CC BY
19
© И.В. Степанян, 2012
УЛК 519.724.2, 51-7, 004.85 И.В. Степанян
К ВОПРОСУ О НЕЙРОСЕМАНТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ И СИНТЕЗЕ В ПОМЕХОУСТОЙЧИВОМ КАНАЛЕ ПЕРЕЛАЧИ ЛАННЫХ
Предложен способ нейросемантического сжатия и распаковывания информации, представленной в двоичном виде для передачи по дорогостоящему каналу связи. Идеи помехоустойчивости канала передачи данных заимствованы из генетического кода. Ключевые слова: нейросемантический анализ и синтез, помехоустойчивость, канал передачи данных.
Искусственные нейронные сети (ИНС) — математические модели биологической нервной системы и их программные / аппаратные реализации, построенные по принципу функционирования сетей нервных клеток живого организма. Понятие ИНС возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, при попытке смоделировать эти процессы. Первой моделью мозга был перцептрон Розенблата [1,2]. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, например в задачах прогнозирования, распознавания, анализа. ИНС представляют собой систему соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры выполняют элементарные действия. Каждый нейрон в нейронной сети работает только с сигналами, которые он получает, и сигналами, которые он посылает другим нейронам. При этом, при объединении этих процессоров-нейронов в сеть, такие локально простые нейроны вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
Нейросемантический подход был предложен В. И. Бодякиным (ИПУ РАН) и описан им в [3]. При моделировании предметных областей специализированными нейросемантиче-
скими сетями (НСС) В.И. Бодякиным было обнаружено явление автоструктуризации. Оно выражалось в том, что структура нейросети приобретала однозначное соответствие (свойство гомоморфности) причинно-следственной структуре физических процессов произвольной предметной области. НСС — это иерархически завершенная структура индексов и терминальный словарь. Суть нейросемантиче-ского подхода состоит в том, что описание любого процесса может быть представлено в текстовой форме, а текстовая форма может быть представлена в иерархической структуре словарей. Способность НСС к выявлению взаимосвязей между различными параметрами дает возможность выразить данные большой размерности более компактно, если данные семантически связаны друг с другом. Обратный процесс — восстановление исходного набора данных по сжатой информации является ассоциативной памятью. Таким образом, ассоциативная память позволяет восстанавливать исходный сигнал из обработанных с помощью НСС данных. Нейро-семантическое сжатие сигнала, представленного в некотором алфавите и несущего информацию о некоторой предметной области, представляет собой перевод этого сигнала в иерар-
хическую структуру словарей или нейросемантическую сеть. При этом качество сжатия зависит от смысла сообщения. Так например, шум имеет наименьшую степень сжатия, а сигнал, несущий структурированную информацию значительно сжимается при помощи НСС. Это свойство ней-росемантического подхода позволяет использовать его для анализа сигналов на предмет их информационного наполнения, например чтобы отличить шифр от простого шума, что полезно в частности при изучении неизвестных языков, анализа генетического кода и т.п. Процедура, обратная нейросемантическому анализу — нейросемантический синтез заключается в восстановлении сигнала по имеющейся структуре словарей.
Основная идея нейросемантиче-ского канала передачи данных это наличие НСС на приемнике и источнике сигнала. При этом отсутствие (нужного) словаря на приемнике не позволит расшифровать полученный сигнал, что обеспечивает дополнительную защиту информации. Идея помехоустойчивости нейросемантиче-ского канала передачи данных продиктована генетическим кодом. В частности в работах [4,5] С. В. Петухов исследовал набор симметрологиче-ских признаков у четырех азотистых оснований нуклеотидов А, С, G, U. Данное исследование показало, что этот набор четырех биохимических структур является носителем трех пар оппозиционных признаков, с учетом которых четырехбуквенный генетический алфавит содержит три бинарных субалфавита [Петухов, 1999-2001]. Например из четырех букв генетического кода две буквы С и U являются пиримидинами, а две другие буквы А и G — пуринами. С.В. Петухов на объективной основе ввел бинарную систему обозначений, в которой пи-римидины С и U характеризуются
символом 1, а пурины А и в — символом 0 (первый бинарный субалфавит). По наличию или отсутствию свойства аминомутируемости — эквивалентными оказываются другие пары букв, что позволяет ввести другую бинарную систему обозначений (второй бинарный субалфавит). Как следует из природного аналога, при передаче генетическй информации одна и та же информация закодирована разными способами. Аналогичным образом передачу информации на большие расстояния можно осуществлять посредством разных нейросе-мантических сетей, что обеспечит помехоустойчивость канала связи.
Поскольку информация сводима к двоичному представлению, автором была разработана программная реализация информационной системы сжатия и распаковки двоичной информации. В тоже время, создание аппаратных нейросемантических сетей позволит значительно ускорить нейросе-тевую обработку данных, избежав при этом проблем, связанных с «горлом бутылки Фон-Неймана» (что означает, что операции присваивания будут происходить параллельно [6]). Эффективное аппаратное распараллеливание — это несомненное преимущество нейронных технологий и в том числе нейросе-мантических структур.
Нейросемантический подход представляет практический интерес для специалистов работающих в области искусственного интеллекта, передачи данных а также генной инженерии в частности для нейросематического анализа генетического кода. Нейро-семантическая помехоустойчивая передача данных применима в телеметрии, космической связи и других областях, где какнал связи дорог и имеет значение помехоустойчивость канала передачи данных.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Минский М., Пейперт С. Персеп-троны Perceptrons. — М.: Мир, 1971. — 261 с.
2. Розенблатт Ф. Принципы нейро-динамики: Перцептроны и теория механизмов мозга Principles of Neuro-dynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. — М.: Мир, 1965. — 480 с.
3. Бодякин В.И. Куда идешь, человек? (Основы эволюциологии. Информационный подход). — М. СИНТЕГ, 1998, 332 с.
4. Петухов С.В. Матричная генетика, алгебры генетического кода, помехоустойчивость. М., РХД, 2008, 316 стр.
5. Petoukhov S.V., He M. Symmetrical Analysis Techniques for Genetic Systems and Bioinformatics: Advanced Patterns and Applications. Hershey, USA: IGI Global, 2009.
6. Вольфенгаген В.Э., Яцук В.Я. Апплика-тивные вычислительные системы и концептуальный метод проектирования систем знаний / под. ред. проф. Л. А. Майбороды — Министерство Обороны СССР, 1987. — 256 с. ШЕ
КОРОТКО ОБ АВТОРЕ -
Степанян И.В. — кандидат технических наук, доцент кафедры электротехники и информационных систем, Московский государственный горный университет, e-mail: skwwwks@gmail.com
ДОБЫЧА ВОРОНЕЖСКОГО НИКЕЛЯ - ПОД ВОПРОСОМ _
«Разработка никелевых месторождений под Воронежем невозможна, если население региона выскажется против добычи никеля», - сообщил журналистам губернатор области Алексей Гордеев во время визита в Россошанский район.
Информация о разработке никелевых месторождений в Новохоперском районе Воронежской области привела к массовым акциям протеста в регионе, последняя из которых прошла во вторник в областном центре. Противники разработки считают, что добыча никеля погубит чернозем, самую чистую реку в Европе - Хопер и превратит регион и близлежащие районы соседних областей в зону отчуждения. Инициативная группа противников добычи никеля предлагала провести референдум, однако воронежская облдума 26 апреля признала его невозможным, поскольку он противоречит Конституции РФ. Активисты решили оспорить право на референдум в облсуде, который также им отказал.
В свою очередь, 26 июня губернатор Алексей Гордеев заявил, что не допустит освоения никелевых месторождений в Воронежской области без поддержки населением этого проекта и без достижения общественного согласия. Во время своего визита в Россошанский район губернатор прокомментировал свое заявление.
«Очевидно, что есть вопрос некой технологии получения мнения населения. Мы не имеем права проводить референдум, но опрос в каком-то ином виде мы, конечно, сделаем. И если люди не поддержат разработку, если она будет вредить их здоровью и нарушать природный баланс - на такие шаги мы не пойдем», - сказал Гордеев.
Для справки: В Воронежской области в 1970-1980 гг. было открыто пять сульфидных платиноидно-медно-никелевых месторождений, в числе них - Еланское и Елкинское. Ресурсы Елкинского участка по категории Р2 составляют 54,6 тыс. т меди, 393,8 тыс. т никеля и 14,4 тыс. т кобальта. Прогнозные ресурсы по категории Р1 Еланского составляют 5,6 тыс. т меди, 54,1 тыс. т никеля, 1,7 тыс. т кобальта, по категории Р2 - 40,3 тыс. т меди, 351,6 тыс. т никеля и 10,3 тыс. т кобальта.
Победителем открытого конкурса на право разработки Еланского и Елкинского месторождений было признано ООО «Медногорский медно-серный комбинат» (структура УГМК). Стартовый платеж по Елкинскому месторождению был определен в 73,4 млн руб., по Еланскому - 96,3 млн руб. Сбор за участие в обоих конкурсах - по 90 тыс. руб. Лицензия по каждому месторождению выдавалась на 25 лет.
