На Первой Тихоокеанской венчурной площадке (г. Владивосток 17-18 мая 2007 г.) НИИ Конструкторское бюро Олексенко В.В. представил экспозицию «Базовый электронный компонент» (изобретение генерального конструктора Олексенко В.В. «Малошумящий широкополосный усилитель тока»).
Усилитель тока – это «русская микросхема», имеющая уникальные параметры, намного превышающие параметры зарубежных аналогов, а в цифровой технике – единственный в мире электронный компонент, являющийся основой FUZZY-процессоров. В качестве FUZZY-сумматора он позволяет уже сегодня создавать вычислительные машины на троичной логике – логике человеческого мышления (возродить российские троичные ЭВМ, созданные Николаем Петровичем Брусенцовым в 70-х гг.).
НИИ Конструкторское бюро Олексенко В.В., как fabless-компания, имеет амбициозные планы по производству «русских микросхем», заявляя о себе, как о наиболее передовой в мире, «обогнавшей конкурентов навсегда».
NEURO-FUZZY LOGIC. Бортовые интеллектуальные системы
Возродить статус российского Дальнего Востока как морского региона, вывести его на ведущие экономические позиции как самодостаточного региона – это основная задача России. Это гарантии стабильности и процветания Востока России. Это единственно правильный путь интеграции экономики России в мировую экономику. В условиях жесткой международной конкуренции экономическое развитие страны определяется главным образом ее научными и техническими достижениями.
Высокие темпы роста промышленности требуют дополнительных источников минерального сырья. Как известно, запасы ресурсов ограничены, в то же время большие объемы природных богатств расположены на дне океанов и пока малодоступны. Разработка методов добычи природных ископаемых на шельфе – это задача XXI века. Основной проблемой при разработке шельфа является сложность пребывания человека на больших глубинах, поэтому промышленная добыча ресурсов морского дна невозможна без участия подводных роботов. Современная подводная робототехника является наиболее перспективным направлением исследования Мирового океана.
Для современного этапа развития науки и техники характерна бурная интеграция идей и методов исследования. На базе научно-технических достижений создается принципиально новая техника, отличающаяся чрезвычайной сложностью, расширением круга решаемых задач и диапазоном эксплуатационного использования. В этих приложениях все чаще находят применение компьютерные технологии, основанные на использовании методов искусственного интеллекта (ИИ), которые опираются на широкую реализацию концепции параллельных вычислений, использование современных суперкомпьютерных платформ, нейрокомпьютеров и процессоров нечеткой логики. Именно здесь просматривается одно из ведущих направлений развития бортовых интеллектуальных систем (ИС), сочетающих фактические данные динамических измерений с широким использованием современного математического аппарата и высокопроизводительных средств вычислений.
Внимание специалистов при разработке бортовых ИС все чаще привлекает возможность использования искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование нейросетевых вычислительных структур тесно связано с созданием компьютеров нового поколения на основе теории ИНС. Это открывает возможности решения широкого круга задач, связанных с применением новых подходов обработки информации в режиме реального времени.
Теоретическая база создания ИС формируется на основе эффективного сочетания накопленной системы знаний с новыми подходами и парадигмами ИИ. Наряду с традиционными методами «инженерии знаний» здесь находят применение концепция «мягких вычислений» (soft computing), объединяющая нечеткий логический базис с теорией ИНС и генетических алгоритмов (ГА), а также когнитивная парадигма, средства мультимедиа и виртуальной реальности, позволяющие повысить эффективность взаимодействия оператора с ИС. При описании информационных и процедурных элементов «мягких» вычислительных процессов положения нечеткой логики позволяют обеспечить толерантность результата по отношению к неточности и неопределенности, а нейронные сети – формализовать сложные алгоритмы преобразования информации и организовать обучение в процессе выполнения вычислений и их высокопроизводительную реализацию.
В последнее время нечеткая технология завоевывает все больше сторонников среди разработчиков систем управления. Взяв старт в 1965 году из работ профессора Лотфи Заде, за прошедшее время нечеткая логика прошла путь от почти антинаучной теории, практически отвергнутой в Европе и США, до банальной ситуации конца девяностых годов, когда в Японии в широком ассортименте появились «нечеткие» бритвы, пылесосы, фотокамеры.
Сам термин «fuzzy» так прочно вошел в жизнь, что на многих языках он даже не переводится. Тем не менее столь масштабный скачок в развитии нечетких систем управления не случаен. Простота и дешевизна их разработки заставляет проектировщиков все чаще прибегать к этой технологии.
Для японцев, «взрастивших» это направление, понятие «fuzzy» означает передовую технологию и использование элементов искусственного интеллекта, соответственно само слово фигурирует в технических описаниях и рекламе устройств в качестве их несомненного достоинства.
Используя преимущества нечеткой логики, заключающиеся в простоте содержательного представления, можно упростить проблему, представить ее в более доступном виде и повысить производительность системы.
Если двигаться дальше по пути приближения к принципам работы мозга, а именно каскадировать fuzzy-вычислители, мы получим один из вариантов нейропроцессора или нейронной сети. Во многих случаях эти понятия просто объединяют, называя общим термином «neuro-fuzzy logic».
При подготовке статьи использованы материалы с сайтов.
http://www.library.mephi.ru/data/scientific-sessions,
http://offline.computerra.ru/offline,
http://www.kinnet.ru/cterra
Сысоев И.С.
президент Приморской краевой общественной организации
«Новые медицинские технологии»
Для получения контактных данных
(email, телефон и адрес),
зарегистрируйтесь