Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Методичка_Нейросетевые структуры_ч2_Клюкин_Нико...doc
Скачиваний:
53
Добавлен:
18.11.2019
Размер:
3.67 Mб
Скачать

8.3.Перспективные технологии реализации нейрокомпьютеров

Активизация разработок НК в конце 80х годов ХХ века резко расширила спектр применяемых технологий, среди которых наиболее перспективными кажутся оптические, биоэлектронные (молекулярные) и нанотехнические методы обработки информации.

8.3.1.Оптические и оптоэлектронные нк

В пользу оптических НК говорят следующие соображения:

  • возможность обработки информации в виде двумерных массивов;

  • световые сигналы не взаимодействуют друг с другом, что позволяет организовать практически полностью параллельную обработку информации дву– и трехмерными структурами ИНС;

  • характерная для оптики низкая точность вычислений, катастрофичная для обычных компьютеров, вовсе не критична для ИНС с большим числом параллельных каналов связи;

  • скорость передачи информации в оптических НК (ОНК) близка к скорости света;

  • оптический сигнал можно модулировать не только по амплитуде и фазе, но и по цвету и поляризации;

  • размеры оптических компонентов (~1…100 мкм) соизмеримы с элементами ИС, однако возможность трехмерной обработки резко уменьшает размеры ОНК;

  • пассивные элементы оптики, выполняющие операции векторно–матричного умножения (голографические системы и дифракционные решетки), не требуют затрат энергии вообще;

  • оптическая элементная база значительно менее чувствительна к дефектам материалов и радиации;

  • стоимость оптической элементной базы соизмерима со стоимостью СБИС, а производительность ОНК как минимум на 5 порядков выше;

  • оптические НК полностью исключают возможность несанкционированного доступа к обрабатываемой информации, поскольку свет надежно (без паразитных излучений) локализуется в пределах конструкции.

Однако чисто оптические устройства имеют собственные физические характеристики, которые часто не соответствуют требованиям ИНС, поэтому в практических реализациях используются оптоэлектронные компоненты, среди которых наиболее распространены векторно–матричные умножители и голографические корреляторы.

Электронно–оптические векторно–матричные умножители в качестве матрицы весов (рис. 8.1) используют фотопленку, у которой прозрачность каждого квадрата пропорциональна весу, в результате чего выход каждого фотодетектора является сверткой между входным вектором и соответствующим столбцом матрицы весов. Умножение выполняется параллельно, при использовании быстродействующих свето– и фотодиодов – менее, чем за наносекунду, причем скорость умножения практически не зависит от размерности массива, что позволяет наращивать ИНС без существенного увеличения времени вычислений. Для изменения весов вместо фотонегатива возможно использование жидкокристаллического клапана.

В голографических корреляторах образцы изображений запоминаются в виде голограммы (плоской и объемной) и восстанавливаются при когерентном освещении в петле ОС. Входное изображение (зашумленное, неполное) оптически коррелирует со всеми запомненными, корреляции обрабатываются пороговой функцией и подаются на вход, где наиболее сильные корреляции корректируют (или завершают) входной образ. Процесс повторяется многократно, до стабилизации системы на требуемом изображении.

В настоящее время ограничения оптоэлектронных устройств создают множество серьезных проблем, которые должны быть решены раньше, чем ОНК получат широкое распространение. Однако оптические НС предлагают настолько большие выгоды с точки зрения скорости и плотности внутренних связей (рис. 8.2), а также возможности реализации практически любой архитектуры, что можно надеяться на быстрый прогресс в этой области.