CC BY
133
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
УДК 004.032.26:004.052
В.И. ПОТАПОВ
Омсюм государственный технический университет
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ ОСНОВ ПРИКЛАДНОЙ ТЕОРИИ НАДЕЖНОСТИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
В работе дан анализ состояния и указаны пути решения фундаментальных проблем прикладной теории надежности искусстветых нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем.
Введение
Решение фундаментальной проблемы создания теории надежности искусственных сетей и нейрокомпьютерных систем связана с проведением теоретических исследований механизмов и способов достижения высокой функциональной надежности и отказоустойчивости нейронных сетей, как основного компонента нейрокомпьютерных систем, и создания математического и программного обеспечения для разработки прикладной теории надежности нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем, позволяющей проводить их анализ, синтез и оптимизацию [1-3].
Прикладная теория надежности искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем находится в начальной стадии своего развития ввиду сложности объекта исследования, обладающего специфическими структурными и функциональной особенностями, включая многофункциональность нейронов, сочетание различных видов избыточности в нейронной сети, возможность изменения параметров нейронов (весов входов и порога) в процессе обучения и работы и др. Известно не так уж много научных работ, посвященных вопросам надежности
искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем, в которых, за редким исключением, даются лишь качественные, а не количественные оценки их надежности. Исключение составляют работы, посвященные устойчивости нейронных сетей как динамических систем, и работы, посвященные влиянию на работу нейронной сети погрешностей входных сигналов, собственных погрешностей элементов и погрешностей весов синапсов [4,5].
В последнее время появились работы, в которых проблема надежности и отказоустойчивости нейронных сетей нейрокомпьютерных систем решается путем использования избыточного двоичного представления данных на базе трехпроводной логики [6], а также аппаратно-информационным методом на основе объединения в единый нейронный комплекс разнообразных по структуре или логике работы нейронных сетей, обеспечивающих минимальное число совпадающих ошибок [7]. Однако аналитические и программно-аналитические методы для количественной оценки и оптимизации надежности нейронных структур и нейрокомпьютерных систем на ПЭВМ в настоящее время находятся в начальной стадии разработки и еще далеки до практического использования.
Основные задачи и направления решения проблемы
Разработка основ прикладной теории надежности нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем включает задачи построения математических моделей и методов оптимизации функциональной надежности и отказоустойчивости «нестареющих» и «стареющих» искусственных нейронных сетей и составляет важное направление исследований в рамках рассматриваемой проблемы. Другое не менее важное направление создания прикладной теории надежности нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем является построение математических моделей и разработка эффективных методов синтез функционально устойчивых к дестабилизирующим факторам и отказам компонентов нейронных сетей, (включая параметрические и катастрофические отказы нейронов), логически стабильных искусственных нейронных сетей и однородных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем с логической, аппаратурной и временной избыточностью и исследование механизмов достижения высокой функциональной надежности и отказоустойчивости рассматриваемых систем.
Разработка инженерных компьютерных методов исследования надежности нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем в рамках прикладной теории надежности предполагает проведение фундаментальных исследований оптимизации надежности «нестареющих» и «стареющих» нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем, функционирующих длительное время в условиях возрастания интенсивности отказов искусственных нейронов и конечной надежности системы настройки (обучения) и восстановления после отказов функциональных свойств нейронной сети.
В начальной стадии развития находятся задача создания систем алгоритмического и программного обеспечения для решения прикладных задач оптимизации и компьютерного исследования надежности и отказоустойчивости нейрокомпьютерных систем на базе избыточных нейронных сетей. Делаются первые попытки сформулировать фундаментальную задачу противоборства (игры) нейрокомпьютерных систем и дать ее решение, доведя до целочисленных алгоритмов.
Пути решения проблемы
Теоретические исследования механизмов и методов оптимизации функциональной надежности логически стабильных и однородных искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем с логической, аппаратурной и временной избыточностью целесообразно вести методами системного анализа, используя вероятностные математические модели, математический аппарат теории марковских процессов, теории надежности, методы вычислительной математики, дискретизации и целочисленного программирования, теории оптимального управления и теории игр с учетом всех этапов современной методологии исследования сложных динамических систем.
Предлагаемые методы и подходы создания математического и алгоритмического аппарата исследования и оптимизации функциональной надежности избыточных искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем позволяют существенно продвинутся в создании теории надежности искусственных нейронных сетей, а методы оптимизации надежности и оптимального восстановления
после отказов «стареющих», адаптивных к отказам, нейронных сетей, сетей с динамическим резервированием и методы исследования задач противоборства (игры) нейрокомпьютерных систем являются мало изученными и будут способствовать более глубокому пониманию механизмов повышения надежности и отказоустойчивости в условиях внешних воздействий различного вида и «старения» искусственных нейронов.
Есть основания надеяться, что указанные выше методы исследования позволяют создать эффективный аппарат для построения математических моделей и разработки методов исследования надежности и отказоустойчивости нейрокомпьютерных систем с временной избыточностью, а также исследование готовности этих систем к выполнению поставленной задачи и надежности выполнения задания нейрокомпьютерных систем с аппаратурной и временной избыточностью при конечной надежности системы контроля работы и адаптации нейронной сети к отказам нейронов. Можно ожидать, что разработка математического, алгоритмического и программного аппарата для вычисления оптимальных стратегий при противоборстве нейрокомпьютерных систем даст достаточные основания для развития нового направления прикладной теории надежности нейрокомпьютерных систем.
Научные результаты, необходимые для формирования основ прикладной теории надежности
Для создания основ прикладной теории надежности искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем необходимо разработать вероятностные математические модели функционирования и методы расчета надежности неадаптивных и адаптивных к отказам нейронов избыточных искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем произвольной конфигурации, включая логически стабильные нейронные сети, разработать методику и алгоритм минимизации процедур адаптации к отказам нейронов для логически стабильных искусственных нейронных сетей.
Важным элементом прикладной теории надежности является разработка удобных для компьютерного исследования надежности однородных и неоднородных избыточных, адаптивных к отказам искусственных нейронных сетей, с замещение отказавших нейронов резервными с учетом восстановления отказавших нейронных блоков нейроком-пьютерной системы и создание программного аппарата для расчета их надежностных характеристик. При этом необходимо разработать метод оптимального резервирования однородной искусственной нейронной сети нейрокомпьютерной системы с замещением отказавших нейронов резервными при простейшем и иных потоках отказов и интенсивности восстановления.
Важное место занимает задача создания целочисленных алгоритмов и программного обеспечения оптимизации среднего времени «жизни» и вероятности безотказной работы нейрокомпьютерной системы с адаптивной к отказам нейронной сети при восстановлении отказавших блоков искусственных нейронов и аналитическое исследование влияния способов включения резервных нейронов в однородную нейронную сеть на среднее время «жизни» адаптивных искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем, а также выработка рекомендации по их применению, разработка методов,
алгоритмического и программного обеспечения решения задач оптимального резервирования однородной «стареющей», адаптивной к отказам нейронов искусственной нейронной сети нейрокомпьютерной системы при возрастающей во времени интенсивности отказов нейронов, обеспечивающего требуемую вероятность безотказной работы и среднее время «жизни» системы. Особое место в разработке прикладной теории надежности нейрокомпьютерных систем занимает постановка и решение задачи противоборства (игры) двух нейрокомпьютерных систем для реализации которой на ПЭВМ необходимо разработать математическое и программное обеспечение с целью вычисления оптимальных стратегий в рамках условий игры.
Требует своего решения слабо изученная в настоящее время задача введения временной избыточности для повышения надежности нейрокомпь-ютерных систем и определения основных параметров надежности нейрокомпьютерной системы, на базе искусственных нейронных сетей с временной избыточностью.
Актуальна постановка и решение следующих фундаментальных задач прикладной теории надежности искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем:
- нахождение минимальной избыточности, гарантирующей требуемую надежность «стареющей» искусственной нейронной сети;
- вычисление функций .интенсивности восстановления «стареющих» функциональноустойчивыхней-ронных сетей, гарантирующих при заданной интенсивности отказов нейронов требуемое время «жизни» нейронной системы;
- определение условий максимизации среднего времени «жизни» восстанавливаемых после отказов «стареющих» функционально устойчивых искусственных нейронных сетей.
Имеет большое значение для решения практических проблем постановка и решение задач оптимизации функциональной надежности «стареющих» искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем с динамическим резервированием, которая сводится к разработке алгоритмов определения требуемой последовательности векторов резервирования и моментов настройки нейронной сети, максимизирующих вероятность безотказной работы нейрокомпьютерной системы при заданных ограничениях.
Решенные прикладные задачи
Основные, решенные в настоящее время задачи прикладной теории надежности искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем, отражены в [2,4]. Разработаны новые математические модели искусственных нейронных сетей из нейронов с пороговой функцией активизации и программное обеспечение для исследования их логической избыточности и функциональной устойчивости к отказам.
Разработана оригинальная процедура минимизации времени адаптации логически стабильных искусственных нейронных сетей к отказам нейронов.
Разработана впервые математическая модель адаптивной искусственной нейронной сети с замещением отказавших нейронов резервными и получены аналитические выражения для исследования характеристики ее надежности.
Разработан математический и программный аппарат для моделирования и исследования характери-
стик надежности избыточных адаптивных «стареющих» и «нестареющих» искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем.
Разработаны основополагающие методы технической диагностики многофункциональных искусственных нейронов и базовых конфигураций искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем.
Разработан метод синтеза оптимизированных логически стабильных функционально устойчивых искусственных нейронных сетей, нейрокомпьютерных систем, адаптивных к дистабилизирующим факторам и отказам нейронов.
Впервые разработаны методы построения вероятностных моделей однородных искусственных нейронных сетей нейрокомпьютерных систем произвольной конфигурации для расчета их функциональной надежности.
Разработаны оригинальные приближенные методы решения нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих поведение «стареющих» нейронных сетей при возрастающей интенсивности отказов нейронов, методом дискретизации и целочисленного программирования.
Разработаны оригинальные методы оптимизации восстановления избыточных искусственных нейронных сетей «стареющих» нейрокомпьютерных систем после отказов нейронов, основанные на использовании методов теории оптимального управления.
Можно надеяться, что пристальное внимание к рассматриваемой проблеме и увеличение числа публикаций, посвященных надежности нейронных систем составит основу формирования прикладной теории надежности искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем.
Заключение
В настоящее время практическая реализация искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем в виде кремниевых нейрочипов и нейро-систем на пластинах, содержащих свыше 10" эквивалентных искусственных нейронов различного уровня сложности, стала технологически и экономически разрешимой и имеет тенденцию к росту [915]. Поэтому разработка основ прикладной теории надежности искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютерных систем является актуальной и своевременной и требует привлечения к решению этой фундаментальной проблемы большого числа специалистов соответствующего профиля.
Библиографический список
1. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Нейрокомпьютеры и их применение. -М.:ИПРЖ «Радиотехника», 2000.-416с.
2. Потапов В. И. Теоретические основы диагностики и оптимизации надежности искусственных нейронных сетей / В.И. Потапов. И В. Потапов. - Омск: Изд-во ОмГТУ. 2004.-152с.
3. Галушкин А.И. Решение задач в нейросетевомлогическом базисе // Нейрокомпьютеры: разработка и применение.-2006.-№1 -С49-70.
4. Сенашова M Ю Погрешности нейронных сетей Вычисление погрешностей весов синапсов // Методы нейроинфор-матики.-Красноярск: КГУ, 1998.-С.48-64.
о. Сенашова МЮ. Погрешности сигналов и весов синапсов в нейрокомпьютерных сетях. - М.: Ред. ж. «Биофизика» РАН, 1998. - 56 с.-Деп. В ВИНИТИ 06.11.98, №3239.
6. Simone В. High performance fan It - tolerant digital neural networks / B. Simone, P.Vincenzo // YEEE Trans. Comput. 1988. -i г ,л.-P.357-303.
7 Sharkey A. Combining diverse neural nets/A Sharkev, A.
Sharkey // Know. Eng. Rev., 1997.-12,3.-P.231-247.'
8. Потапов В.И., Математические модели, методы и алгоритмы оптимизации надежности и технической диагностики искусственных нейронных сетей. / В.И. Потапов, И.В. Потапов. - Омск: Изд-во ОГУП, 2004.-220с.
9. FujitaV., Kobayashi V. Development and fabrication of digital neural network WSJs / V. Fujita , V. Kobayashi // JEJCE Trans Electron., 1993v. E76. -№ 7. - P. 1182-1189.
10. Campbell M., Nyberg S. 3-D Wafer scale Architectures for Neural network computing / M. Campbell, S. Nyberg // JEEE Trans.-1993. v. CHMT-16. - №7. - P.646-655.
11. Boubekenr A., Party J. A real experience of configuring a wafer scale 2-D array of monolit processors / A.Boubekenr, .1 Party //JEEETrans.-1993. v. CHMT-16. -№ 7. - P.637-644.
12. Uchimura K., Saito O., Amemiya Y. A high-speed digital neural network chip with low-power chain-reaction architecture / K. Uchimura, O. Saito, Y. Amemiya //JEEE Journal.-1993. v. SC-27.-№12.-P.1862-1866.
13. Стемпковский А.Л., Осипов Л.Б., Селезнев С.З. Исследование вопросов реализации неГфосиги по СИП-технологии для построения отказоустойчивых однородных архитектур /
А,Л. Стемпковский. Л.Б. Осипов, С.З. Селезнев // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1995. - №9. - С.53-64.
14. Стемпковский А.Л., Осипов Л.Б., Селезнев С.З. Проблемы реализации отказоустойчивых архитектур нейрочипов по технологии систем и интеграцией на пластине / А.Л. Стемпковский, Л.Б. Осипов, С.З. Селезнев // Информационные технологии.-1997- №5.-С.15-20.
15. Алюшин М.В. Аппаратная реализация быстродействующих нейросетей на основе программируемой логики фирм AMD, FLTERA, X1L1NX / М.В. Алюшин // Ыейроинформатика -99. - М.: Изд-во МИФИ. - 4.2. - С.25-33
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ, проект №06-07-89013-а
ПОТАПОВ Виктор Ильич, д.т.н., профессор, зав.кафедрой ивт.
Дата поступления статьи в редакцию: 01.06.2006 г. © Потапов В.И.
УДК 02+002 5 о. В. КУЛЕВА
Государственная публичная научно-техническая библиотека Сибирского отделения Российской академии наук
ЭЛЕКТРОННЫЕ КАНАЛЫ И СРЕДСТВА НАУЧНОЙ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ КОММУНИКАЦИИ В БИБЛИОТЕЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ_
В статье рассматриваются каналы и средства научных и профессиональных библиотечки коммуникаций в традиционной и электронной среде и их основные характеристики. Особое внимание уделяется месту сайтов и порталов в системе электронных коммуникативных средств и каналов.
Система научных коммуникаций претерпела существенные изменения с появлением сети Интернет. В результате этого изменилась коммуникативная среда взаимодействия научных и профессиональных сообществ, расширились ее границы, способствуя появлению различных каналов и средств коммуникации, То есть, как отмечают исследователи, складывается новая «коммуникативная» парадигма [1], не отменяющая старых каналов и средств научной коммуникации.
Важное место в структуре научных коммуникаций занимает библиотека, так как является каналом, обеспечивающим передачу и трансформацию информации в процессе научно-информационной деятельности. Месту библиотеки в научных коммуникациях особое внимание уделяют как зарубежные, так и российские исследовятрчи (Э Л. Шапиро. Н. Ю. Столяров, Дж. Блэджен и другие) [6, 10, 12, 14, 15,17].
С середины 90-х г. XX в. разрабатываются возможные модели развития современных научных коммуникаций, и рассматривается проблема места библиотеки в системе электронных научных коммуникаций [9]. Появляется видение библиотеки как «агентства научных коммуникаций» [18], а также особой профессиональной коммуникативной средой являющейся частью интернет-среды [16]. Важными и широко используемыми инструментами в коммуникативной научной и профессиональной библиотечной веб-среде стали средства электронной коммуникации. Данные средства имеют определенные особенности сформулированные еще в 70-е годы XX в. Р. С. Гиляревским, который утверждал, что методы, каналы и средства коммуникации обладают большой стабильностью и консервативностью, а вновь появляющиеся процессы, методы и средства научной и массовой коммуникации будут лишь дополнять и обогащать систему коммуникации, не при-
