Література: 1. Шаров О. Європейський фондовий ринок у період глобалізації // Журнал європейської економіки. — 2002. — Т. 1. — №1. — С. 133. 2. Звіт Державної комісії з цінних паперів та фондового ринку за 2001 рік. — К.: Державна комісія з цінних паперів та фондового ринку, 2002. — С. 53.
|
|
Войтович М. |
УДК 681.518 |
Комп’ютерні нейромережі
та їх застосування
Створення систем штучного інтелекту (ШІ) — це багатоаспектне дослідження, яке потребує вирішення кількох груп проблем. Перша група проблем пов’язана з імітацією творчої розумової діяльності людини. Сутність цього напрямку полягає в розробці комп’ютерних програм, які здатні до відтворення процедур, пов’язаних із творчими розумовими процесами [1].
Друга група проблем пов’язана з інтелектуалізацією ЕОМ. Інтелектуалізація ЕОМ полягає в тому, що разом з обчислювальними операціями значна увага приділяється вмінню ЕОМ виконувати логічні операції та робити розумові висновки з орієнтацією на користувачів-непрофесіоналів. Третя група проблем присвячена розробці нових технологій розв’язування задач. Ця технологія базується на нових принципах обробки, в яких здійснюється маніпулювання не лише даними, а й знаннями таким чином, як це роблять спеціалісти, виконуючи творчу роботу. Четвертим напрямком у створенні систем із ШІ є створення інтелектуальних роботів, здатних до цілеспрямованої поведінки, які сприймають інформацію про зовнішнє середовище і залежно від цього виконують певні дії.
Розглянемо один із підходів до створення систем штучного інтелекту — нейронних мереж.
Розробками у галузі нейрокомп’ютерних технологій займається більше 300 закордонних компаній, серед них такі гіганти, як Intel, IBM і Motorola [2]. Сьогодні спостерігається тенденція переходу від програмних реалізацій до програмно-апаратної реалізації нейромережних алгоритмів з різким збільшенням кількості розробок нейрочипів з нейромережною архітектурою.
Серед задач, розв’язання яких досить просто зводиться до обробки нейронною мережею багатовимірних векторів дійсних змінних, потрібно вказати [2]:
контроль кредитних карток (cьогодні 60% кредитних карток у США обробляються за допомогою нейромережних технологій);
систему прихованого виявлення речовин за допомогою системи на базі теплових нейронів і за допомогою нейрокомп’ютера на замовлених цифрових нейрочипах. Подібна система фірми SAIC експлуатується вже в багатьох аеропортах США при огляді багажу для виявлення наркотиків, вибухових речовин, ядерних та інших матеріалів;
систему автоматизованого контролю безпечного збереження ядерних виробів.
Найбільш перспективними завданнями обробки зображень нейрокомп’ютерами є обробка аерокосмічних зображень (стиснення із відновленням, сегментація, обробка зображень), пошук, виділення і розпізнавання на екрані рухомих об’єктів заданої форми, обробка потоків зображень, обробка інформації у високопродуктивних сканерах [2].
Сьогодні починають розширюватися межі комерційної діяльності у сфері нейрокомп’ютерів чи подібних їм систем, зокрема [3]: нейропакети; нейроплати (CNAPS та інші); нейрокомп’ютери (Sinapse та інші); відеокурси; нейромережні системи управління верстатами; охоронні системи з нейромережними алгоритмами виділення рухомих об’єктів; системи "електронного ключа" з розпізнаванням відбитків пальців, рисунка райдужної оболонки ока; експертні системи.
Нейромережі не можна вважати вирішенням всіх обчислювальних проблем. Традиційні комп’ютери та обчислювальні методи є ідеальними для багатьох застосувань. Сучасні цифрові обчислювальні машини перевершують людину у здатності робити числові та символьні обчислення. Однак людина може без зусиль вирішувати складні завдання сприйняття зовнішніх даних (наприклад, впізнавання людини в натовпі за її обличчям) з такою швидкістю й точністю, що значно перевищує наймогутніший у світі комп’ютер. Розглянемо деякі проблеми, що розв’язуються в контексті нейромоделювання, які становлять інтерес для вчених та інженерів.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
