РЕАЛІЗАЦІЙНА МОДЕЛЬ АДАПТИВНОГО СУМАТОРА ДЛЯ НЕЙРОПОДІБНИХ ЕЛЕМЕНТІВ

Автор(и)

  • Тетяна Борисівна Мартинюк Вінницький національний технічний університет
  • Анатолій Степанович Васюра Вінницький національний технічний університет
  • Микола Андрійович Очкуров Вінницький національний технічний університет
  • Артур Вікторович Шепотайло Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1999-9941-2020-49-3-45-53

Ключові слова:

адаптивний суматор, багатооперадне підсумовування, нейроподібні елементи, нейротехнології

Анотація

Одним з перспективних напрямків використання нейротехнологій є робототехніка, а саме, системи технічного зору і системи керування для мобільних роботів різного застосування. Зокрема однією з базових задач для цих систем у складі автономних роботів є задача розпізнавання об’єктів і визначення контурів перешкод на шляху пересування мобільних роботів у недетермінованому середовищі. Для компактної та надійної реалізації базових вузлів цих систем немає альтернативи застосуванню нейромережевих технологій з орієнтацію на перспективні сучасні засоби (ПЛІС). При цьому необхідно враховувати одночасне сприйняття візуальної інформації, що потребує, у свою чергу, паралельної просторово-розподіленої обробки значних масивів інформації. В роботі запропоновано структуру адаптивного суматора, що входить до складу штучних нейронів, які є базовими нейроподібними елементами нейромереж різного типу. Запропонований конвеєрний підсумовуючий пристрій має розширені функціональні можливості, оскільки моделює роботу адаптивного суматора у складі формального нейрона з формуванням результату обробки з урахуванням зовнішнього зміщення зі знаком, а також виконує одночасно паралельне підсумовування чисел векторного масиву вхідних даних з формуванням їх суми. Запропонований адаптивний суматор має регулярну структуру, що складається з (n+1) комірок майже з однаковим набором вузлів та зв’язків між ними, а також реалізує просторово-розподілений процес паралельної обробки над n вхідними елементами векторного масиву. Все це дозволяє спростити процес розміщення адаптивного суматора у мікросхемі ПЛІС. Орієнтація на потужні у функціональному і технологічному відношенні мікросхеми ПЛІС дозволяє отримати компактні та повнофункціональні нейроструктури різного призначення, необхідність в яких вкрай важлива у системах керування мобільних роботів.

Біографії авторів

Тетяна Борисівна Мартинюк, Вінницький національний технічний університет

доктор технічних наук, професор, професор кафедри обчислювальної техніки

Анатолій Степанович Васюра, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, професор кафедри автоматизації та інтелектуальних інформаційних технологій

Микола Андрійович Очкуров, Вінницький національний технічний університет

старший викладач кафедри обчислювальної техніки

Артур Вікторович Шепотайло, Вінницький національний технічний університет

магістр факультету комп’ютерних систем і автоматики

Посилання

M. T. Dzhons, Programmirovanie iskusstvennogo intellekta, per. s angl. M.: Rossiya: DMK Press, 2004.

P. I. Kravets, V. M. Shimkovich, O. I. Nikolin, «Neyromerezheva sistema mashinnogo bachennya z aparatno-programnoyu realizatsieyu na PLIS», Naukoviy zhurnal «Molodiy vcheniy», № 5 (20), s. 47‒50. 2015.

A. V. Gavrilov, V. V. Gubarev, K. H. Dzho, H. H. Li, «Arhitektura gibridnoy intellektualnoy sistemyi upravleniya mobilnogo robota», Vestnik NTTU, № 2, s. 3‒13. 2004.

A. I. Korendyasev, B. L. Salamandra, L. I. Tyives, Teoreticheskie osnovyi robototehniki. M., Rossiya: Nauka, 2006.

T. B. Martyniuk, A. V. Kozhemiako, N. O. Denisyuk, T. Yu. Pozdnyakova, «Analіz operatsіynogo bazisu dlya neyromerezhevih Intelektualnih sistem», Informatsіynі tehnologyi ta komyuterna inzhenerіya, № 2 (33), s. 83‒87. 2015.

T. B. Martyniuk, A. V. Kozhemiako, L. M. Kupershteyn, O. S. Bezkrevniy, «Operatsіyno-elementniy bazis dlya іntelektualnih sistem», Vіsnik Hmelnitskogo natsіonalnogo unіversitetu, № 6, s. 37‒44. 2019.

S. A. Vasiletskiy, O. K. Kolesnitskiy, «Matematichne ta kompyuterne modelyuvannya optoelektronnogo chastotno-dinamichnogo neyronnogo elementa», Optiko-elektronnі Informatsіyno-energetichnі tehnologyi, № 2, s. 96‒101. 2001.

Neural Network-Systems Techniques and Applications, Algorithms and Architectures, Edited by Cornelius T. Leondes, Academic Press, 465 pp. 1998.

T. B. Martyniuk, V. V. Homyuk, «Osobennosti matematicheskoy modeli diskretnogo SM-preobrazovaniya», Matematichni mashini i sistemi, № 4, s.145‒155. 2010.

L. Timchenko, M. Grudin, T. Martyniuk, A. Kozhemiako, «Parallel Transformation», Upravlyayuschie sistemi i mashiny, № 5, s. 93‒95. 1998.

T. B. Martyniuk, L. Kupershteyn, A. Kozhemiako, Aspekty raznostno-srezovoy obrabotki dannyih v neyrostrukturah. LAMBERT Academic Publishing, 2018.

A. S. Vasyura, T. B. Martyniuk, L. M. Kupershteyn Metodi ta zasobi neyropodibnoi obrobki danih dlya sistem keruvannya. VInnitsya, UkraYina: UNIVERSUM–VInnitsya, 2008.

T. B. Martyniuk, «Model porogovogo neyrona na osnove parallelnoy obrabotki po raznostnyim srezam», Kibernetika i sistemnyi analiz, № 4, s. 78‒89. 2005.

V. P. Kozhemiako, T. B. Martyniuk, L. M. Kupershteyn, «Model “byistrogo neyrona” s obrabotkoy dannyih po printsipu raznostnyih srezov», Optiko-elektronns Informatsiyno-energetichni tehnologiyi, № 2 (18), s. 87‒98. 2009.

T. Martyniuk, A. Kozhemiako, A. Buda, L. Kupershtein, «The model of multifunctional neural element of intelligent systems», Education-Technology-Computer science, Main problems of informatics and information education: Scientific annual №/4/2013/part 2. Rzeszow, Poland: pp. 366‒371. 2013.

T. B. Martyniuk, L. I. Timchenko, L. M. Kupershteyn, «Apparatnaya realizatsiya modeli formalnogo neyrona», Elektronnoe modelirovanie, T. 32, № 4, s. 35‒47. 2010.

T. B. Martyniuk, A. V. Kozhemiako, V. V. Homyuk, «Modeli sistolicheskih massivov dlya obrabotki vektornyih dannyih po raznostnyim srezam», Upravlyayuschie sistemyi i mashiny, № 5, s. 46–55. 2009.

T. B. Martyniuk, A. V. Kozhemiako, N. V. Fofanova, O.M. Nakonechniy, «Adaptivniy sumator dlya sistemi keruvannya robotom», Optiko-elektronni Informatsiyno-energetichni tehnologiyi, № 2 (10), s. 96‒101. 2005.

T. B. Martyniuk, L. I. Timchenko, A. V. Kozhemiako, L. M. Kupershteyn, «Effektivnost posrezovoy obrabotki vektornyih massivov dannyih», Matematichni mashini i sistemi, № 2, s. 60-67. 2017.

T. B. Martyniuk, V. V. Homyuk, «Multiobrabotka massivov dannyih po raznostnyim srezam», Kibernetika i sistemnyiy analiz, № 6, s. 132‒137. 2011.

V. V. Kruglov, V. V. Borisov, Iskusstvennyie neyronnyie seti. Teoriya i praktika, 2-e izd. M., Rossiya: Goryachaya liniya – Telekom, 2002.

T. B. Martyniuk, A. V. Kozhemiako, L. M. Kupershteyn I A. V. Shepotailo, «Konveerniy pidsumovuyuchiy pristriy», Patent Ukraini G06G7/14. №142771 U,

T. B. Martinyuk, A. V. Kozhemiako, Sistolschni strukturi dlya bagatooperandnoi obrobki vektornih danih. Vinnitsya, Ukraina: UNIVERSUM-Vinnitsya, 2007.

V. V. Korablev, V. A. Korablev, «Ispolzovanie iskusstvennogo intellekta v prikladnoy robototehnike», na 2-y Mizhnar. nauk.-tehn. konf. Obchislyuvalniy Intelekt (rezultati, problemi, perspektivi) «OI-2015», Cherkasi, 2015, s. 213‒214.

V. Ababiy, V Sudachevskiy, M. Podubnyiy, G. Safonov «Sistema mobilnyih robotov dlya poiska istochnikov yoniziruyuschey radiatsiy», na 2-y Mizhnar. nauk.-tehn. konf. Obchislyuvalniy Intelekt (rezultati, problemi, perspektivi) «OI-2015», Cherkasi, 2015, s. 163‒164.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 55

Опубліковано

2020-12-21

Як цитувати

[1]
Т. Б. Мартинюк, А. С. Васюра, М. А. Очкуров, і А. В. Шепотайло, «РЕАЛІЗАЦІЙНА МОДЕЛЬ АДАПТИВНОГО СУМАТОРА ДЛЯ НЕЙРОПОДІБНИХ ЕЛЕМЕНТІВ», ІТКІ, вип. 49, вип. 3, с. 45–53, Груд 2020.

Номер

Розділ

Комп`ютерні системи та компоненти

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають