне звернення до первинної інформації, розділеної в часі (в схемотех- ніці використовується зворотній зв’язок (33)). Таким чином, пам’ять – це відтворення в шкалі дискретного часу події, явища, інформаційного коду, без організації якої в принципі неможлива організація довершеніших понять та рішень, оптимізація технічних засобів та інформаційних проектів. Незважаючи на високу комутаційну гнучкість базових схем, використання ба- зових функцій двійкових змінних не дозволяє простими методами реалізувати навіть найпростіші поняття, в яких існує не формалізоване двійкове поняття істини, а ре- альне – таке, як у повсякденному житті. Прості процеси вимагають свого уточнення. З’являється поняття нечітких логік, на які довгий час не звертали увагу тому, що було неможливо реалізувати носії технічної інформації, в яких кількість станів була б більшою ніж 2. Цифрові автомати, які найповніше відображають всі специфічні потреби обчи- слювальних структур або цифрової автоматики, вузли і пристрої яких побудовані на функціональних оптоелектронних базис-елементах – квантронах, назвемо квантрон- автоматами та означимо через  tAKB ij . Складний автомат, який складається з двох елементарних КВ-автоматів, назвемо диквантрон-автоматом та позначимо через  tDAKB ij . Аналогічний автомат, який складається з трьох КВ-автоматів, назвемо триквантрон-автоматом та позначимо через  tTAKB ij , автомат, який складається з чотирьох КВ-автоматів – тетраквантрон- автоматом  tA1TKB ij , автомат з п’яти КВ-автоматів – пентаквантрон-автоматом  tПAKB ij і т.д. Якщо для абстрактного роздуму уявимо собі, що складний автомат складається з N кількості елементарних КВ -автоматів, для позначення такого квантрон- автомата візьмем символ  tNAKB ij . В подальшому для спрощення індексних позна- Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах «Штучний інтелект» 3’2009 475 9К чень символ «КВ» можна опустити і вказувати тільки  tNA ij (наприклад,  tSA ij – позначення секста-квантрон-автомата, який складається з шести елементарних квантрон- автоматів). Для теорії перехідних процесів в складних оптоелектронних динамічних стру- ктурах найважливіше визначення закономірностей поведінки складних автоматів  tDA ij ,  tTA ij ,  tA1T ij ,  tSA ij ,…,  tNA ij , тобто законів взаємодії між двома, трьома, чотирма тощо елементарними автоматами. Виникнення початкових функцій ав- томата  tNA ij пов’язується зі змінами будь-яких квантрон-автоматів. При цьому внутрі- шній стан автомата  tNA ij залежить від внутрішнього стану автомата    tA1N ij і він змінюється також під дією вхідного набору сигналу   tXM k . Для опису зміни з часом внутрішніх станів елементарних квантрон-автоматів можна застосовувати спеціальні оператори d та D, які є двомісними предикатами. Наявність переходу Yij з стану 1 в стан 0 (позначимо через 1) в KВ-автоматі  tA ij описує рівність   1tdYij  , а відсутність (позна- чимо через 0). Таким чином, при   1tdYij  виконується умова      tYdtdYtDY ijijij  . (1) Відповідно до виразу (1) зміна переходу автомата з одного стійкого стану обов’язково відбудеться   1tDYij  . Аналогічно коли   1tDYij  , тобто   0tDYij  , тоді автомат стійкого стану не змінює, тобто не переходить з одного стану в інший. Викори- стання вказаних логічних операторів переходу до будь-яких змінних одного типу породжує змінну другого типу. Багатократне використання цих операторів до будь-яких змінних типу К породжує зміну, тотожно рівну нулю, тобто d ... d K = 0, аналогічно D ... D K = 0. Не може бути одночасно, щоб і 1dK  , і 1Kd  , тобто dK & Kd = 0. Внутрішній стан Gij(t) автомату А. 0 змінюється, якщо   1tDY ij ,   00 tDW ,   1tDZ M тобто автомат переходить з одного стану в інший. Таким чином,   1tDY ij  ,   0tDW 0  ,   1tDZ M  (2) є умовою збудження KВ-автомата. З випадковими величинами дискретного типу їх середнє значення (математичне чекання) на входах і виходах KВ-автомата  tNA ij k можна визначити як [3]:       n 1i x iix tPtxm ,       n 1i y iiy tPtym . (3)       n 1i z iiz tPtzm ,       n 1i w iiw tPtwm . У тих сферах діяльності, де потрібна експертна оцінка, коли на виході схеми повин- ні одержати не двійкову змінну (0 або 1), а якесь конкретне число, яке вказує на вірогід- ність події, там потрібні елементи багатозначної логіки, якими є лінійні структури (наприклад, лінійні квантронні структури, або багатофункціональні оптоелектронні модулі). У схемотехніці, яка буде реалізовувати формалізований вислів, абсолютно необхідно розглядати стан (або пам’ять) у відношенні до рівня або стану енергетичного забезпечен- ня. Тобто енергетичного рівня, який необхідний для створення реального сигналу. Вплив цієї енергії необхідно враховувати тому, що вона є найважливішим чинником перебігу будь-яких інформаційних процесів. Під час створення словесного портрета схеми за допомогою функцій булевої алге- бри логіки не враховується поняття енергетичних затрат. Рівень енергоспоживання схеми цілком залежить від використаної схемотехнічної бази та вибраного схемотехніч- Кожем’яко В.П., Волонтир Л.О., Думенко В.П., Штельмах О.О. «Искусственный интеллект» 3’2009 476 9К ного рішення. Тому введемо поняття логіки багатозначних висловлювань з фіксацією енер- гетичних рівнів. Зауважимо, що не можна повністю відмовлятися від логіки чітких висловлювань, адже для точних дій, таких, наприклад, як комутаційні переключення, немає необхідності пошуку альтернативних методів формалізації. Логіка багатозначних висловлювань з фіксацією енергетичних рівнів базується на: — енергетичних перетвореннях; — часових перетвореннях; — комутаційних перетвореннях. Ми можемо розглядати оптимізацію схемотехніки тільки в поєднанні цих трьох змінних. Таким чином, оптимізація одного з цих понять без впливу та параметрів цих пе- ретворень є неможливою навіть на теоретичному рівні синтезу ієрархічних структур з наперед заданими (потрібними) властивостями та параметрами. Для стану енерге- тичного нуля справедливі такі аксіоми: 1. Всі можливі логічні функції незалежно від їх позначень в стані енергетич- ного нуля між собою, хоча за аналогією з фотоном у світлі для різної довжини хвиль ми не маємо права так сказати. 2. Під час використання формалізації таблиці істинності треба зважати, що енергетичний нуль як логічне значення для вхідної функції ніколи не може сам по собі спричинити і в логічному контексті перехід в стан енергетичного нуля будь- який логічний пристрій, скоріше навпаки. Якщо автомат мав енергетичний стан одиниці, то надходження енергетичного нуля не повинно на нього впливати. Таким чином, енергетичний нуль не може бути використа- ний як сигнал керування, тому, коли на вході присутній стан енергетичного нуля, він не може змінювати дію інших логічних змінних у першому термі. Введення ЕН позбавляє умовності логічні функції (за логічну одиницю можна використовувати як вищий, так і нижчий потенціал). Введення ЕН перекреслює правило Моргана, за яким умовне позначення нуля і одиниці не враховує їх енергетичне напов- нення. Це фактично зумовлює можливість, по відношенню до ЕН, конструювати поняття значимості істинності, яке б відповідало певним рівням енергетичного наповнення. Це є формальним постановочним підходом до створення багатозначних енергетичних 0-залежних логік. На основі вищевикладених аксіом сформулюємо задачу синтезу елемента кван- тронного типу, що міг би на своєму виході сформувати сигнал, який містив би в собі стан енергетичного нуля і водночас цей сигнал не приводив до зміни попереднього стану подальшої логічної схеми. В даному випадку подальшою схемою вважати- меться схема пам’яті, адже ми вводимо новий елемент, щоб забезпечити надійну фі- ксацію різноманітних енергетичних станів та щоб в подальшому оперувати ними під час створення багатозначної логіки. Як було зазначено вище, оптимізацію схемотехніки такого елемента потрібно розглядати в поєднанні енергетичних часових та комутаційних перетворень стосовно кожної окремої задачі щодо застосування останнього, інакше принципово немож- ливо і недоречно створювати такий елемент [6]. Очевидно, що для розв’язання подібної задачі необхідні нові методи синтезу квантрон-автоматів. Квантрон квазіімпульсно-потенційного типу – структурний елемент однорід- ного оптоелектронного обчислювального середовища, в якому аналогову і цифрову обробку інформації супроводжують запам’ятовування й індикація результатів без додаткових апаратних затрат. Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах «Штучний інтелект» 3’2009 477 9К Розглянемо моделі оптоелектронних елементів і пристроїв і представимо їх у вигляді нейротехнічних структур. Перші практичні роботи зі штучних нейромереж і нейрокомп’ютерів були початі ще у 40 – 50-і рр. Спрощено НМ можна розглядати як глобально зв’язану мережу примітивних процесорів. Основним елементом у НМ є квантрон – багатофункційний елемент пам’яті аналого-цифрового типу із зов- нішньою індикацією станів, шість керованих оптичних інформаційних входів і опти- чного виходу підвищує комунікабельність квантрону порівняно з аналогічними електрон- ними елементами. Оптичні канали зв’язку забезпечують міжелементну гальванічну розв’язку, спрощують організацію міжрозрядних зв’язків. Схемотехнічно квантрон простіший, ніж електронний статичний елемент пам’яті. У квантронів пам’ять орга- нізовано одним зворотним оптичним зв’язком з використанням тільки одного транзис- тора у схемі. За споживаною потужністю квантрон економічніший, ніж потенційні тригери, оскільки в нульовому стані практично не споживає енергії. За швидкодією його можна порівняти з елементами пам’яті, побудованими на елементах серії ТТЛ (транзистор – транзисторна логіка) [6]. Перелічені характеристики квантрону свідчать про перспективність його застосу- вання як елементної бази оптоелектронних засобів обчислювальної техніки, в якій елементи відтворення інформації функційно інтегровані з логічною її частиною. Квантрон є активним елементом оптоелектронної однорідної мережі, який виконує обробку інфор- мації за допомогою паралельного оптичного порівняння та часового зсуву, з чим пов’язані висока швидкодія, схемотехнічна та апаратурна мінімізація, високий захист від завад. У цьому випадку квантрон можна визначити як нейроподібний елемент-нейрон, для якого справедливі такі аксіоми. 1. Кожний нейрон має п входів і тільки один вихід. 2. Вихідний сигнал кожного нейрона може бути знайдений за вхідним сигналом. 3. Синапси нейронів можуть бути збуджувальними або гальмівними. 4. Час проходження часової інформації від одного нейрона до іншого жорстко фіксований. Нейромережі можна розглядати як глобально зв’язану мережу примітивних процесорів-нейронів. Кожний нейрон (рис. 1) обчислює певну суму сигналів, які надійшли до нього синапсами, та виконує над нею нелінійне перетворення. Під час пересилання за синапсами сигнали перемножуються на деякий ваговий коефіцієнт.    N i iiXAy 1 Входи AN  pfy  Вихід Синапси з ваговими коефіцієнтами А1 А2 Х2 Х3 ХN-1 ХN А3 AN-1 Рисунок 1 – Схема нейроквантрону Х1 Кожем’яко В.П., Волонтир Л.О., Думенко В.П., Штельмах О.О. «Искусственный интеллект» 3’2009 478 9К Оскільки ми маємо справу з квантронною схемотехнікою, то очевидно, що найлогічніше застосовувати для синтезу і математичного моделювання нейромережі апарат логіко-часових функцій. Стосовно моделі нейрона, яку ми розглядаємо (рис. 1), вихідний сигнал оцінюється як    N 1i iiXAy , (4) де Аi – деякий ваговий коефіцієнт, що може змінювати значимість під час переси- лання інформації за синапсами і налаштовувати. Якщо припустити, що по синапсам проходить сигнал, що модулюється за дов- жиною імпульсу (за часом), тобто логіко-часова функція, тоді вираз (4) матиме такий вигляд, як у відомому способі паралельної обробки інформації [7]:    N 1i iiXTy , (5) де Ті – час або тривалість імпульсу в кожному і-му синапсі. В моделі нейронної системи для обробки інформації часові функції NN xxxx ,,...,, 121  в початковий момент часу порівнюються між собою за довжиною у вхідному нейроні – часовому кон’юнкторі, що виконує операцію порівняння [8]           tx,txmaxx,xmaxtxtx jijiji xj,xi   . (6) Потім ця ж операція виконується у кожному нейроні, що здійснює операцію часового віднімання. В кожному нейроні-затримувачі виконується операція затримки часового сигналу. Вихідний нейрон реалізує функцію запам’ятовування та зсуву часової інформації, що надходить із вхідного нейрона. Сумарна дія часової інформації GI на нейрон Нi складається з головної та допоміжних (як випливає з [8]). Тривалість сумарної дії GI є визначальною для допоміжних дій:   N 1i i N 1i i N 1i i N 1i i k...,,z,p,x . (7) В реальних нейронних структурах головна та допоміжні дії можуть мати різну фізич- ну природу, тому відносимо появу стану енергетичного нуля до однієї з допоміжних дій в нейронній системі, що складається з квантрон-автоматів. Оскільки, виходячи зі сформульованих аксіом для стану енергетичного нуля, всі можливі логічні функції в стані енергетичного нуля рівні між собою, та враховуючи те, що енергетичний нуль не може бути використаний як сигнал керування, то можна використовувати його для виділення головних і допоміжних дій, причому в кожний наступний момент часу в процесі використання цього стану головні та допоміжні дії можуть змінювати одна одну, якщо це необхідно, наприклад, під час швидкого навчання чи перенавчання системи. Виділення головних і допоміжних дій проводиться за допо- могою операції порівняння, а просування дії за нейронною системою – операцією зсуву. Висновки 1. Для реалізації функції енергетичного нуля в синтезі КВ-автоматів необхідний перехід до нових принципів формалізації синтезу даних автоматів. 2. Запропоновано на розгляд аксіоми для стану енергетичного нуля, що принци- пово дозволяє в подальшому створити ефективнішу теорію синтезу, орієнтовану на реальне відтворення нейромережних структур [5]. Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах «Штучний інтелект» 3’2009 479 9К 3. Створення N-мірної логіки на KВ-автоматах дозволяє посилити формальний апа- рат синтезу систем штучного інтелекту [9]. 4. Оптико-електронна схемотехніка на КВ-автоматах найадекватніша для реалізації проблем створення засобів технічного зору окопроцесорного типу [8]. 5. Оптико-електронні КВ-автомати дозволяють створити плоскі і просторові опера- ційні екрани для відеотерміналів з розширеними функціями [10]. 6. На основі патентночисного способу паралельної обробки інформації [7] і пред- ставлених КВ-автоматів запропонована нова модель нейроквантрону. 7. Представлення числової інформації в логіко-часових обчислювальних середови- щах (ЛЧС) з використанням принципу квантування часу є найбільш перспективним видом кодування інформації: інформаційним параметром виступає часовий квант, інварі- антний до елементної бази, що принципово забезпечує максимально можливу швидкодію обчислювальних пристроїв. Для аналізу цих середовищ найбільш уживаним є апарат логіко-часових функцій (ЛЧФ), який оперує з величинами, що безперервно змінюються. 8. Розроблена модель оптимізації КVP-перетворення за параметром стиснення ін- формації. Логіко-часові функції дають максимальне стиснення інформації як при записі та обробці, так і при відображенні. Література 1. Кожемяко В.П. Оптоэлектронные логико-временные информационно-вычислительнме среды / Кожем’яко В.П. – Тбилиси : Мецниереба, 1984. – 60 с. 2. Нейрокомпьютеры и их применение // Тематический випуск «Зарубежная радиоэлектроника». – 1997. – № 2. – 80 с. 3. Горбатов В.А. Семантическая тсория проектирования автоматов / Горбатов В.А. – М. : Энергия, 1979. – 264 с. 4. Кожемяко В.П. Принцип предельного сжатия информации в оптоэлектронных логико-временных сре- дах / В.П. Кожемяко, Т.В. Головань // Материалы всесоюзного семинара. – Тбилиси, 1985. – С. 121-125. 5. Свечников С.В. Квази-импульсно-потенциальные оптоэлектронные элементы и устройства логико- временного типа / Свечников С.В., Кожемяко В.П., Тимченко Л.И. – Киев : Наукова думка, 1987. – 256 с. 6. Некоторые вопросы проектирования КВ-автоматов / О.Г. Натрошвили, В.П. Кожемяко, Д.О. Саникидзе // Сообщ. АН ГССР. – 1985. – Т. 120, № 1. – С. 137-140. 7. А. с. № 1119035 СССР. Способ параллельного сложения длительностей группы временных интервалов / Кожем’яко В.П. и др. // Бюл. изобр. – 1984. – № 38. 8. Оптоэлектронная схемотехника: учеб. пособие / [Кожемяко В.П., Натрошвили О.Г., Мартынюк Т.Б., Имнашвили Л.И.]. – К. : УМК ВО, 1986. – 276 с. 9. Кожем’яко В.П. Проблема створення «зрячого» штучного інтелекту // Методологічні проблеми інженерної діяльності / Кожем’яко В.П. – Вінниця : Видавництво ВДТУ, 1994. – С. 7-14. 10. Натрошвили О.Г. Организация оптоэлектронных некогерентных процессоров / Натрошвили О.Г., Кожемяко В.П., Саникидзе Д.О. – Тбилиси : Ганатлеба, 1988. – 512 с. В.П. Кожемяко, Л.А. Волонтырь, В.П. Думенко, А.А. Штельмах Синтез нейронных систем на квантрон-автоматах В статье исследуется проблематика сжатия информации и построение квантрон-автоматов с использованием понятия энергетического нуля. Приведены результаты разработки модели оптимизации KVP-преобразования по параметру сжатия информации. На основе запатентированного способа параллельной обработки информации и теории КВ-автоматов предложена новая модель нейроквантрона. Стаття надійшла до редакції 01.07.2009.

Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах

Institution

Similar Items