автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Коммутационные системы нейроподобных структур и нейрокомпьютеров

' >/ )

I / 'I

¡1'-

з |1 1 1'91'

)СУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РСФСР БО ДЕЛАМ НАУКИ И ШСЖЕЙ ШКОДЫ ТАГАНРОГСКИЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ им.В.Д.КАЖЫНОВА

На правах рукописи

БОШИ Владимир Иванович

уда 681.3.01(02)

КОММУТАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ НЕЙРОПОДОБНЫХ СТРУКТУР И НЕЙРОКаШШГЕРОВ

ецкалънссть: 05.13.13 - Вычислительные машины, комплексы,

системы и сети

Автореферат диссертации па соискание ученой степени доктора технических наук

Таганрсг-1991

j-яйота выполнена в Научно-исследовательском институте много -процессорных вычислительных систем при Таганрогском радиотехническом институте имени В.Д.Калмыкова

Научный консультант: ■

член-корреспондент АН СССР, доктор технических наук, профессор Каляев A.B.

Официальные оппоненты:

член-корреспондент АН УССР, д.т.н., профессор Васильев В.В., доктор технических наук, профессор Лазарев В.Г., доктор технических наук, профессор Иванов Г.И.

Ведущее предприятие - НПО "Импульс", г.Северодонецк

Защита состоится 28 ноября 1991 г. в 14.00 часов на заседант специализированного совета Д 0S3.I3.0I по защите диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук при Тага* рогском радиотехническом институте имени В.Д.Калмыкова по адре су: 347928, Таганрог, Ростовской обл., ул.Чехова,2, НТЛ1 МВС пт ТРИ!, конференц-зал.

С диссертацией мокно ознакомиться в библиотеке института. Автореферат разослан 21 октября 1991 г.

Ученый секретарь специализированного совета

д.т.н., профессор f Рогозов Ю.И.

ОЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОШ

Актуальность т. е м н. Нейроподобнне структуры эвре^енных нейрокомпьютеров представляют собой совокупность вязанных между собой простых моделей нейронов. Такие структу -I выполняют ассоциативные преобразования одного множества обь -ттов в другое, достигая устойчивой конечной конфигурации для йодных значений нейропроцессоров из некоторого множества пат -:рнов. Современные подхода к моделировании нейронных структур жируются на принципах коннекционизма, утвервдающих, что спецн-¡ка нейровычислений достигается не за счет тех или иных свойств >статочно простых нейроподобнкх элементов, а за-счет наличия )лыпого числа яестких синаптических связей между ними. Исследо-шяя нейроподобных структур с такими "замороженными" связями )зволили отыскать нейронные сети, имеющие прикладное значение и ¡ммерческое применение. Однако, коннекционизм подвергается кризе из-за ограниченности присущих ему принципов.

Дальнейшее развитие нейронаук неразрывно связано с развити-[ способов нейровычислений. В настоящее время стоит згдача раз-.богки моделирующих нейроподобных систем, с помощью которых ото провести эксперименты на моделях нейронов и нейронных руктур, не синтезированных природой. Разработка таких систем . .н инструмента исследований имеет глобальную значимость, тая .к полагают, что с их помощью мояно будет создать новую матсма-ческую теорию и способы анализа сложных биологических систем; . оведение на их основе исследований долав'о привести к появла. -ю новых научных и технологических разработок, в частности,оти зультаги исследований будут являться базой развития биовычис ~ тельной го::т5олог7.и и теории создания обучаемых интеллектуал» -у. роботов. Приливе во многих странах к разработке програгжа • збития нейронауки и мошная финансовая поддержка этих програ.'г! азывают, что наступил момент перехода от вариантов реализации решенных моделей нейронов и нейронных структур к построению бое слоешх инструментов - нейрокомпьютеров, учитывающих новыйг лее широкий спектр сведений о нейронных структурах мозга.

Современное представление о системной организации мозга со-оит в том, что нейронные структуры являются распределенная ■

-ч -

системами, состоящими из множества разнообразию: функцконакнж единиц обработки информации. Организация такой информационной структуры могга достигается с помощью не только аксоннкх, но в других типов связей этих функциональных единиц нзйрошадслеиий, В настоящее время стал очевидным факт осрааршнозти класснчз -ского представления нейронных структур с поаташгами "в&моро -кенными" связями. Процессы формирования и функционирования нейронов и нейронных структур нельзя разделять, так как »ти про" -цессы идут параллельно; нейронные структуры формируются в про • цессе функционирования, поскольку функционирование нейронных струвтур фактически является процессом их обучения путем ksv/í -нения свойств отдельных нейронов и межнейрошда связей. Соври • меннне нейрофизиологические исследования показал:«, ч.'о ко.шу5:п кационные отношения нейронов характеризуются больга»; рааноо&ра-зием нежели нервный импульс. Большинство нейронов центральной нервной системы используют внутркклет очнко и ¡леадеЛропше ko¿'. • мунпкационнне отношения не'только па утазие спгГйсш» но и в г: уровне Потенциалов, не только на уровне длинных акеоякнх цепей

О

но и на уровне дендритных (внутринейронных) и локальных цене2 ■ помощью дендао-дендритных, ссмо-дендригаых и ■ сомс-сомгличеогиг связей. Все это говорит о том, что при построении нейроподобва; структур и нейрокомпьютеров важно уделять внимание созданию ко: мутационных систем, моделирующих комвдникационяые процессы пей ровных структур мозга.

Опыт вычислительной техники показал насколько сложна проб лема создания коммутационных систем, особенно с техаологическо: точки зрения. Показатель связности является обобщавшим; ое onp¡ деляет производительность, степень интеграции, падеааоегь, про цент Ьыхода годах изделий, потребляемую мощность системы к шм roe другое. Если к атому учесть, что идеи нбйроко:лшлсрной те: ники основаны на использовании чрезвычайно большого числа нейр; процессоров и сильносвязных (е пределе полносвяокек) аргатевту] то становится ясно, что проблема синтеза коммуникационных скс тем нейронодобкых структур и нейрокошьютеров явлдется одной и: центральных проблем. Таким образом, моеяо сделать кпзод о то:./, что в настоящее время назрела необходимость решения научной ар блома, имекнзЁ важное народи скгоаяЁсизеаяое авачзлгз, a emsbho проблемы разработки основ теорнн построения нового типа нгйро

омпьютеров, отличающиеся от известных на сегодня подходов сле-узяими факторами: наличием иерархических коммутационных систем. . озвслякцих организацию божества различных по функциональным зойствам распределенпых структур нейровычислений, как это име-I место в нейронных структурах мозга, а также возможностью ре-лизации нейрокомпьютеров, которые содержат мойные коммутационно системы, соединяющие десятки и сотни тнсяч нейроподобных леггентоЕ, удовлетворяя при этом жестким ограничениям. СБИС-тех-олсгии на связность параллельных систем.

Диссертация классифицируется как теоретическое обобщение и •этпение крупной научно-технической проблегш по созданию ноеого ласса цифровых нейрокомпьютеров с программируемой гиперкубиче-ной архитектурой, ориентированных на решение задач моделирова-ия иерархических распределенных нейронных структур мозга.

Пелью работы является разработка теоретических снов построения п исследование принципов функционирования ие -атг/нтеских коммуникационных систем нейрокомпьютеров с програм-лруетей архитектурой, состоящих из десятков и сотен тысяч ней-олодобяых элементов и позволяйся:: осуществить распределенную бработку информации на основе множества различных функциональ-' ы;г структур нейровпчислений, которые соответствуют современным редставлениям нейронауки о специфике организации нейронных труктур исЕга.

Для достижения поставленной цели в диссертация решаются дедугаие основные з а д а ч. и:

- разработать концепцию построения иерарх/веских коммута -ленки:- з'дстем, коделпрующих яомкунинацисяшо процессы в деяд -пит:с цепях :;-'"т;оное, локальных и длинных аксонных целях пей -онных структур мозга;

- разработать принципы построения физичесуок структуры ней-^ксмлкотерсв большей размерности, удоглетворгасщях жестким отражениям СБИС-технологии и отр&^атешнх коммуникационные процессы дологических прототипов;

- разработать и исс.-.едозать модели коммуникационных прочесов в распределенных нейроподобных структурах, которые поясняют собенности обработки информации, представленной спайками и по -енциалами.

Предметам исследования являются ги -' перкубические интерфейсы нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой, построенные на основе иерархии коммутаторов-маршрутизаторов и моделирующие коммуникационные процессы нейронных структур.

Методы исследования базируются на теории цифровых автоматов, теории графов, на .аппарате математической логики, на теории многопроцессорных вычислительных систем с прс граммируемой архитектурой, на теоретических и экспериментальных исследованиях нейронных и нейроподобных структур, натеорегиче ских положениях проектирования коммутационных сетей с топология ми двоичного полного и неполного^ гиперкуба, обобщенного гиперет ба, кубически связанных циклов, самонастраивавшихся однородных коммутационных регистровых структур. Для подтверждения достовег нссти теоретических результатов диссертационной работы проводи лось имитационное моделирование на ЭВМ распределенных структур нейровычислений.

Научная н о ь и з н I, В результате проведенных ис следований получены теоретические обобщения и решена крупнел на учно-техническая проблема, имекдая важное народно-хозяйственно« значение и заключавшаяся в разработке теоретических основ пост роения физических и функциональных структур нейрокомпьютеров, .что позволяет проектировать и создавать параллельные интеллекту альные системы с десятками и сотнями тысяч нейроподобных элеме? тов, ориентированных на СБИС-реализацзэ и решение задач модели рования иерархических распределенных нейронных структур мозга, анализа и обработки изображений, представления'и манипуляровй ния знаниями, адаптивного управления роботами. В процессе иссле дованпй и теоретических обобщений получены следуйте -к о в н < научные результаты:

- методика синтеза иерархических кокмутациопи»: систем не1 роподобных структур, что позволяет проектировать нейрокомлыоте ры с программируемой архитектурой, обеспечивающих моделирована коммуникационных процессов г реализации функциональных свойств нейронных структур мозга в соответствии с современными полоне ниями нейренауки;

- алгоритмы маршрутизации и трансляции сообщений в интер

фейсз нейрокомпьютеров с топологией "распределенный мультиграф гиперкуба", обеспечивающие параллельный обмен информацией мен - ' ду распределенными структурами нейропроцессоров и нейроподобных ансамблей;

- автоматные и логические модели коммуникационных процес -сов в распределенных структурах нейропроцессоров и локальных цепях, что позволяет разработку новых средств нейрокомпыстерной техники, отражающих непрерывный и дискретный^способы обработки спайков и потенциалов;

- метод построения нейрокомпьютеров, сочетающих в себе особенности структурного и информационного подходов к созданию интеллектуальных параллельных систем, что позволяет на основе нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой реализовать два альтернативных способа обработки информации (нейровычисление и алгоритмический способ) с целью развития новых методов решения задач искусственного интеллекта;

- гиперкубические архитектуры нейрокомпьютеров, обеспечи -зающях возможность их СБИС-реализации с десятками и сотня?™ ты -;яч нейроподобных элементов;

- метод синтеза и оптимизации цифровых автоматов с п> ¡мешанного типа, использование которых позволяет создавать йу:1:'-деональные узлы нейрокомпьютеров на основе перспективной эле гентвсй базы в виде программируемых логических интегральных схг^.

Практическая ценность диссертационной :аботы заключается в разработке методики построения физических ¡труктур параллельны^. интеллектуально-вычислительных систем, отдающих механизм*: обработки информации в нейронных структурах юзга и ориентированных на СБИС-реализацию. Основные результаты ^следований, проводимых лично автором, получены при выполнении :аучно-исследовательских работ в соответствии с приказами ГН ССР по НО Л 701 от 30.08.89 "Об утверждении научнс-технпче-тог рограммы "Интеллектуальные системы" и № 482 от 10.07.л0 "Птнн -;ипы создания универсального сверхпроизводительного суперчакго -ейроксмпыотера с программируемой самоорганизующейся архитекту -ой и элементами искусственного интеллекта", а также решением ЕПК ИЛ СССР-от 23.04.91 согласно постановлению СМ СССР от 0.12.88 Л 1474 "Перспективные информационные технологии".

Разработанные'автором теоретические оскозы лиогрояжл чв'.;-рономпкотеров с программируемой гипёркубической архнте1.турс'5 внедрены и использованы на предприятия:;:

- метод синтеза иерархических коас^тацкоп'чх систг?" ?,сйро-подобных структур, алгоритмы маршрутизации я тгороляц; сооедз» ний в интерфейсе о топологией "распределенкн-Л л^льтстда} гжер-куба", автоматные модели коммуникационных процессов в кейроЕр:.!-цессорах с локальными цепями обработки информациипри разрабог-ке экспериментального образца устройства обработки ийфор&щпа с интерактивной системой изменения структуры нейронной сетя и ео параметров, в/ч 42261;

- метод построения нейрокомпьютеров, оочетахж: е себе особенности структурного и информационного подходов г создания интеллектуальных систем, а также гиперкубическая архитектура ьсл-рокомпыотера, позволяющая моделировать различные конфигурация нейронных сетей, включая полносвязные аиосяынз цепи и локалшсе взаимодействия между нейронами при разработке технического проекта системы по обработке большйх потоков ииформацяя в реальн масштабе времени, в/ч 25714;

- принципы построения различных 'д'ыоз интерфейсов нейро -компьютеров с гиперкубической архитектурой при выполнении фун -даментальной НИР по разработке вомалекса адаптивных аппаратно-программных средств обработки информации на основе вычислительных систем с программируемой архитектурой и нейроподсбяых сие -тем, в/ч 7S6I0;

- алгоритмы синтеза и оптимизации автоматов с navjrac скс—• шанного типа использованы в качестве подсистемы САПР цяфрошх устройств на основе программируемых логических интегргльнкх схем, ЦЭЦЦИСИ All СССР "Автотекс", г.МоскЕа;

- модель нейронного анса-бля с учетом локальных денцритннх и аксональных цепей, метод синтеза обучаемых самонастраивающихся однородных коммутационных регистровых структур для моделирования автоматных и логических процессов обработки информации в дендритных и аноонних цепях нейроподобнкх ансамблей, метод синтеза толерантных кажутацаокшх систем для моделирования функ -ций самовосстановления каналов связи нейроподобных ансамблей, принципы построения неЯрсгсомпьзкгеров с гиперкуои^в^кой архитек-

гурой для моделирования иерархии функциональных структур нейро-зычислений в соответствии с современными представлениями о сис- ' темной организации нейронных структур мозга,нейроподобные структуры с локальными дендритными цепями для построения интеллектуальной системы планирования и управления движением транспортного робота при выполнении КИР № 215070, 5.10,.02, 581104, НИИ таогопроцессорнчх вычислительных систем, г.Таганрог, а также юпользованн в учебном процессе кафедры "Вычислительной- техни -ги" Таганрогского радиотехнического института им.З.Д.Калмыкова 1 кафедры ЭВМ Таллинского политехнического института при чтении ;урсов лекций: "Прикладная теория цифровых автоматов", "Элек -'роннне вычислительные устройства".

Акты внедрения и использования результатов диссертационной >аботы прилагаются.

Апробацья работы. Основные положения прове -енных автором исследований докладывались, обсуждались и нашли добрение на: П Всесоюзной семинаре "Синтез управляющих уст -ойств на основе микропроцессоров и однородных сред" (Рязань, 979); У Международном семинаре "Прикладные аспекты теории автеь-атов" (Болгария, Варна, 1979); УШ Всесоюзном совещании по проб-емам управления (Таллин, Москва, 1980); Ш Международной конфе -знции "Толерантные системы и диагностика" (Польша, Катовицы, Э80); региональном научно-техническом семинаре по вопросу пост-эения электронных коммутационных систем (Ставрополь, 1980); ре-юнальном семинаре СКЕЦ ВШ "Теоретические и прикладные вопросы зхнической кибернетики (Таганрог, 1981, 1984); Всесоюзной науч-з-техг-г'ческой конференции "Программные и аппаратные средства '.шинного г,юд-'^л':.сования (Москва, 1987); региональном научно-тех-1ческсм семинаре СКЕП ВШ "Не-йроподобные вычислительные структу-: и проблемы робототехники" (Таганрог, 1988, 1989); И научно-¡хнической конференции с международным участием по моделирова -га систем памяти (Болгария, Варна, 1989); Республиканском семи-1ре по однородным вычислительным средам и систолическим струк -дал (Львов, 1990, 1991); Международном симпозиуме по нейрон -:м сетям и кейровычислегшям (Чехословакия, Прага, 1990); I Все-нозной конференции "Однородные вычислительные среды и систола -ские структуры (Львов, 1990); Международной конференции по ней-■нным сетям (Франция, Пария, 1990); ХШ военно-научной конферен-

ции по анализу изображений и распознаванию образов (Львов, • 1990), Всесоюзном семинаре "Распределенная обработка пнрорма --ции-17" (Новосибирск, 1991); научной сессии АН СССР (Ростов/ Дон, 1990).

Публикации. Результаты, подученные в дессертаци -онной работе, нашли отражение в 57 печатных работах, средл л о -торых 9 опубликованы за-рубежом, 19 - .в центральной печати.

Структура и объем дкссертацлон-о й работы. Диссертация состоит из 7 разделов, зклвчай" ^введение и заключение; изложена на 296 страницах машинописного текста и иллюстрируется рисунками и таблицами на III страницах. Имеется список литературы (213 наименований) на 22 страницах а приложение (50 страниц). Общий объем диссертации 47? с.

-Б первом разделе (введение) обоснована актуальность -геш, сформулирована цель работы, приводятся осгшвлиз положения, ш -носимые на заишту, показаны практическая значимость и научная

новизна проведанных исследований.

к

Во втором разделе проведен анализ подходов к разработке современных средств нейроношшотерной тчхнггог. Рассмотрена проблема. определения понятия нейровнчислэк/ля. Отмечены достоинства и недостатки коннекциояистскзх мотеле!: нейронных структур1. Сформулирован принцип совмещения неалгоритютеского и алгооитмическо * го способов обработки информации для нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой. Показано, что для построения нейрокомпьютеров требгется решение слоеной проблема синтеза коммута -ционных- систем нейроподобных структур, .ршгавззшх более згсро -кий спектр свойств биологических прототипов, это пыеезт место 'при коннекционистском подходе и моделированию нейронных структур мозга.

Третий раздел посвящен разработке концепции построения ие -рархических коммутационных систем нейроподобных структур;. Приводятся биологические предпосылки к построении комлутацисшшх систем нейроподобных структур. "Отмечается, что такие структуры яв -ляются распределенными струкгл^«®^ которые характеризуются оп -редеденной иерархией коммуникационных процессов, протекавших в них. Предлагало-; три уровня рассмотрения коммуникационных отношений" мезду нейроподобными элементами в виде функциональных блс~

ков-локусов (ФБЛ) и - сомы (ФБС): для дендритных, локальных и аксонпых цепей. Анализируются функции дендритов: омическая, re- ■ нерирующая спайк, нейросекреции и обобщающая функция /V -дендрита. Определяются требования к коммутационным системам нейро -подобных структур в зависимости от функции дендритов. Приводятся автоматные и логические модели коммуникационных процессов пересилки и обработки потенциалов и спайков в дендритных и ло -кальках цепях нейроподобных структур. Анализируются свойства нейропроцессороз с дендритными цепями, представленных совокуп -ностью нейроподобных элементов в виде функциональных блоков ло-нусов дендритов и сомы. Предлагается концепция построения ие -рархических коммутационных систем нейроподобных структур, отражающих особенности системной организации нейронных структур мозга.

В четвертом разделе рассматриваются вопросы разработки интерфейса нейроподобных структур с топологией "гиперкуба". Обо -сновывается введение новых понятий - физическая и функциональные структуры нейроподобных архитектур. Определяются требования к ' интерфейсу нейроподобных структур, учитывающему особенности иерархии коммуникационных процессов биологических прототипов. От-' ггечается, что выбор такого интерфейса связан с решением противоречивое требований. Компромиссным решением является выбор вари -анта 1:араллельной процессорной структуры с топологией "гиперку -ба", позволяющей строить нейреподобвде структуры о большим чис -г.см иейрепроцессоров. Предлагаются правила маршрутизации и па — • раллелъной трансляции сообщений мешху нспропроцессорами, поме ~.

ъ узлах гиперкуба, связанных менду собой интерфейсом в зяде лог.:лутатора-'.'лрпрутпзатора. Показано, что процессы парал -дельного соги"» 'пнфогматтаей между неЗропроцёссорами на уровне длинных аксонных цепей могут быть описаны в виде известной гар -моняи чисел - треугольника Паскаля. Строится обобщенная таблица приема я выдачи сообщений наядам узлом нейреподобной структуры с гиперкубическим интерфейсом. Предлагается принцип построения интерфейса типа "мультиграф гиперкуба", на основании-которого mos-ко целенаправленно ьести проектирование гиперкубическ'ого интер - ' фойса с заданными ограничениям! на производительность и связность..

Пятый раздел посвяиен разработке нейроподобных структур с интерфейсом "распределенный мультиграф гиперкуба". Рассматрива-

ются два способе, отображения дендритных и локальных цепей в га-пернубический интерфейс: при первом способе каждый нейропроцос-сор с дендритными цепями расположен в отдельном узле, а обмен информацией на уровне локальных це^ей происходит через пнтер -фейс "мультиграф гиперкуба"; при втором способе каждаС узел является отдельным функциональным блоком-локусо,;! или сомой, а распределенная древовидная структура каждого нсйрсяроцесссгл отображается на нейроподобную структуру с гкперхубическим кн -терфейсом. Отмечается, что анализ этих способов позволяет определить направление дальнейших исследований с целью построения: нейроподобных структур с топологией "гиперкуба", объединяющих в себе достоинства указанных выше(двух спосибов отображения. Предлагается новый принцип построения интерфейса "распределении!! мультиграф гиперкуба". Показано, что взаимосвязь функциональн!:1.: единиц распределенной нейроподобной структуры отражает особен »■ ности системной организации биологических кейронньх структур. Предлагается методика синтеза нейрокомпьютеров с жп'врфейсом "распределенный мультиграф гиперкуба", представленным в виде рархичёских коммутационных систем для выполнения обмана информацией между нейроподобными элементами на уровнял дзндашлх, ак -сонных и локальных цепей. Обсуждаются вопросы реализации виргу -альных узлов преобразования информаци: с целью снижения аппара -турных затрат на построение нейрото/льктеров с десятками и сст -нями тысяч нейроподобных элементов. Приводятся сравнивалышс оценки связности и производительности гиперкубических интерФей ■сов различных типов. Показано, что сатзность распределенных нейроподобных структур будет существенно ниже в сравнении с катер -фейсом типа "мультиграф гиперкуса". Предлагаются два понятия производительности нейрокомпьютера (внешняя и внутренняя прокз -водительность) с учетом обработки информации в дендритных, ло -кальных и ансонпих цепях, внутренних коммуникационных процессов .моделей нейронов, возможности выполнения различных микро- и ма -кроопераций нэйровкчпеления. Отмечается, что такой новый подход изменяет современное понимание структурного программирования нейрокомпьютеров и позволяет расширить их область применения, а . также позволяет рассматривать параллельную архитектуру как ней -рокомпьютер, так и многопроцессорвдв вычислительную систему с программируемой архитектурой и получить мощное к гибкое средство

по обработке информации в виде супер-нейрокомпьютера. Прилагаются методы синтеза блоков маршрутизаторов, представлении* мо -делыо цифрового автомата с памятью смешанного типа. Отмечается, что перспективной элементной базой для синтеза коммутатороЕ-маршрутизаторов и функциональных узлов- - нейроподобных элсмз:' -тоз являются программируемые логические интегральные схемы; • разработанные методы синтеза и оптимизации цифровых автоматов большой размерности ориентированы на указанную элементную базу.

В шестом разделе предлагаются гяперкубические архитектуры нейрокомпьютеров для различите вариантов семейства .кубических топологий, которые имеют наилучшие обобщенные оценочные харак -теристики, отражающие вычислительный и физический аспекты, а также аспект цены. Рассматривается обобщенный метод, позволяющий разработку иерархических коммутационных систем для организации набора различных функциональных единиц обработки информации -нейровычислений. Данный метод позволяет распространить полученные ранее результаты для топологии "двоичный гиперкуб" на слу -чай разработки архитектуры нейрокомпьютера с топологией "обоб -ценный гиперкуб". Рассматриваются особенности маршрутизации и . трансляции сообщений в коммутаторах-маршрутизаторах с такой топологией. Отмечается, что в этом случае физическая структура нейрокомпьютера характеризуется большей связностью и сильнее подвержена ограничениям СБИС-технология с точки зрения построения нейрокомпьютеров с большим числом узлов. С этой целью предлагается модификация топологии "распределенный обобщенный ги -перкуб" путем замены клик на полные пли неполные двоичные ги -соркубы. Рассматриваются особенности оргапипацли- пересылок со -гбиений мгцду нейроподобгшш элементами, связанных интерфейсом : такой мощ1фкц::рг,ванной топологией. Показано, что распределенную . архитектуру нейрокомпьютера можно представить в ввде ней -эоподобных ансамблей, связанных мезду собой интерфейсом с топо-lorKeij "мультиграф того или иного варианта кубического семейст-за". Такой подход позволяет строить кубические архитектуры, со-гетающие различные варианты интерфейсов. В частности,;рассмат -риваются вопросы построения интерфейса нейроподобных ансамблей ;а основе топологии "гипершина", как наиболее простого ингер -рейса для СБИС-реализации* Предлагаются архитектуры нейроподоб-

них ансамблей, моделирующих локальные цепи пересылки и обработки информации. Анализируются функциональные возможности нейро -компьютеров с гиперкубической программируемой архитектурой для решения задач моделирования нейровычислений, а также прикладных задач, учитывающих структурно-функциональные особенности нейро-подобных структур. Показано, что модифицированные самонастраи -вакхдиеся однородные коммутационные регистровые структуры, ис -пользуемые в узлах нейрокомпьютера, позволяют синтез на их ос -нове нейроподобных модулей, которые могут быть настроены и пе -рестроены в процессе их функционирования, учитывая возможность синаптического и структурного обучения.

Седьмой раздел (заключение) обобщает полученные в диссер -тации результаты.

В Приложение включены: документы, подтверждающие внедрение и использование результатов диссертационной работы, описание блока маршрутизатора коммутационной системы экспериментального образца нейрокомпьютера с архи^ктурой"гиперкуба"; программные имитационные модели локальных дендритных и аксонных цепей.

На защиту выносятся следующие основные н а у ч -ные положения:

1) концепция построения иерархических коммутационных сис. -тем нейроподобных структур и нейрокомпьютеров;

2) методика синтеза гиперкубических интерфейсов нейроком -пьютеров с программируемой архитектурой;

3) автоматные И'логические модели коммуникационных процессов в распределенных нейроподобных структурах;

4) алгоритмы маршрутизации и трансляции сообщений в коммутаторах-маршрутизаторах гиперкубических интерфейсов нейрокомпьютеров.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

I. Введение '

2: Анализ подходов к разработке современных средств нейрокомпьютерной техники

Основой развития нейрокомпьютерной техники является сово -купность трех факторов: I) знания о механизмах обработки информации в биологических системах, 2) возможности СБИС-технологии, / 3) рынок сбыта нейрокомпьютеров. Эти факторы определяют в свою очередь, три основных направления научно-исследовательских работ в рамках неЯрокибернетики: теория нейросетей; проектирование пейроподобных структур и нейрокомпьютеров; применение средств нейрокомпыотерной техники. Все три направления пресле -дуют одну цель - получить более эффективное средство обработки информации. При этом теория нейросетей пытается определить от -личитепьные особенности понятия "нейровычисление", а два других направления связаны с созданием технических средств, основанных на конкретном понимании на данный момент специфики нейрозычисле-ния, а также с отысканием области применения этих средств.

Методология исследований в области нейронаук отражал по -неновый характер дкнных исследовьний. Задача анализа нейросете;'. приЕалирует над задачей синтеза нейрснодобпнх структур (НС). Развитие нейронаук неразрывно связано с уточнением понятия "нейровычисление" как с биологической, так и прикладной точек зре -ния". В настоящее Бремя специфику понятия "нейровычисление" связывают с разработками обучаемых НС, которые могут выполнять ас- ' социативные преобразования одного множества объектов в другое. Уровень результатов,'пол.ченных в области обучения НС, расценивается как уровень элементарных знаний. Однако, имеются прогнозы и их обоснование в том, что знания по процедурам обучения НС существенно продвигаются вперед, усиливая значимость обучаемых НС, кал нового сродства обработки информации.

Проведенный детальный анализ классического подхода к механизму обработки информации нейроном, к моделированию нейронных структур и синтезу нейрокомпьютеров позволяет утверадать следу-ваее. Современные средства нейрокомпыотерной техники ориентированы на коннекционисгсяий подход к моделировании нейронных структур и преследуют в первую очередь коммерческие цели. Этот подход показал важность выбора варианта топологии синаптичесз/их связей простых нейропрсцессоров, тан как топология определяет

какие функции по обработке информации может им влиять НС. Рд -нако, за три десятилетия топология коЕнекциоиистеяах молепой изменилась до предельного варианта полносе^зных структур. С

позиций этого подхода нельзя обьяонить'Ссммюго числа нпйро -физиологических экспериментов, что отраааэт огр.чнийзуноста принципов коннекционизма. Для понимания суп* иьйровичисдз^ к дальнейшего развития нейронаук важно'учитывать как можно богаче функциональных и структурных свойств С".эло1вческпх прототипов. Будущее нейрокомзыотинга существенно загисит от раарьсот-ки эффективных способов реализации новых средств нейрв'сашш -терной техники, позволяющих моделировать (¿«¡роклй спектр cboííct нейронных структур мозга.

Подход, основанный на принципе совмещения веалгорияг'иче -ского (нейровычислительного) ь аягоркгь-ячзсЕого способов обработки информации в единой параллельной сиг??;.« является пер -спективным, так как позволяет объединить структурный к кнфог -мационный подходы к развитию научного кгпразления по искусс;: -венному интеллекту и позволяет ос;давать пранцкнлаоно nos:¿~" инструмент исследования - нейрокомпьютеры для достижения гло -бальных целей развития нейроколшитерной техники, связанных с получением нобых физиологических и технологических результат а также' с разработкой обучаьмих интеллектуальных систем. Pea -лизация такого подхода требует решения сложной паучно-тегнпчз-ской проблемы создания мощных коммутационних систем, отраяар • щих особенности коммунпкацио^-ых процессов нервных структур мозга, а также разработки вычислительных устройств, ориентированных на процедурное и структурное программирование» Теоретической основой развития такого подхода может служить теория многопроцессорных вычислительных систем с программируемой ар?' тектурок. Развитие этой теории в ориентации на нейровкчясли тельные аспекты позволит разработку указанного инструмента к с следование с целью развития нсвых мйтодоз решения задач искус ственного интеллекта.

- !?

3. РаграСагка концеодо; построения иерархических кскмут«»-ионнкх систем ей^сг^а-ойкух сгрукгус

3 работ*; предлагается подход к проектированию НС, оснозач-х на представлении кв^адгощштс? сттумтурк мезга в виде рас-оделенной систсгл! с несколькими урлшкгя/и иерархии. 3 этом учае утверждается принцип повторения определенных многокле -

:чадх структур: микро-колонок, модулярных колонок и более уг.ных образований первичной зрительной, слуховой или дзига -льлой корн голоензга мозга. Взаимосвязанные подгруппы раз чпых структур образуют бсльсое число строго связанных распре-лекиых яодсястем. Причем сложность нейронных механизмов обра-"г.'Л хгформации в ново" корз не ограничивается классической :тью сатзей' в вике длинных аксонных проводящих путей. Традицией тип нейрона, получающий информацию путем своих синаптиче --;их вхонов и передающий ее по аксону, может рассматриваться 1ше как один тип функциональной ор- -чзации в иерархии нейрон-

г структур мезга. Усгансвлсаа, чъ. .о многих частях гсярвией ¡стемы нейроны имеют днедриты, которые являются не только тюст-1аапии.ческими, но и пресинаптическими структурами. Друпзди язвами, отдельные участки дендритсв при помощи дездро-~еняри?-IX, сомоденцритннх и сомссоматических синапсов образуют ло гьнне цепи обргбетки информации. Функциснглып'' >дкппт?.эй та >«§ цепи является не нейрон в целом, а только небольшой участок гндрита. Качушу нейрон включает в себя .■яюкестао таких еди:»>:ц ^образования информации с точки зрения своих ивдивидуаль«»;": !Н2лтических отнесений с другимй нейроягмя, образующих лохаяь-;е цепи. Таким образом, информационная система мозга - эго эйствительно распределенная сисаома, поятроевнач из фуникио --?льянх единиц йэзрастаюшего размера и ологности. Поэтому клзс-!чес:-ие нейронные сети, образованные с помотаю аксонных связей, локальнее нейронные цепи передачи и обработки информации «■=? еляются различными сущностями, а должны учитываться совместно.

Приведенные выше данные моли о рассматривать как основг ние для схемотехнического проектирования НС. Они указывают, нельзя свести явления в нейронных структурах к простым явле жл в отдельных нейронах. Б диссертаций предлагается дальне! развитие коннекционистского подхода,'направленное на отыск; адекватных моделей нейронов с цепями дендритной обработки е формации, а также на создание иерархических коммутационных систем нейроподобных структур.

Предлагается принцип построения Н£$$опроцессоров (НП)

О

дендритными цепями, которые рассматриваются как распределеЕ древовидные системы обработки Информации. Такие НП состоят совокупности взаимосвязанных простейших нейропроцессорных ~ ментов (НПЭ): функциональных блоков-дискретов локусов дендр тов и сомы (ФБЛ и ФБС). Обработка информации в распределенн НП рассматривается с позиций коммуникационных процессов, пр текающих в дендритных цепях при пересылке и формировании лс тенцналов^« спайков. Показано, что специфика понятий "нейро числение" и "нейронная интеграция" должны учитывать тот фак что форма нейрона с дендритными цепями отражает собой уника ный алгоритм работы, учитывающий особенности коммуникационн отнесений между активными и пассивными НПЭ; скорость распро ранения возбуждения в виде постсинаптического потенциала и

спайка по дендритным цепям, логику прохождения информации п древовидным структурам, задержку прохождения информации как отдельных ветвях' (триггерных локусах), так и в узлах слияни ветвей.

Анализируются функциональные возможности суммирующе-ре стровых дендритных устрвйтеь распределенных структур НП, ьс вываясь па информационную процессах в N -дендритах, обобц 'щих известные функции дейяркго® (омические, генерирующие спайк, с нейрос^крецией). В качестве функциональных блоксв-. скретов используются ФБЛ ветви п узла, .Каждый - такой НПЭ т< два типа входов: синаптячесетй, на который поступает информ,

от длинных аксонннх или локальных цепей; информационный с(ы) Ufa для приема информации от соседнего ФБЛ, представ-гой в виде спайка (Ц спайка) или потенциала П , а также типа выходов: информационный - для передачи информации 1епи дендритного дерева и локальный выход для организации фо-дендритных и сомодендритннх связей.Зависимости, описи -:ие поведение ФБЛ-ветви имеют вид:

' , если Utz4 Ucnau-ка или

Uiz * Umita ,И0 ислат * а;

3-х* , если Utx - Ucnam , но Чспайка * в'. ' У*аИь'/(2*:.Х1)*, если Utx 'Цаюои, причем Ucnoua^Q;

ГЦ

tierna, если (йх*-в tUL)*d, причем

Z lit UltlUmufa MU USr;Uenaúrn, HQУспацЩ

й-х +ЩХ, - ест (Q-¿t-8+u¡t)<0, пршем

ШхФ Umita LU!U Hit' UtmSia,HQUоеи^в', ü'Xt , ест llér* Uспаи-га, npwe/1 tierrero» 8. '

етим, что появление результата арифметической обработки в. е спайка или потенциала требует дополнительней задержки во ¡лени 41 относительно логической обработки гм;".:;ев; усло-появления спайка в момент времени I, У* .Г/)* ,

оделяется значением логической функции, аргументами которой шотся значения нервных импульсов, поступающих как на данный , так и близлежащие ФБЛ-диыгретн, связанные в единый локус. логичным образом определяется 'закон работы ФБЛ - узла раз -вденля дендрита с учетом наличия двух информационных входов.

Показано, что такие распределенные дендритные структуры и локальные цепи обладают следушими свойствами: просгрансг-но-временной суммации, образования микро-НП в дендритных и альных цепях,' 'запоминанием ггродистории поступления-времен -последовательности информации, управления пересылкой ин -мации по ветвям дендрита и локальным цепям и другими. В це-

лом, проведенное имитационное моделирование совмещенных про цеосов коммуникации и обработки информации в распределенных

т'-оГшопроцессорах и нейроподобных структурах показало, что у этих процессов позволяет отыскать механизм мотивации в вид! оценки состояния нейроподобной структуры и воздействия на ш каждым НП, а также локальными цепями, образованными из фраг ментов НП с помощью дендро-дендритных, сомодендритных, сомос матических, аксоаксональных и других видов связи..

Предлагается концепция построения иерархических коммутг ционных систем нейроподобных структур:

1) коммутационные системы ^средств нейрокомпьютерной тег нкки должны обеспечить возможность организации "ерархии фуш циональных единиц нейровычислений таких как дендритные и ло калыше цепи; микро-НП и нейропроцессоров с распределенной с работкой информации; нейроподобных ансамблей с перестраиваем структурой для реализации зт<азанной выше иерархии функционал ных единиц обработки информации; нейроподобных структур, поз лягацих организацию моделей более крупных нейронных образован в виде совокупности ансамблей, связанных длинными аксоннкми. пями и, наконец, нейрокомпьютеров, которые ориентированы на

шение задач искусственного интеллекта;

2) структура средств нейрокомпьютерной техники должна

быть регулярной и удовлетворять современным ограничениям СБИ технологии, позволяя в то же время выполнение структурного ц грачмирования этих средств для организации различной иерархи, взаимосвязей достаточно простых узлов в виде функциональных блоков локусов дендритов и сомы;

3) для моделирования нейровычислений различной природы > работки информации, представленной спайками, медиатором, пре-и постсинаптическими потенциалами, коммутационные системы до, ны обладать способностью организации непрерывных и дискретны: регистровых каналов связи (для логической обработки информац] а также дискретных суммкрующе-регистровых каналов (для обраб! ки потенциалов);

4) для построения иерархических коммутационных систем зтв нейрококпшгерной техники,' содержащих десятки и сотни ч обрабатывающих узлов, необходимо использовать принцип изации как пространственных, так п пространствзнно-времен-капалов связи, а таняе принцип реализации виртуальных уз -преобразования информации.

4. Разработка гиперкубического интерфейса нейроподобных структур

Построение параллельной нейроподобной- архитектуры связано пением сложной проблемы организации иерархии обменов инфор-зЗ между КПЗ. Отметгы три момента, характеризующие излагаемое подход:

- осйованием схемотехнического проектирования является 'давление информационной структуры мозга в виде распреде -ой системы с несколькими уровнями иерархии. При этом кал'-уровень является нейроподобной структурой, отличающейся бт' ой структуры функциональной единицей обработки информации.

е того, различают два вида нейронных структур: классиче - • сеть, образованная с помощью аксонных длинных проводящих й, а также локальная: цепь, состоящая из отдельных участков

ритов различных нейронов и их взаимосвязей; '

/

- в настоящее время в нейрояоютыэтеркой технике использу-аналогоиый подход; однако, существует ряд пг 1 ттвер:?.-

ах целесообразность разработки цифровых нз1фскс1СШЯвров. ■ >.1У же, ориентация нейрокомпьютеров на структур, ■$ игдицяп раммирования, позволяет воспользоваться, теоретическими л гкчеснпки результатами по разработке мзогопроце с сорные -ительшис систем с программируемой архитектурой, погорче по й сути отраяаат специфику создания цкфровкх пзйрококглхте-с программируемой архитектурой (ВДКПА);

- по аналогии с вычислительной техткко" удобно расстатрн- -архитектуру ЦЯК, выделяя два типа структур - функциональ-

и физическую. Первая, отражает конкретное применение нейро-ьготерапутел настройки кадцого БП на определенный'закон циояирования за счет образования заданной системы связей 7 НП. Физическая структура обеспечивает универсальность

1ШКПА и характеризует его потенциальные возможности наборе! физических элементов и цепей, с помощью которых может выпо, няться электрическое соединение элементов. Оснозой физиче ской структуры ЦНКПА является интерфейс, обеспечивающий ст; дартизацию связей и совместимость.НП. Заметим, что нейронш структуры характеризуются огромным числом связей между ней; нами. Следовательно, интерфейс НК должен удовлетворять дву! противоположным требованиям: с одной стороны, необходимо у1 гывать существенные ограничения на количество связей с точ: зрения СБИС-технологии, а, с другой стороны, надо иметь во: можность организации большого числа каналов связи между НП тому же современные теоретические исследования требуют соз; ния ЦНК дня моделирования полносвязных нейронных структур. Данное противоречие может быть успешно разрешено, если физ: ческая структура будет проектироваться на основе кеммутато: маршрутизатора .нашедшего применение при создании супер-ЭВМ архитектурой гиперкуб. Именно такой вариант физической стр: туры дает предпосылки к возможности создания ЦНК с десятка и более тысяч нейропроцессоров.

Пусть гиперкуб имеет вершин (ГК-/V ). которЫ'

пронумерованы от 0 до /V -I. Две соседние вершины соединяю' двумя ребрадш с противоположной ориентацией, если двоичные Биваленты номеров этих вершин различаются только одним би' Номер позиции этого бита определяет номер связи сС для ук; занных ребор. Каждой вершине поставим в соответствие НП. Д цифровых НП под сообщением,передаваемым через гпперкубичес: интерфейс, будем понимать либо один бит-информации для сор мальных моделей нейрона, либо двоичное число для градуальи: к динамических моделей. Каждому ребру гиперкуба соответств: несколько физических шин для передачи как самого сообщения так и адресной информации о номере вершины. Направления пе; сылки сообщения определяются правилами маршрутизации и тра; ляции. В отличие от применения коммутатора-маршрутизатора : супер-ЭВМ, здесь пересылается сообщение с адресом о номере вершины-источника. Также вычисляется относительный адрес, : сообщение пересылается не на одно р^бро, а на ребра с номе;

= 0,1,____ , где - номер входного ребра, на.котороо

зтупило сообщение в данную вершину. Такое правило маршрутиза-I позволяет передать сообщение от одной вершены ко всем дру ~ л. При параллельной трансляции на кшвдом шаге £ по ребру с «ером перадается число Г л-сообщений. Число шагов па -сдельной трансляции равно {одг /V . 3 целом, з'акон пересылки збщений по ребрам ,0,1,... И -I на каждом шаге сараллель-I трансляции оглнакоз для всех вершин и описывается известны?.! стольником Паскаля. Это дает возможность оцепить два гранич-с подхода к■ моделировании полносвязных нейронных структур на С с гиперкубичеснил интерфейсом. Если сохранить общее число 1зр в интерфейсе равное 2ГК ~ , то время параллельной,

реляции сообщений будет максимальным и определяется формулой • ксвТ'М/2 , где Г - время обмена одним сообщением между дву-соседними вераинами. Второй подход основан на увеличении чис- . ребер с целью передачи множества сообщений по нескольким од -1менш.-:-* ребрам. Другими словами строится мультиграф гиперкуба ПС- N ) • В этом случае время параллельной трансляции будет ми-бальным Тмнна Г.'/* . но потребуется большее число ребер, а знно, 1т~п С • Таким образом гиперкубический ин -

рфейс МГК— /V позволь.! строить физическую структуру для позирования нейронных структур по принципу полного графа, но • Ш1з показывает, что из-за ограничений на сгя^т.оть такой ин -;)фейс не может быть использован для создания ' омпьэтеров числом НП более нескольких тысяч'.

5. Разработка кейроподобных структур с.интерфейсом "распределенный мультиграф грперкуба"

Для создания ЩК с десятками и более тысяч НП 'для мсделиро-?яя полносвязных нейронных структур возмогло отыскать промелу-глый подход, основанный на разумном увеличении числа ребер и 5мени параллельной трансляции. Анализ топологии МПСГ./У пока-зает, что можно сохранить время параллельной трансляции мини -зьным и в то же время 'сократить общее число , связей у интерфей-1ШК, ориентированного на глперкубическую топологию. Число до-иительных ребер в МГК-// по сравнению с ГК-Д' .тем больше,

чем меньше номер ребра: для ребер сС = 0 оно приблизительно сс ставляет 53 %, для <£= I - 25 %, для' сС= 2 - 13 # и т.д. Заме тим, что сообщение проходит путь ио ребрам, номера которых уменьшаются. Иными словами, чем меньше номер <£ ребра, тем ко роче путь дальнейшей трансляции сообщения, Поступившего на это ребро. Например, сообщение, проходящее по ребру с( = О приходи в собственную вершину и-дальше не передается. Тогда, чтобы из бежать передачу множества сообщений по нескольким одноименным ребрам = 0 между двумя соседними вершинами МГК- N , можно предварительно учесть в вершине-источнике влияние этих сообще ний на НП в вершине-приемнике в виде некоторого числа, выч1 еле ного в соответствии с алгоритмом работы НП. Как правило, базо вой операцией НП является операция "сумма парных произведений" ■веса синапсов умножаются на соответствующие сообщения о выходных значениях НП. Полученное в результате такого предварителз ного вычисления сообщение-подсумма может быть передано не по несколько одноименным ребрам = 0, а только по одному ребру тем же самым номером. Такой приеу позволяет сократить 53 % до полнительных ребер в МГК- /У . Аналогичным приемом можно вое пользоваться для предварительного вычисления сообиений-подсумм передаваемых по ребрам с большими номерами. Другими словами, предварительная обработка информации позволяет отыскать велячи ну постсинаптического потенциала, образованного на некотором участке дендрита под действием сигнала от других нейронов. Дл конкретного НП такие предварительнЗ§£$уЗ$? распределены по не скольким узлам физической структуры ЦНКПА. Поэтому соответству сций такой структуре интерфейс назовем распределенным мультигр фем гиперкуба (МГК- /V ). Такой интерфейс содержит существзнн меньше дополнительных связей в сравнении с интерфейсом типа ЮТ- N , т.е. 2ГК< 1рт<< гт.

Физическая структура ЦНКПА с интерфейсом ИСК- N обладав1 рядом интересных свойств:

- каждый НП представляет собой распределенную систему и с стоит из одного ФБС и числа функциональных блоков ФБЯ

Причем ФБЛ удалены от вершины расположения ФБС на расстоянии Хэмминга = 1,2,..., К +1. Таким образом.НП содержит не толь ко сому, как это принято в большинстве моделей НП, но и дендпи1

цепи обработки информации;

- каждый узел физической структуры ЦНКПА содерг.кт такое количество функциональных блоков, что и отдельный НП. Одна -

все они принадлежат различным НП. Введение коммутатора в дай узел дает возможность организации локальных цепей обра -ки информации. Формальной моделью узла будет являться авто -с программируемым процессом, структурой и коммутацией. В ультате каждый узел может быть настроен и перестроен на вы -пение различных наборов макроопераций. Такая организация а указывает, что ЦНКПА можно использовать не только для ре -ия нейрофизиологических задач,'а также для решения широкого ктра прикладных задач, в рамках идеологии многопроцессорных целительных систем с программируемой архитектур,о", . За -им, макрооперации, выполняете функциональными блоками, опи-ы в ряде публикаций и в то же время являются предметом со -манных исследований. Для списания процессов в иерархических роподобных структурах устанавливается квант времени £ , в ение которого выполняется самая быстрая макрооперация денд -них и локальных цепей. Тогда производительность НП определяет числом Л макроопераций, выполняемых за секунд/: Анп-^ // • , где ¿7 - коэффициент кратности выполнения

Зой макрооперации. Если учесть возможность взаимодействия личных НП черен локальные цепи, то производительность ЦНК бу-определ.тгься не только ткросдсрацид/п? ^тпсл^их^ЯТ, но и кооперациями локальных цепей: Аут (/;'( ' »

¿"с/ , - коэффициенты кратност^ й - с«л.( С тхело :ле-спераций, выполняемых за счет взаимодействия дслярятмяс не -различных НП;

- интерфейс ИДГК- /У разбивает физическую структуру 1'иЖЛ зисло. 2 п'к'1 ' нейронных ансамблей (НА). Катаем/ ансачСла сс-згетвует определенное подмножество Ш, цепи связей мезду ко-?лл четко определены и не тргбуют адресной информации.,Все соединены между собой ребрами с номерам: г^ я 0,1,К.

зтем, что представление каждой вершины отдельным ансамблем ■ укрупненное представление ЦНКПА з виде; гиперкуба МГК-А'.

Разработана методика синтеза физической структуры ЦНКПА,' гржащей иерархические коммутационные системы, которые состав-

ляют основу интерфейса РМГК-/У • . Методика позволяет отыскать минимальное число связей в интерфейсе в зависимости от параме ра к . Рассматриваются вопросы уменьшения параметра связност аппаратурных затрат путем организации виртуальных узлов нейро: числении и учета пространственно-временных преобразований инф мации в последовательно-параллельных дендритных и локальных : пях. Такой процесс нейровычислений явлдется непрерывно-дискрс ным, отражающим особенности логической обработки спайков и ар метической обработки потенциалов. В целом, на основе ЦИКЛА мо: совместно выполнять нейровычислительный и алгоритмический спо: бы преобразования информации.

Предлагаются методы синтеза,, и оптимизации цифровых автом; тов, ориентированные на реализацию блоков маршрутизации и фунз тональных узлов НС на основе программируемых логических ин'*ь тральных схем, которые характеризуются большой плотностью раз! щения элементов.

6. Разработка гиперкубвческих архитектур

нейрокомпьютеров

Интерфейс ВТГК- /У можно представить в виде трех взаимосвяза: ных интерфейсов: локальных цепей, НП и нейроподобных ансамбле: (НА). Каждому из них соответствует определенная коммутационна система. Показано, что методика проектирования физической стр: турк Е/1ГК- /V распространяется для случая использования комм; таторов-глар'лрутизаторов с различными топологиями кубического I мейства: обобщенный гиперкуб, кубически связанные циклы, непо. ный двоичный гиперкуб, гипершина. Рассмотрение физической' стр: туры ЦНКПА ь виде совокупности НА дает возможность комбипиров; ного подхода к построению указанной структуры с использование: различных типов коммутаторов-маршрутизаторов, учитывая как со временные ограничения СЕИС-технологии на связность, так и пер спективы их снижения.

Особое внимание уделяется коммутационным системам для мо; лпрования локальных взаимосвязей в каждом узле. Предлагается 1 пользовать два варианта: циклический коммутатор-маршрутизатор самонастраивающиеся однородные коммутационные регистровые стр; тут»! (СОХРО). Показано, что в перэу.; случае физическая структ:

рактеризуется планарными связями НПЭ и имеет достоинства с . чки зрения СБИС-реализации; однако второй вариант,позволяет здание ЦНКПА, моделирующих процессы обучения с учетом струк -рной самоорганизации Щ, НС и НА в дополнении к известным инципам обучения на основе изменения синаптических весов. Об -яэдаются возможности развития такого подхода с точки зрения нкциональных свойств ЦНК с гиперкубической программируемой ар-тектурой.

Проведенные исследования показывают, что СОКРС обладают -ойствами, присущили нейронным структурам мозга:

- они позволяют организовать дискретный, и непрерывный про -ссы передачи информации;

- ячейка СОКРС дает возможность синтеза структур, выполняю-х логические и автоматные преобразования, что позволяет со-ание самонастраивающихся узлов ЦНКПА; :

- СОКРС удовлетворяют ограничениям СБИС-технологии, имеют породную структуру, простой закон функционирования отдельной' ейки и обладают свойствами толерантности с точки зрения само -• сстановления каналов связи. . '

Использование СОКРС в качестве обрабатывающего и коммуника-онного модуля ЦНК с программируемой гиперкубической архитекту-й позволяет моделировать иерархические НС, выполняющие, разллч-з нейровычислительные функции. Для этих целей требуется два рланта модификации ячейки СОКРС: первый вариа;: • лчзан с уве -чением числа входов и выходов и введением допол,,-аэльют бло - ' в, характерных для ФБЛ и ФБС, второй вариант - о введением до-таятельпой функции обучения в закон работы ячейки для модели -вания аксо-аксональных локадькых цепей. Указываются пути -зтвления такой модификации ячейки СОКРС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований решена крупная нг,-учно-техническая проблема по разработке основ теории построе кия физических и функциональных структур нейрокомпьютеров, ч: позволяет проектировать и создавать параллельные интеллектуа ные системы с десятками и сотнями тысяч нейрсподобных элемен тов, ориентированных на СБИС-реализацию и решение задач моде лирования иерархических распределенных нейронных структур ыо га, анализа и обработки изображений, представления и манипуд рования знаниями, адаптивного управления роботами.

При решении основной проблемы в диссертационной работе лучены новые результаты, представляющие научную и практике скую ценность:

- разработана методика сшйеза иерархических коммутацию ных систем нейроподобных структур, что позволяет проектирова нейрокомпьютеры с программируемой архитектурой, обеспечивают моделирование коммуникационных процессов и реализацию функци нальных свойств нейронных структур согласно современным поло ниям нейронауки о системной организации мозга;

- предложены алгоритмы маршрутизации и трансляции сооба ний в интерфейсе нейрокомпьютеров с топологией "распределена мультиграф гиперкуба", обеспечивающие' параллельный обмен ий({ мацией между распределенными структурами нейропроцессоров и нейроподобных ансамблей;

- показано, что предложенные автоматные и логические мс ли коммуникационных процессов в дендритшх^труктурах нейрог цессоров и локальных цепях нейроподобных струг^тур позволяют разрабатывать новые средства нзйронемпыотерной Техники, отрг шие непрерывный и дискретный способы нейровычаслзний при ос

ks спайков и потенциалов;

- предложен метод построения нейрокомпьютеров, сочетав - ■ : в себе особенности структурного' и информационного подходов !оздащга интеллектуальных параллельных систем, что позволяет основе нейрокошьютеров с программируемой архитектурой ревновать два альтернативных не. данный момент способа -обработки зормации (нейровычисление и алгоритмический способ) с целью ^вития новых методов решения задач искусственного интеллекта;

- разработаны гиперкубические архитектуры нейрекемпьюта -обеспечивающих возможность их СБИС-реолизации с десятками

ютнями тысяч нейроподобных элементов;

- показано, что разработанные автором методы синтеза и сп-газации цифровых автоматов с памятью смешанного типа могут

:ь использованы для создания функциональных узлов нейроком -отеров на основе перспективной элементной базы - программ змых логических интегральных 'схем.

Исследования, проведенные в диссертации, послужили ochó -3 для разработки технических проектов параллельной системн " габотки больших потокоп информация в реальном '"Учитабе време~. , системы адаптивного управления роботом, jwi cu ¿¿¡«или эксве« ментального образца устройства с интерактивной системой изкз-зяя структуры'нейронной сети и ее параметров, а также длч'ш» днения ряда фундаментальных' НИ? по разработке новых способов зоциагивной обработки информации. Результаты работа ис;южь'>а~ и-внедрены на предприятиях: НИИ многсдроцессорпых ипяоял-яьных систем при Таганрогском радиотехническом институте им. : Д.Калмыкова, ЦЗНДИСИ АН СССР "Автотеке", в/ч.25714, в/ч 42251, -i 73610, а таксе использованы в учебном процессе ГаТапрогско-радиотехничэского и Таллинского политехнического институтов.

Основные результаты диссертации опублико -

в а н ы в следующих работах.

I. Каляев A.B., Божич В.И. Нейрокомпьютеры с программир^ мой архитектурой//Многопроцессорные вычислительные структуры. Сборник научных трудов." Выпуск 12(ХХ1). - Таганрог. 1990.

• 2. Каляев A.B., Божич В.И. Особенности применения гиперг бической топологии при проектировании нейрокомпьютеров//Пер спективные системы обработки информации. - Препринт ИШШ АН УССР, № 6-90, Львов, 1990.

3. Каляев A.B., Божич В.И. Однородные структуры цифрогыз* нейрокомпьютеров//1-я Всесоюзная конференция "Однородные вичн лительные среды и систолические структуры", 17-20 апреля I99C Львов. - 1990. - Т.2. »

a. Katyayev /I. К, ñoihiá У. I. Cube architectures of mrocprnputerj II The International Symposium of neural netwo? and neural computings. Czechoslovakia, September,10" ft,1990-

Prague, 1990.

5> Kalyayev ¿V.-, boihiih V.J. digital neurocomputers en'ented to a VLSI-realization /! International network confer?, July 5-13, 1990. Polays des Congres ~ Paris - France. - 1990. ■

' 6. Kalyayev A V., ùoihich V.l., ñorovrn I.К. Informatisai technological possibilités of digital neuro computers with ürchitec f hypercute " // lrífprmation technologies for image analusis ana pattern recognition. IT!APR '90. The first International Conferee biv, USSR, October, 22-28,1590. Proceedings. Volume I-LM, 1990

. 7. Каляев A.B., Бокич В.VI., Боровков И.К. Особенности вн-ления признаков на основе нейрокомпьютеров с локальными цепя-

обработки информации//Всееовзный'семинар "Распределенная об-ботка информации-ЗУ, Новосибирск, Горно-Алтайск. Тезисы до -адов. - Новосибирск,.

, 8. Каляев A.B., Божич В.й. Концепция построения аерартиче-ях коммутационных систем нейроподобных структур/УВсесовзннй учно-технкческий семинар "Многопроцессорные вычислительные стемы". Тезисы докладов (МВС 91). - Таганрог,'1991. • •

9. Каляев A.B., Бсжич Б.И. Коммутационные системы нейроп>> бных структур//Моделиране и симулиране на говешката памят ШО 89 Ш научно-техническая конференция с международно уча ие "Д37" 89, 16-17 октомври, 1989. - Верна. 1989.

10. Божяч В.И., Аветисов Г.Ш. Особенности.моделирования дольных микроцепей меянейронных связей//Програшные и аппарат

е средства машинного моделирования. - М., 1988. .

11. Богач В.И., Аветисов Г.Ш. Особенности построения коvsiy-ционнкх структур нейроподобных ансамблей/'/Бсесоюзная научно-хнзческая конференция "Проблемы развития аппаратных и про — аммных средств в вычислительной технике для машинного модели-вания. - М.: Радио, и связь, 1987.

12. Каляев /.В., Божич В.И., Адамчун К.Г. Коммутационные руктуры нейроподобных ансамблей//Методы автоматизации проек -рования, программирования и моделирования.' Междуведомствен -й тематический научный сборник. - ТРТИ, Таганрог, 1983. - Зц-ск 4.

13. Каляев A.B., Божич В.И., АветисоваД.Г. Однородные ре -стровые структуры повышенной надежности//Известия СГКНЦ БШ. рия технических наук. - 1981.

14. Каляев А.В' , Божич В.И., Аветисов К.Г. Автоматы с толерантной коммутационной отруктуройУ/УИ Всесоюзное совещание по проблемам управления. - Таллин, Москва, Изд.ИЛУ АН СССР, 1930.

I5_ Kalyayev U.V., bozhich V.l., kveüsom K.G.

Fault - tolerant homogeneoas regier stntctures // Fautt -tolerant

Systems and Diagnosticif.' Proc. ofilht.Conf. Katomce,3]TPH.-1980.

16. Божич В.И., Гаворонсняй В.М. Универсальный логический преобразователь с конвейерным принципом обработки информации// Системы сбора и обработки измерительной информации. Междуведомственный тематический научный сборник. - ТРТИ, Таганрог, 19'32.

17. Каляев A.B., Божич В.И. Реализация рекуррентных-булевых функций на основе однородных регистровых структур//Синтез управляющих устройств па основе микропроцессоров и однородных сред. Груды П Всесоюзного семинара. - !»!.: Наука, 1980.

18. Каляев A.B., Бокич В.И. Многофункциональные симметрические и пороговые логические модули на основе однородных регистровых структур//Лвт'ог.'.атика и вычислительная техника. - IS80.

- & 5.

19. Каляев A.B., Божич В.И. Синтез- автоматов с перестраиваемой структурой на основе самонастраивавшихся ОКРС//Труды У Меж -дународного семинара "Приvладные аспекты теории автоматов". -Варна, 1979. - T.I.

20. Каляев А.В.,.Божич В.И. Универсальные логические модули на основе плоских однороднп регистровых структур//Кибернетика.

- 1979. -J6S.

21. Макаревкч 0.5., Божяч В.И., Криворучко В.Ф. Синтез автоматов с жесткой и настраиваемой структурой для памяти смешанного типа//Автоматика и вычислительная техника. - 1984. - J® I.

22. Топольский Н.Г., Божгч В.И. Синтез и оптимизация циф-ых автоматов с использованием различных, типов элементов и яти смешанного типа//Управление техническими и организаци -ими системами с применением ВТ. - М.: Наука,. 1979. .

23. Топольский Н.Г., Божич В.И. Совместная минимизация нций и декомпозиционная оптимизация агтоматов//Авт'оматика и целительная техника. - 1978. .- № 4.

24. Божич В.И., Строколис В.М. Метод синтеза и оптимизации граммируемых логических матриц/Автоматизированные систеш авления. Выпуск 2. Тематический сборник научных трудов. -зрьков, ХАИ, 1979. •

25. Божич В.И., Топольский Н.Г. Алгоритмическая реализация эматов на основе программируемых логических матриц//Автома-1 и телемеханика. - 1979. - № 4.

26. Топольский Н.Г., Божич В.И., Строколис В.М., Носков В.П, эритм вложения автоматов в программируемые логические матри-

: неисправными элементами//Многопроцессорные вычислительные гктуры. Сборник научных трудов. Выпуск IX. - Таганрог, ТРТИ, Э.

27. Топольский Н.Г., Божич В.И. Линейная деке- ...цзя и ¡ктирование по частям цифровых автоматов//Автоматизация про-[рования систем управления. Всесоюзное совещание. - Суздаль, I.

28. Топольский Н.Г., Божич В.И., Криворучко В.5>.-Синтез' ав-тов большой размерности на основе'программируемых логиче -

матриц//Синтзз управляющих устройств на основе микропро -оров и однородных сред. Труды П Всесоюзного-семинара. - М.: а, 1980.

29. Топольсиий Н.Г., Божич В.И., Криворучко В.Ф. Метод оптимизации структуры микропрограммного устройства управления мннропроцессораУ/Радиотехника. - 1983. -

30. Топольский Н.Г., Божич В.И., Криворучко В.Ф. Каскад ная реализация автоматов на основе программируемых БИС//Много-процессорные вычислительные структуры. - Таганрог, ТРТИ, 1980.

В работах, опубликованных в соавторстве, автором диссер -танионной работы получены следутоие результаты: [1-5, 8] -сформулирована проблема синтеза иерархических коммутационных систем нейроподобных структур и предложена методика ее решение на базе процессорных гиперкубических архитектур; [6, 7]- прв; ложен метод отображения нейроподобной структуры с.локальными цепями на топологию интерфейса "распределенный мультиграф ги перкуба"; [10-12] - разработаны автоматные модели нейронных а

V

самблей, учитывающие ансо-аксональные и дендро-дендритные ло кальные цепи; [13-15] - предложены принципы построения толера них самонастраивающихся однородных коммутационных регистровых структур, алгоритмы настройки и работы самовосстанавливаицихс коммутационных структур, разработана схема автомата тестироЕг ния; [9, 16-20] - сформулирована постановка задачи и предлоз ны методы реализации комбинационных схем и автоматов с перест раиваемой коммутационной структурой; [21-24] - разработал ме тод совместной ^минимизации отмеченных функций переходов; [21 22, 29] - сформулирована постановка задачи декомпозиционного синтеза и оптимизации цифровых автоматов для случая, использо: ния произвольных типов триггеров в блоке памяти автомата; [2 28, 30] - предложена модификация бесповгорного метода синтез цифровых автоматов применительно к программируемым логическ матрицам.