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


https://doi.org/10.20914/2310-1202-2018-2-86-92

Полный текст:


Аннотация

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.

Об авторах

Я. А. Туровский
Воронежский государственный университет
к.м.н., доцент, кафедра цифровых технологий, Университетская площадь, 1, г. Воронеж, 394018, Россия


Е. В. Богатиков
Воронежский государственный университет
к.ф.-м..н., доцент, кафедра физики полупроводников и микроэлектроники, Университетская площадь, 1, г. Воронеж, 394018, Россия


С. Г. Тихомиров
Воронежский государственный университет инженерных технологий
д.т.н., профессор, кафедра информационных и управляющих систем, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия


А. А. Адаменко
Воронежский государственный университет инженерных технологий
аспирант, кафедра информационных и управляющих систем, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия


Список литературы

1. Neurochip // ScienceDaily. 2010. URL: https://www.sciencedaily.com/releases/2010/08/100810094619.htm.

2. 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

3. Brainchip // Nature. 2004. URL: http://www.nature.com/news/2004/041011/full/news041011–9.html

4. Neurochip // Ohio State University, Wexner Medical Center. URL: https://wexnermedical.osu.edu /blog/new-tech-helps-paralyzed-man-move-hand-with-mind

5. Monia B. Tissue models: A living system on a chip // Nature: International Journal of science. 2011. № 471. P. 661–665

6. 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.

7. Алексеев Г.В., Антуфьев В.Т., Корниенко Ю.И. Технологические машины и оборудование биотехнологий: учебник. СПб.: ГИОРД, 2015. 608 c.

8. Биотехнические системы // Академик

9. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Моделирование обучения нейрочипов, внедренных в нервную ткань // Цифровая обработка сигналов. 2016. С. 13–14

10. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015619800 ANNBuilder 1.4.9. Воронеж, 2015.

11. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016614262 ANNBuilder 1.8.8. Воронеж, 2015.

12. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016619398 ANNBuilder 2.1.0. Воронеж, 2016.

13. Micro-Cap // SpectrumSoftware. URL: http://www.spectrum-soft.com/demo.shtm

14. LM224 // NXP Semiconductors. URL: http://www.alldatasheet.com/datasheet-pdf/pdf/17872/ PHILIPS/LM224.html

15. SprintLayout // ABACOM. URL: https://www.electronic-software-shop.com/sprint-layout60.html?language=de

16. ArduinoUno // Arduino. URL: https://store.arduino.cc/usa/arduino-uno-rev3

17. MCP4921 // Microchip. URL: http://www.microchip.com/wwwproducts/en/MCP4921

18. SPI интерфейс // SerialPeripheralInterface. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Serial_Peripheral_ Interface

19. 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.

20. 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

21. 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.

22. Альфа // Портал искусственного интеллекта. URL: http://www.aiportal.ru/articles/neural-networks/activation-function.html


Дополнительные файлы

Для цитирования: Туровский Я.А., Богатиков Е.В., Тихомиров С.Г., Адаменко А.А. Моделирование восстановления биологических и биотехнических систем с использованием аппаратной аналоговой и программной искусственных нейронных сетей. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2018;80(2):86-92. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2018-2-86-92

For citation: Turovskii Y.A., Bogatikov E.V., Tikhomirov S.G., Adamenko A.A. Modeling the restoration of biological and biotechnical systems using hardware analog and software artificial neural networks. Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2018;80(2):86-92. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2018-2-86-92

Просмотров: 67

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2226-910X (Print)
ISSN 2310-1202 (Online)