Классификация и тенденции развития ЭВМ

      Толчком к развитию нейрокомпьютеров послужили  биологические исследования. Большим  плюсом для создания вычислительных систем данного типа стали сведения о том, что мозг и нервная система  живых организмов позволяют решать задачи управления и эффективно обрабатывать сенсорную информацию. Именно это послужило предпосылкой создания искусственных вычислительных систем на базе нейронных систем живого мира.

      Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд интеллектуальных задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т.д.

      Три основных преимущества нейрокомпьютеров:

• Все алгоритмы нейроинформатики высокопараллельны, а это уже залог высокого быстродействия.
• Нейросистемы можно легко сделать очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
• Устойчивые и надёжные нейросистемы могут создаваться и из ненадёжных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

      Нейрокомпьютеры отличаются от ЭВМ предыдущих поколений  не просто большими возможностями. Принципиально меняется способ использования машины. Место программирования занимает обучение, нейрокомпьютер учится решать задачи.

      Обучение - корректировка весов связей, в  результате которой каждое входное  воздействие приводит к формированию соответствующего выходного сигнала. После обучения сеть может применять полученные навыки к новым входным сигналам. При переходе от программирования к обучению повышается эффективность решения интеллектуальных задач.

      Вычисления  в нейронных сетях существенно отличаются от традиционных, в силу высокой параллеленности их можно рассматривать как коллективное явление. В нейронной сети нет локальных областей, в которых запоминается конкретная информация. Вся информация запоминается во всей сети.

      Основные  отличия нейрокомпьютеров от вычислительных устройств предыдущих поколений  выглядят следующим образом:

• параллельная работа очень большого числа простых вычислительных устройств обеспечивает огромное быстродействие;
• нейронная сеть способна к обучению, которое осуществляется путем настройки параметров сети;
• высокая помехо- и отказоустойчивость нейронных сетей;
• простое строение отдельных нейронов позволяет использовать новые физические принципы обработки информации для аппаратных реализаций нейронных сетей.

      Разработки  в области нейрокомпьютеров поддерживаются целым рядом международных и  национальных программ. В настоящее  время эксплуатируется не менее 50 нейросистем в самых различных  областях - от финансовых прогнозов  до экспертизы.

      В настоящее время наиболее массовым направлением нейрокомпьютинга является моделирование нейронных сетей на обычных компьютерах, прежде всего персональных. Моделирование сетей выполняется для их научного исследования, для решения практических задач, а также при определении значений параметров электронных и оптоэлектронных нейрокомпьютеров.

      Нейронные сети находят свое применение в системах распознавания образов, обработки  сигналов, предсказания и диагностики, в робототехнических и бортовых системах. Решение слабо зависит от неисправности отдельного нейрона. Это делает их привлекательными для использования в бортовых интеллектуальных системах. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

5. Заключение

      Рассмотрев  в своей работе различные виды классификации ЭВМ, а также тенденции  развития компьютером, я могу с уверенностью сделать вывод о том, что они постоянно будут изменяться в связи с развитием научно-технического прогресса. Наука не стоит на месте. Повсеместно проводятся исследования и научные разработки. Ранее созданные модели ЭВМ усовершенствоваются. В последние годы ведутся разработки во многих направления – наиболее успешными и быстро развивающимися из них являются оптические компьютеры, квантовые компьютеры и нейрокомпьютеры. Квантовые компьютеры построены на основе явлений, возникающих в квантовой физике и дающих мощный вычислительный агрегат при решении задач сложных вычислений;  а нейрокомпьютеры и оптические компьютеры, хоть построены на различной теоретической базе,  схожи в том, что и те и другие занимаются обработкой информации. Также в последнее время сильное развитие получили нанотехнологии, на основе которых ведутся разработки нанокомпьютера. Нанокомпьютер представляет собой вычислительное устройство на основе электронных (механических, биохимических, квантовых) технологий с размерами логических элементов порядка нескольких нанометров. Однако, теория нанокомпьютеров до сих пор не имеет под собой логических обоснований.

      В заключении хотелось бы отметить то, что  вычислительная техника будет развиваться  и далее.  В настоящее же время  главной тенденцией её развития являются  и дальнейшее расширение сфер применения ЭВМ и, как следствие, переход от отдельных машин к их системам — вычислительным системам и комплексам разнообразных конфигураций с широким диапазоном функциональных возможностей и характеристик. 
 

Список  литературы

1. Могилев  А.В. Информатика: Учеб. пособие  для  вузов / А. В. Могилев,  Н.И. Пак, Е.К. Хеннер; Под ред.Е.К.  Хеннера . - 3-е  изд., переаб. и  доп. - М.: Академия, 2004. - 848с. - (Высшее  профессиональное образование)

2. Классификация ЭВМ: Учебное пособие. - Улан-Удэ: ВСГТУ, 2001. - 21 с.

3.  Информатика:  Учебник для вузов / Степанов  А.Н. - 4-е изд. – Спб.: Питер, 2006. – 684 с.: ил.

4. Информатика:  учебник / Б.В. Соболь (и др.). –  Изд. 3-е, дополн. и перераб. –  Ростов н/Д: Феникс, 2007. – 446[1]с. – (Высшее образование)

5. Информатика.  Базовый курс. 2-е издание / Под.  ред. С.В. Симоновича. – Спб.: Питер, 2004. – 640 с.: ил.

6. Информатика:  Учебник / Под общ. ред. А.Н.  Данчула. – М.: Из-во РАГС, 2004. –  528 с.

7. ru.wikipedia.org