Подпишитесь на наши новости
Вернуться к началу с статьи up
 

НЕЙРОЧИ́П

  • рубрика
  • родственные статьи
  • image description

    В книжной версии

    Том 22. Москва, 2013, стр. 304

  • image description

    Скопировать библиографическую ссылку:




Авторы: А. И. Галушкин

НЕЙРОЧИ́П (от нейро... и чип), ин­те­граль­ная мик­ро­схе­ма, в ар­хи­тек­ту­ре, сис­те­ме ко­манд и про­грамм­ном обес­пе­че­нии ко­то­рой за­ло­же­ны не­ко­то­рые ха­рак­те­ри­сти­ки ней­рон­ных се­тей. Н. ап­па­рат­но пред­став­ля­ет свя­зан­ное мно­же­ст­во эле­мен­тов ум­но­же­ния сиг­на­лов, их сум­ми­ро­ва­ния и не­ли­ней­но­го пре­об­ра­зо­ва­ния (т. е. фор­маль­ный ней­рон). Как пра­ви­ло, Н. реа­ли­зу­ет не­боль­шой фраг­мент ней­рон­ной се­ти и об­ла­да­ет свой­ст­вом т. н. кас­ка­ди­ро­ва­ния, т. е. об­ра­зо­ва­ния ней­рон­ной се­ти боль­ше­го раз­ме­ра с раз­ме­ще­ни­ем на од­ной пе­чат­ной пла­те не­сколь­ких Н. под еди­ным управ­ле­ни­ем. Из­вест­но неск. со­тен ти­пов Н. с раз­ме­ще­ни­ем на од­ном кри­стал­ле – от не­сколь­ких до не­сколь­ких мил­лио­нов фор­маль­ных ней­ро­нов. С раз­ви­ти­ем тех­но­ло­гий мик­ро­элек­тро­ни­ки ин­те­гра­ция Н. по­сто­ян­но рас­тёт. На­ча­ло раз­ра­бо­ток Н. от­но­сит­ся к кон. 1960-х – нач. 1970-х гг., ко­гда поя­ви­лись пер­вые циф­ро­вые ин­те­граль­ные схе­мы сред­ней ин­те­гра­ции. Ак­тив­ное раз­ви­тие Н. по­лу­чи­ли по­сле соз­да­ния боль­ших и сверх­боль­ших ин­те­граль­ных схем (СБИС), осо­бен­но, ко­гда тех­но­ло­гия СБИС по­зво­ли­ла на од­ном кри­стал­ле реа­ли­зо­вать фраг­мент ней­рон­ной се­ти зна­чит. раз­мера. По тех­но­ло­гии реа­ли­за­ции боль­шин­ст­во Н. под­раз­де­ля­ют на циф­ро­вые и ана­ло­го­вые (ана­ло­го-циф­ро­вые). По на­зна­че­нию Н. де­лят на уни­вер­саль­ные (пред­на­зна­чен­ные для ре­ше­ния ши­ро­ко­го клас­са за­дач) и спе­циа­ли­зир. (ори­ен­ти­ро­ван­ные на ре­ше­ние оп­ре­де­лён­но­го клас­са за­дач). Мно­гие по­пыт­ки соз­дать уни­вер­саль­ные Н. в 1988–2010 бы­ли ма­ло­эф­фек­тив­ны­ми, т. к. на дан­ном эта­пе ней­ро­ма­те­ма­ти­ка (раз­ра­ба­ты­ваю­щая ней­ро­се­те­вые ал­го­рит­мы) ещё не­дос­та­точ­но раз­ви­та. Наи­бо­лее ши­ро­кое рас­про­стра­не­ние по­лу­чи­ли спе­циа­ли­зир. Н., ко­то­рые обес­пе­чи­ва­ли макс. эф­фек­тив­ность ре­ше­ния кон­крет­ной за­да­чи, напр. об­ра­бот­ка сиг­на­лов, изо­бра­же­ний (сжа­тие, вы­де­ле­ние дви­жу­щих­ся объ­ек­тов и др.), управ­ле­ние ро­бо­та­ми, реа­ли­за­ция ас­со­циа­тив­ной па­мя­ти, осу­ще­ст­в­ле­ние ана­ло­го-циф­ро­во­го пре­об­ра­зо­ва­ния. При этом и в циф­ро­вом и в ана­ло­го-циф­ро­вом ва­ри­ан­тах в Н. реа­ли­зу­ют­ся фраг­мен­ты ней­рон­ных се­тей, напр. мно­го­слой­ных, ре­кур­рент­ных (с об­рат­ны­ми свя­зя­ми ме­ж­ду эле­мен­та­ми) и др. Осо­бо вы­де­ля­ют Н., в ко­то­рых вход­ные, вы­ход­ные и про­ме­жу­точ­ные сиг­на­лы пред­став­ля­ют со­бой по­сле­до­ва­тель­ность дос­та­точ­но уз­ких им­пуль­сов с пе­ре­мен­ной час­то­той сле­до­ва­ния, ко­то­рая и яв­ля­ет­ся осн. ин­фор­ма­ци­он­ной со­став­ляю­щей.

Боль­шин­ст­во циф­ро­вых Н. по­след­ние 20 лет реа­ли­зо­вы­ва­лись на ба­зе про­грам­ми­руе­мых ло­гич. ин­те­граль­ных схем (ПЛИС) – т. н. по­лу­за­каз­ные Н. Раз­ра­ба­ты­ва­лись и при­ме­ня­лись т. н. за­каз­ные циф­ро­вые Н. (т. е. пред­на­зна­чен­ные для ре­ше­ния ко­нк­рет­ных за­дач), в осн. в США, Япо­нии, Фран­ции.

Для тех­но­ло­гий реа­ли­за­ции Н. и ней­ро­ком­пь­ю­те­ров ха­рак­те­рен ак­тив­ный пе­ре­ход от циф­ро­вых тех­но­ло­гий к ана­ло­го­вым и ана­ло­го-циф­ро­вым. От­ме­тим, что в 1960–70-е гг. пе­ре­ход от ана­ло­го­вых тех­но­ло­гий к циф­ро­вым про­изо­шёл в осн. из-за не­дос­та­точ­ной точ­но­сти вы­чис­ле­ний. В ана­ло­го­вых и ана­ло­го-циф­ро­вых Н. и ней­ро­ком­пь­ю­те­рах этот не­дос­та­ток ком­пен­си­ру­ет­ся вы­со­кой па­рал­лель­но­стью ал­го­рит­мов об­ра­бот­ки дан­ных и спе­циа­ли­за­ци­ей вы­чис­лит. сис­тем на их ба­зе.

Уро­вень раз­ви­тия тех­но­ло­гий мик­ро­элек­тро­ни­ки, зна­чит. рост сте­пе­ни ин­те­гра­ции эле­мент­ной ба­зы, ес­те­ст­вен­ная не­об­хо­ди­мость пе­ре­хо­да к бо­лее од­но­род­ным схе­мам реа­ли­за­ции, не­же­ли клас­сич. фон-ней­ма­нов­ские про­цес­со­ры, обу­сло­ви­ли в нач. 21 в. но­вый этап раз­вития циф­ро­вых и ана­ло­го­вых тех­но­ло­гий Н. К пер­спек­тив­ным тех­но­ло­ги­ям в пер­вую оче­редь от­но­сят­ся тех­но­ло­гии реа­ли­за­ции кван­то­вых и мо­ле­ку­ляр­ных Н. и ней­ро­ком­пь­ю­те­ров.

Лит.: VLSI for artificial intelligence / Ed. I. G. Del­gado-Frias, W. R. Moore. Boston, 1989; VLSI artificial neural networks engineering / Ed. M. I. Elmastry. Boston; L., 1994; Annema A. J. Feed-Forward neural networks: Vector de­composition analysis, modelling and analog implementation. Boston; L., 1995; Learning on silicon: adaptive VLSI neural systems. Boston; L., 1999; Га­луш­кин А. И. Ней­ро­ком­пь­ю­те­ры. М., 2000; Brainware: bio-inspired architecture and its hardware implementation / Ed. M. Tsu­tomu. Singapore, 2001; Neural networks and systolic array design / Ed. D. Zhang, S. K. Pal. River Edge, 2002; FPGA implementations of neural networks / Ed. A. R. Omondí, I. C. Ra­ja­pakse. N. Y.; L., 2006.

Вернуться к началу