С.С. ЁЛКИН, В.И. СКРУГИН ЧЕРЕЗ СПЕЦИФИКУ БИОНИЧЕСКОГО НЕЙРОНА К ИМИТАЦИИ ФУНКЦИЙ МОЗГА

УДК 577.3(06) Биофизика
С.С. ЁЛКИН, В.И. СКРУГИН
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
ЧЕРЕЗ СПЕЦИФИКУ БИОНИЧЕСКОГО НЕЙРОНА
К ИМИТАЦИИ ФУНКЦИЙ МОЗГА
Проведено предварительное обобщение биологических экспериментальных
данных по нейронам головного мозга человека. Осуществлена теоретическая проработка возможных математических моделей выделенных классов нейронов. Разработан прототип конструктора неоднородных нейронных сетей на основе математической модели «интегрирующего» нейрона В.Б. Вальцева.
Традиционная нейроинформатика подходит к созданию нейросетей,
основываясь на принципе, который говорит о том, что чем сложнее задача, тем более крупные нейронные сети или их конгломераты нужно использовать. Однако это не всегда верно. Использование в качестве базового элемента современных искусственных нейросетей формального нейрона приводит к тому, что за счёт полной абстракции от сложного биологического нейрона возникают технические ограничения на возможности
таких нейросетей. Но и использование бионического нейрона, сделанного
максимально близко к биологическому, также не представляется возможным ввиду его многофакторной и полифункциональной сложности. Для
решения этой проблемы необходима разработка комплекса математических моделей бионических нейронов одновременно отвечающих потребностям нейрофизиологии и нейроинформатики. При этом усилия должны
быть сконцентрированы в следующих направлениях:
 анализ динамики пространственно–временного распределения и взаимодействия работающих и не работающих функциональных блоков;
 влияние соотношения силовых и временных параметров, информационных и управляющих, поступающих на нейрон;
 влияние нейрона на реализацию разных функций и взаимодействие
функционально различных нейронов за счет дифференцированного распределения информационных и управляющих сигналов, поступающих по
разным ветвям выходного аксона одного нейрона;
Так как задача поиска оптимального решения в ряде случаев является
невычислимой по причине эмпирического характера данных, и как следствие экспоненциального роста сложности решения задачи путем перебора, то очевидна необходимость воспользоваться бионическими методами
построения технических систем.
162
ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 5
УДК 577.3(06) Биофизика
Для решения поставленных целей необходимо решение следующих
конкретных задач.
1. Обобщение экспериментальных данных по биологическим нейронам, в том числе человека.
2. Классификация биологических нейронов по функциям и свойствам.
3. Определение основных механизмов работы биологического
нейрона.
4. Математическое моделирование свойств и функций биологических
нейронов с учетом специфики основных функций ассоциативной коры
больших полушарий мозга.
5. Разработка инструментария для работы с бионическими нейронами.
6. Построение нейросетей на данных моделях и проверка их работоспособности для различных классов задач.
На данный момент наша группа имеет теоретический и практический
задел в рассматриваемой области [1-4]. Разработан прототип конструктора неоднородных нейронных сетей на основе математической модели
«интегрирующего» нейрона В.Б. Вальцева, построенного по модульному
принципу. Он позволяет легко и удобно отображать и редактировать
нейронные сети низкой и средней сложности. С помощью данного конструктора созданы учебные нейронные сети: логические элементы XOR,
ИЛИ, НЕ, И, фильтр доминанты, десятичный счетчик событий, сеть, считывающая состояние отдельного нейрона, сеть, разделяющая по времени
исходящие одновременно сигналы.
Работа выполнена под руководством д.б.н., профессора Вальцева В.Б.
и к.т.н., доцента Клышинского Э.С. в Институте прикладной математики
им. М.В.Келдыша РАН
Список литературы
1. Вальцев В.Б, Лавров В.В. Целесообразное фрагметирование информации на входе в
мозг // Информационные технологии. 2006. №2. С.22-30.
2. Вальцев В.Б., Григорьев В.Р., Лавров В.В. Неоднородные сети и проблемы моделирования высших функций мозга // VII Всероссийская конференция "Нейрокомпьютеры и их
применение". Москва. 2005. С.556-558.
3. Вальцев В.Б., Лавров В.В., Пух В.И. Концепции формирования нейробионических технологий // Науч. сессия МИФИ-2005: Сб. науч. тр. В 13 т. М.: МИФИ, 2005. Т.3. Интеллектуальные системы и технологии. С.80-82.
4. Вальцев В.Б., Лавров В.В., Лаврова Н.М. Использование минимальной неоднородной
нейронной сети для моделирования процесса принятия решения // Россия, Калуга. 5-й Международный симпозиум" Интеллектуальные системы". 2002. С.271-274.
ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 5
163