Моделирование восстановления биологических и биотехнических систем с использованием аппаратной аналоговой и программной искусственных нейронных сетей

Бесплатный доступ

Разработана аппаратная аналоговая модель искусственной нейронной сети на основе специально обученной программной искусственной нейронной сети для моделирования процесса восстановления поврежденных биологических и биотехнических систем с использованием нейрочипов на основе эволюционного метода обучения. Проведена серия из 12 вычислительных экспериментов по восстановлению поврежденной аппаратной аналоговой искусственной нейронной сети с помощью программной искусственной нейронной сети. Для восстановления поврежденной сети используется эволюционный подход. В большинстве случаев удается восстановить поврежденную аппаратную аналоговую нейронную сеть до 100% точности. Полученные результаты подтверждают работоспособность предложенного подхода в рамках моделирования восстановления поврежденных биологических и биотехнических систем с использованием нейрочипа на основе эволюционного метода с применением механизма “изоляции”. Предложенный метод восстановления открывает перспективы для таких областей как: нейропротезирование, самообучающиеся и само адаптирующиеся системы; реверс-инжиниринг; восстановление поврежденных банков данных, восстановление изображений; принятие решений и управление и т. п.

Еще

Нейрочип, эволюционный алгоритм, изоляты, искусственные нейронные сети, аппаратная аналоговая искусственная нейронная сеть, программная искусственная нейронная сеть

Короткий адрес: https://readera.ru/140238614

IDR: 140238614   |   DOI: 10.20914/2310-1202-2018-2-86-92

Список литературы Моделирование восстановления биологических и биотехнических систем с использованием аппаратной аналоговой и программной искусственных нейронных сетей

  • Neurochip//ScienceDaily. 2010. URL: https://www.sciencedaily.com/releases/2010/08/100810094619.htm.
  • Chunxiao H. NeuroChip: A Microfluidic Electrophysiological Device for Genetic and Chemical Biology Screening of Caenorhabditiselegans Adult and Larvae//PLOS ONE. 2013. URL: http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0064297
  • Brainchip//Nature. 2004. URL: http://www. href='contents.asp?titleid=6837' title='Nature'>Nature.com/news/2004/041011/full/news041011-9.html
  • Neurochip//Ohio State University, Wexner Medical Center. URL: https://wexnermedical.osu.edu/blog/new-tech-helps-paralyzed-man-move-hand-with-mind
  • Monia B. Tissue models: A living system on a chip//Nature: International Journal of science. 2011. № 471. P. 661-665
  • Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Автоматизирование обучения нейрочипов//Актуальные направления научных исследований века: теория и практика. 2015. № 5. Ч. 2(16-2). C.191-196.
  • Алексеев Г.В., Антуфьев В.Т., Корниенко Ю.И. Технологические машины и оборудование биотехнологий: учебник. СПб.: ГИОРД, 2015. 608 c.
  • Биотехнические системы//Академик
  • Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Моделирование обучения нейрочипов, внедренных в нервную ткань//Цифровая обработка сигналов. 2016. С. 13-14
  • Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015619800 ANNBuilder 1.4.9. Воронеж, 2015.
  • Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016614262 ANNBuilder 1.8.8. Воронеж, 2015.
  • Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016619398 ANNBuilder 2.1.0. Воронеж, 2016.
  • Micro-Cap//SpectrumSoftware. URL: http://www.spectrum-soft.com/demo.shtm
  • LM224//NXP Semiconductors. URL: http://www.alldatasheet.com/datasheet-pdf/pdf/17872/PHILIPS/LM224.html
  • SprintLayout//ABACOM. URL: https://www.electronic-software-shop.com/sprint-layout60.html?language=de
  • ArduinoUno//Arduino. URL: https://store.arduino.cc/usa/arduino-uno-rev3
  • MCP4921//Microchip. URL: http://www.microchip.com/wwwproducts/en/MCP4921
  • SPI интерфейс//SerialPeripheralInterface. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Serial_Peripheral_ Interface
  • Кургалин С.Д., Туровский Я.А., Борзунов С.В., Адаменко А.А. Теоретические аспекты оптимизации эволюционного обучения нейрочипов с использованием "изолятов"//Информационные технологии. 2016. Т. 22. № 11. C. 888-889.
  • Туровский Я.А., Адаменко А.А. Сравнительный анализ эволюционного метода с использованием «изолятов» и метода имитации отжига при обучении искусственных нейронных сетей//Программная инженерия. 2018. Т.9. № 4. С. 185-190
  • Туровский Я.А., Адаменко А.А. Сравнительный анализ результатов Обучения искусственных нейронных сетей в задачах обработки сигналов на основе эволюционного алгоритма с применением и без применения «изоляции»//DSPA2018 20я международная конференция Цифровая обработка сигналов и ее применение. 2018.
  • Альфа//Портал искусственного интеллекта. URL: http://www.aiportal.ru/articles/neural-networks/activation-function.html
Еще
Статья научная