История вычислительной техники. Казакова И.А. - 182 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

182
Изобретению дали название MAYA-II (Molecular Array of
YES and AND logic gates), MAYA-II может играть в сложные
крестики-нолики. Над ходом он может думать до тридцати ми-
нут, но зато никогда не проигрывает. MAYA-I, созданный ранее,
умеет играть только в простые крестики-нолики.
В 2003 г. сотрудники лаборатории биомолекулярных ком-
пьютеров Вейцмановского научного института (Израиль) во гла-
ве с профессором Э. Шапиро объявили о создании новой модели
биомолекулярной машины, которая не требует наружного источ-
ника энергии и работает в 50 раз быстрее, чем ее предшественники.
Более ранние системы зависели от молекул АТФ, которые являют-
ся главным источником энергии клеточных реакций. В последней
модели молекула ДНК обеспечивает и обработку данных, и дос-
таточное количество энергии для выполнения операций. Новый
ДНК-компьютер, способный производить 330 трлн вычислитель-
ных операций в секунду, был внесен в Книгу рекордов Гиннеса
как «самое маленькое биологическое вычислительное устройст-
во, когда-либо построенное человеком».
4.7.4. Биокомпьютеры или нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютеры – это компьютеры, которые состоят из
большого числа параллельно работающих простых вычислитель-
ных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой, об-
разуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычисли-
тельные действия и не требуют внешнего управления. Большое
число параллельно работающих вычислительных элементов обес-
печивают высокое быстродействие.
Архитектура нейрокомпьютеров иная, чем у обычных вы-
числительных машин. Микросхемы близки по строению нейрон-
ным сетям человеческого мозга. Именно отсюда и пошло название.
Идея создания подобных компьютеров базируется на основе
теории перцептрона – искусственной нейронной сети, способной
обучаться. Первые перцептроны были способны распознавать не-
которые буквы латинского алфавита. Впоследствии модель пер-
цептрона была значительно усовершенствована.
Автором этих идей был американский нейрофизиолог
Ф. Розенблат. В 1958 г. он предложил свою модель нейронной сети.
Он указал, что структуры, обладающие свойствами мозга и нервной
системы, позволяют получить целый ряд преимуществ, а именно:
      Изобретению дали название MAYA-II (Molecular Array of
YES and AND logic gates), MAYA-II может играть в сложные
крестики-нолики. Над ходом он может думать до тридцати ми-
нут, но зато никогда не проигрывает. MAYA-I, созданный ранее,
умеет играть только в простые крестики-нолики.
      В 2003 г. сотрудники лаборатории биомолекулярных ком-
пьютеров Вейцмановского научного института (Израиль) во гла-
ве с профессором Э. Шапиро объявили о создании новой модели
биомолекулярной машины, которая не требует наружного источ-
ника энергии и работает в 50 раз быстрее, чем ее предшественники.
Более ранние системы зависели от молекул АТФ, которые являют-
ся главным источником энергии клеточных реакций. В последней
модели молекула ДНК обеспечивает и обработку данных, и дос-
таточное количество энергии для выполнения операций. Новый
ДНК-компьютер, способный производить 330 трлн вычислитель-
ных операций в секунду, был внесен в Книгу рекордов Гиннеса
как «самое маленькое биологическое вычислительное устройст-
во, когда-либо построенное человеком».
        4.7.4. Биокомпьютеры или нейрокомпьютеры
     Нейрокомпьютеры – это компьютеры, которые состоят из
большого числа параллельно работающих простых вычислитель-
ных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой, об-
разуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычисли-
тельные действия и не требуют внешнего управления. Большое
число параллельно работающих вычислительных элементов обес-
печивают высокое быстродействие.
     Архитектура нейрокомпьютеров иная, чем у обычных вы-
числительных машин. Микросхемы близки по строению нейрон-
ным сетям человеческого мозга. Именно отсюда и пошло название.
     Идея создания подобных компьютеров базируется на основе
теории перцептрона – искусственной нейронной сети, способной
обучаться. Первые перцептроны были способны распознавать не-
которые буквы латинского алфавита. Впоследствии модель пер-
цептрона была значительно усовершенствована.
     Автором этих идей был американский нейрофизиолог
Ф. Розенблат. В 1958 г. он предложил свою модель нейронной сети.
Он указал, что структуры, обладающие свойствами мозга и нервной
системы, позволяют получить целый ряд преимуществ, а именно:

                              182

Страницы