Особую роль в регуляции активности в А-сети играет система усиления торможения (СУТ). Это специфическая система, обеспечивающая в каждый момент времени доминирование одного информационного дискрета над всеми остальными. Принятие решений отождествляется с актом выделения СУТ одного из множества выходных узлов сети, помеченных именами возможных действий робота. Результатом такого выделения является активизация специальных процедур, реализующих действие. Произведенное действие изменяет среду, это воспринимается роботом и приводит к изменению потоков возбуждения в сети, т.е. происходит переоценка всей информации, что приводит к ряду новых переключений СУТ, принимается новое решение, осуществляется новое действие и т. д. В НИИ нейрокибернетики при Ростовском государственном университете А. И. Самариным с соавторами проводится цикл исследований по использованию нейроноподобных сетей для управления широким классом робототехнических устройств. Этим коллективом созданы системы управления плоским манипулятором и подвижной тележкой, система восприятия зрительной информации и др. Управление подвижной тележкой осуществляет и нейроноподобная сеть, разработанная в Таганрогском радиотехническом институте. Оригинальные принципы и научные основы создания таких сетей предложены Ю.В. Чернухтым. Первый в нашей стране транспортный робот ТАИР с сетевой системой управления был разработан и экспериментально исследован в 1975 г. в Отделе биокибернетики Института кибернетики им. В. М. Глушкова АН УССР под руководством Э. М. Куссуля. ТАИР осуществлял целенаправленное движение в естественной (парковой) среде с обеспечением собственной безопасности (объезд препятствий, избегание опасных мест, поддержание внутренних параметров в заданных пределах) и минимизацией энергетических и временных затрат. Для управления ТАИРом была разработана нейроноподобная сеть, узлы которой соответствовали нейронным ансамблям. Сеть содержала 100 узлов и была разделена в соответствии с их семантикой на шесть сфер: распознавания и оценки ситуаций, решений, маневров верхнего и нижнего уровня, элементарных действий. ТАИР успешно передвигался в среде, используя оптический дальномер, тактильные датчики, датчики состояния собственных подсистем и ряд вспомогательных устройств. В 1982 г. в продолжение работ с ТАИРом был создан лабораторный робот МАЛЫШ, обладающий более развитой системой технического зрения и нейроноподобной сетью, обрабатывающей данные восприятия. Как и ТАИР, робот МАЛЫШ был выполнен в виде физического устройства, без применения ЭВМ. Робот представлял собой шестиколесную тележку с независимым приводом каждого борта. На тележке размещены триангуляционный оптический дальномер, магнитный компас и контактные датчики типа кошачьих усов. Тележка соединялась кабелем с неподвижной стойкой управления. Исследования МАЛЫШа показали конкурентоспособность нейроноподобной сети по сравнению с традиционными алгоритмическими системами управления. Исследования ТАИРа и МАЛЫШа стали основой построения промышленного транспортного робота широкого назначения ГРУЗ-2Т. Нейроноподобные сети — эффективный инструмент построения систем управления робототехническими устройствами. В значительной степени это обусловлено тем, что они являются устройствами параллельной обработки информации и имеют ряд важных преимуществ при построении систем, предназначенных для работы в реальном масштабе времени. Результаты исследований в области моделирования нейронных сетей существенно расширили класс задач, решаемых при помощи нейроноподобных сетей. Теперь в этот класс включаются комбинаторные, оптимизационные и другие задачи. Успехи микроэлектроники подготовили технологическую базу для создания вычислительных устройств, способных осуществлять параллельную обработку информации. Два эти фактора обусловили появление нейрокомпьютеров — ЭВМ, архитектура которых наилучшим образом приспособлена для решения задач моделирования нейронных сетей. В настоящее время нейрокомпьютеры создаются в виде компактных приставок к персональным ЭВМ, существенно увеличивая их функциональные возможности. |