Архитектура для интеллектуальных вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений

Изобретение относится к области цифровой вычислительной техники, интеллектуальных вычислительных систем и интеллектуальной информационно-измерительной техники с потоковой обработкой информации в нечеткой и перемежаемой среде вычислений и может быть использовано как для создания интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, среда вычислений и информационные процессы в которых обусловлены модельной и алгоритмической замкнутостью, ограничениями физической среды, нечеткой и перемежаемой информационной средой, обменом энергией и информацией, информационной неопределенностью, так и для разработки и реализации систем искусственного интеллекта. Техническим результатом является расширение интеллектуальных возможностей вычислительных и информационно-измерительных систем, повышение надежности и получение адекватных результатов в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности нечеткой среды вычислений. Способ построения интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений, основанной на информационной модели искусственной нейросети и нейрона и потоковой модели получения результатов вычислений и измерений, заключается в том, что логическую организацию реализуют по принципу многослойной и многомодульной системы, которая включает процессорный слой, слой модулей подготовки потоков входных данных и/или потоков измерений в виде логической структуры данных для соответствующих потоковых задач, слои активной виртуальной памяти для каждого процессорного элемента (ПЭ) и групп ПЭ, слои общей активной виртуальной памяти. 4 ил.

 

Изобретение относится к области цифровой вычислительной техники, интеллектуальных вычислительных систем и интеллектуальной информационно-измерительной техники с потоковой обработкой информации в нечеткой и перемежаемой среде вычислений. Оно может быть использовано как для создания интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, среда вычислений и информационные процессы в которых обусловлены модельной и алгоритмической замкнутостью, ограничениями физической среды, нечеткой и перемежаемой информационной средой, обменом энергией и информацией, информационной неопределенностью, так и для разработки и реализации систем искусственного и вычислительного интеллекта и т.д.

Наиболее близкими логическими, структурными и техническими решениями к предлагаемому являются, с одной стороны, архитектура для основанной на коробах вычислительной системы (патент RU №2249854 от 10.04.2005), которая относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах. С точки зрения архитектурных логических решений короб-вычислительные системы являются полнофункциональными, с неограниченным использованием, полными по Тьюрингу вычислительными системами, которые могут исполнять, как утверждает обладатель патента, любую вычислительную функцию, и вычислительные возможности лежат в областях, подобных областям вычислительных возможностей живых систем обработки данных. Такие программные вычислительные системы - это системы обработки данных, которые в памяти системы логически организованы в виде коррелитмического объекта, представляющего точку в частном пространстве, являющегося многомерным и содержащим множество точек. Коррелитмический объект связан с каждой точкой посредством метрики и в памяти хранятся данные, связанные с этим объектом. Взаимодействие процессора с памятью использует метрику, которая является формулой для вычисления значения, связанного с расстоянием между коррелитмическим объектом и по меньшей мере одной точкой пространства, для коррелитмического объекта и каждой из множества точек в частном пространстве для формирования множества значений, имеющего распределение с такими средним значением и среднеквадратичным отклонением, что отношение среднего значения к среднеквадратичному отклонению увеличивается с увеличением размерности частного пространства.

Основными и существенными недостатками обозначенных логических решений, как архитектуры программной вычислительной системы, являются следующие: 1) как система обработки данных, она ни в какой мере не учитывает их информационную природу; 2) обозначенная архитектура, как процесс, не отражает условий протекания информационных процессов вычислительных технологий обработки данных при их реализации в реальной логической и физической среде, а именно: замкнутости (относительно элементов памяти и информационной среды); консервативности или потенциальности (как относительно ограниченных аппаратно-программных возможностей, энерго-информационного обмена с внешней реальной и виртуальной средой); информационной неопределенности - любое взаимодействие двух символьных цепочек фиксированной в результате порождает информационную неопределенность.

С другой стороны - реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные системы (РВС) для решения потоковых задач [1], которые с точки зрения структурных и технических решений являются эффективным средством для решения потоковых задач обработки информации и управления. В отличие от традиционных мультиконвейерных вычислительных систем РВС позволяют создавать в базовой архитектуре поля ПЛИС виртуальные специализированные мультиконвейерные вычислители, адекватные сетевой модели решаемой потоковой задачи.

Основным недостатком реконфигурируемых мультиконвейерных вычислительных систем с точки зрения как логики технологий решения потоковых задач обработки информации и управления, так и построения сетевой модели потоковой виртуальной вычислительной системы является неучет факторов нечеткости среды вычислений и синергии принципов виртуализации, интеллектуализации и параллелизма в архитектуре вычислительной системы для решения потоковых задач.

Техническим результатом является расширение функциональных и интеллектуальных возможностей вычислительных и информационно-измерительных систем, повышения надежности их информационной работоспособности и получения адекватных результатов в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности нечеткой среды вычислений. Интеллектуальная виртуальная потоковая вычислительная и/или информационно-измерительная система с нечеткой средой вычислений содержит: блок автономно функционирующих процессорных элементов (ПЭ), количество функционирующих ПЭ в конкретный квант физического времени определяется условиями алгоритма вычислительного процесса или его результатом из предыдущего кванта времени; блок модулей подготовки и формирования потока данных (результаты измерений, входные данные, результаты промежуточных и конечных вычислений) для потоковой обработки и/или потоковых вычислений; блок двух-уровневой виртуальной активной памяти для каждого ПЭ и группы ПЭ, блок общей виртуальной активной памяти, доступной для всех ПЭ; информационное поле систем координат информационной привязки и поверки результатов (промежуточных и конечных) вычислительного процесса в области многоуровневой виртуальной активной памяти для каждого ПЭ или группы ПЭ; аппаратно-программный интерфейс сопряжения с "внешним миром". Известные разновидности архитектур потоковых и мультиконвейерных вычислительных и информационно-измерительных систем основаны на линейных моделях алгоритмов и процедур вычислений или измерений как в аппаратной реализации, так и в программной без учета фактов влияния физической и информационной среды формирования и получения результатов. В практической реализации эти модели формализуют три способа получения результата, а посему они представляют три класса моделей: 1) аддитивные модели получения результата; 2) мультипликативные модели получения результата; 3) аддитивно-мультипликативные модели получения результата. Общие принципы построения функциональных и логических схем получения результата в таких системах основаны на представлении результата либо в виде суммы детерминированной и случайной величины, либо в виде произведения детерминированной и случайной величин, либо в виде суперпозиции двух первых. Алгоритмические аспекты реализации обозначенных моделей в логических схемах процедур формирования результатов и среды вычислений интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем в определенных пределах проявляются одинаково. В интеллектуальных вычислительных системах среда вычислений и формирования результатов имеет более сложную логическую организацию и мобильность, нежели такая же среда информационно-измерительных систем. Функциональная и логическая структура процедур и технологий получения конечных результатов в обозначенных системах не позволяет учитывать такие факторы среды вычислений как информационная динамика потока данных вычислительных процессов и процессов детектирования, пространственно-временные масштабы физической среды, так и условия замкнутости, ограничений и обмена, информационную неопределенность и сингулярные погрешности, виртуализацию и интеллектуализацию, а также и многое другое.

Необходимо отметить, что в основе причин, порождающих ошибки, обусловленных ключевыми величинами (точность и неустойчивость) вычислительных и информационно-измерительных процессов, лежит тот факт, что традиционно практикуемые технологии вычислений и измерений весьма неустойчивы. Эта неустойчивость во многом обусловлена тем, что технологии вычислительных и измерительных процессов потоковых и скалярных вычислений реализуются без учета информационной динамики объектов в размытой среде вычислений, которая определяет событийность пространственно-временных и информационных условий контролируемости вычислительных процессов.

Архитектуры и способы организации вычислительных и информационно-измерительных систем нового поколения, которые предлагаются в настоящее время и будут реализованы в недалеком будущем, указывают на то, что принципы параллелизма, виртуализации и интеллектуализации, малые пространственно-временные масштабы физической среды, условия замкнутости, ограничений, обмена, информационной неопределенности среды вычислений являются определяющими и доминирующими схемотехническими и системотехническими факторами при разработке обозначенных систем. Следует отметить, что информационная динамика вычислительных и информационно-измерительных процессов в таких системах будет развиваться по иным физическим и информационным законам и в других пространственно-временных масштабах, когда доминируют пространственные и динамические факторы неопределенности (информационной, логической и физической), ограничений (пространственных, временных и информационных), обмена (энергией и информацией), замкнутости (модельной и алгоритмической). Если временная эволюция физических процессов потоковых вычислений и измерений в таких системах может быть описана уравнениями квантовой механики (типа уравнений Шредингера) или аналогичного типа, то булева логика будет иметь иную интерпретацию: размытая многозначная логика, т.к. в силу того, что информационные процессы на элементах обозначенных систем протекают в нано масштабах или более меньших, то детектирование состояния на выходе с заданной шкалой измерения (это количество значащих символов на единицу деления и время релаксации детектора на порядки превышает переходные процессы или фазовые переходы). А это означает следующее, что на заданной шкале измерения или получения результата вычислений и при фиксированном времени релаксации, в рамках, имеющихся в настоящее время технических возможностях и предлагаемых решений, эта проблема реально неразрешима. Смысловое содержание этого факта означает, что выделение устойчивого состояния такого логического нано элемента системы является актуальной проблемой как в физическом и техническом аспектах, так и в интеллектуальном и информационном, технологическом, вычислительном и измерительном. Этот факт отчасти отмечается разработчиками таких нано элементов (первые экземпляры которых разработаны в России, МИЭТ). Здесь нужна также новая математика как для описания потоковых процессов на физическом уровне (по-видимому, в реальных элементах используется формализм квантовой механики), так и для описания динамики вычислительных и информационных процессов в виртуальной среде таких систем.

Интеллектуальные возможности и интеллектуальная эффективность обозначенных систем как интеллектуального инструмента в технологиях организации вычислительных и информационно-измерительных процессов, имитационного моделирования и обработки информации с целью достижения адекватных, точных и устойчивых результатов, когда диффузия информации локализована в пространственно-временных масштабах с размытой динамикой, не рассматривались и не исследовались. Также открыты такие вопросы, которые связаны с разработкой информационных моделей получения конечных результатов потоковых вычислений и измерений в условиях модельной и алгоритмической замкнутости, обмена информацией, ограничениями среды вычислений и информационной неопределенности. Современные достижения в соответствующих областях естествознания позволяют с высокой степенью достоверности утверждать, с одной стороны, что живые интеллектуальные системы в фиксированный квант времени восприятия обрабатывают и анализируют поток информации. А с другой - реализуют свои функции, в том числе и вычислительные и информационно-измерительные, в условиях замкнутости (модельной и алгоритмической), ограничений (пространственных, временных и информационных), обмена (энергией и информацией) и неопределенности (информационной, логической и физической). Обозначенные условия функционирования живых систем характерны и для интеллектуальных вычислительных и измерительных систем, которые в настоящее время не реализованы и не описаны ни в одной модели получения конечных результатов для существующих систем вычислений и измерений (реальных и абстрактных).

Основной целью представляемого нами данного изобретения является обеспечение возможности разработки и реализации архитектуры (структуры) интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений, которая преодолевает недостатки известного уровня техники. А также обеспечение возможности разработки и реализации логической архитектуры (структуры) для интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений, вычислительные и информационно-измерительные достоинства которых лежат в областях как интеллектуальных систем измерений и обработки информации, так и вычислительного интеллекта. Обеспечение возможности реализации компонентов интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений, несущих преимущества потоковой информационной модели нейросети [2] в технологиях получения результатов вычислений или измерений как уникальной математической, логической, информационно-измерительной и вычислительной структуры, которую открыл автор настоящего изобретения и которая может являться фундаментальной и научной основой реализации вычислительных процессов виртуальных интеллектуальных потоковых вычислений имитационного моделирования и информационных технологий интеллектуальных измерительных систем.

Сущность изобретения

Автор настоящего изобретения установил, что информационная модель искусственной нейросети и нейрона [2, 3], как математический и логический прототип интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений, имеет важные вычислительные и информационные свойства механизмов вычислительных и информационно-измерительных процессов и позволяет их определить и описать с учетом математических, динамических, информационных и метрологических аспектов, которые не являются очевидными и поддерживают новую парадигму вычислений, измерений и осуществления нетрадиционных форм компьютинга с учетом информационной динамики объектов размытой среды вычислений. Эта парадигма, с одной стороны, обладает новыми вычислительными и измерительными преимуществами на основе нетрадиционных принципов разработки и реализации как потоковых моделей формирования результатов вычислений и измерений, так и создания новых форм компьютинга, которые позволяют осуществить синтез влияния механизмов параллелизма, виртуализации и интеллектуализации на информационную динамику объектов нечеткой среды вычислений. А с другой - позволяет осуществить синтез влияния механизмов параллелизма, виртуализации и интеллектуализации на качество и надежность получения результатов потоковых вычислений и измерений в нечеткой среде вычислений.

Настоящее изобретение раскрывает архитектуру (структуру) интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой, которая позволяет реализовать эту новую парадигму как в области вычислительного и искусственного интеллекта, так и осуществить доступ к этим новым интеллектуальным вычислительным и информационно-измерительным возможностям.

Цели изобретения достигаются, с одной стороны, на основе способа построения интеллектуальной виртуальной потоковой вычислительной системы и/или информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений, согласно которому процессорные модули, модули памяти и модули подготовки потоков данных такой системы логически, функционально и информационно взаимодействуют между собой по тем же принципам, что и нейроны в сетевой информационной модели нейросети, определяет ее организацию и реализацию в виде многослойной и много-модульной системы потоковой параллельной обработки данных, где имеется несколько слоев, включая слой процессорных элементов (ПЭ), слой подготовки потоков данных, слой двухуровневой виртуальной оперативной памяти для каждого ПЭ и модуля процессорного слоя и слой общей активной виртуальной памяти для всего процессорного слоя, причем процессорный слой разбивается на виртуальные процессорные модули, а слой общей активной виртуальной памяти - на виртуальные модули памяти, процессорные модули имеют сетевую модель организации информационных связей и выполняют функции интерфейса как между элементами слоев, так и с внешней средой, инициализации вычислительной системы, маршрутизации информации в системе, конфигурации архитектуры виртуальной потоковой вычислительной системы под структуру информационного графа решаемой задачи, восстановления результатов вычислительного процесса при отказе всей системы, отдельных слоев, модулей или элементов, а модули слоя виртуальной оперативной памяти выполняют функции хранения атрибутов модулей, команд, сегменты хранения локальной системы координат информационной привязки и поверки результатов (промежуточных и конечных) вычислительных процессов в среде вычислений [5], модули общей активной виртуальной памяти функционально и логически предназначены для хранения глобальной информационной системы координат проверки и поверки и отражения на ней результатов вычислительного процесса на каждом его шаге, а также выполняет буферные функции в операциях тайлинга между модулями слоев, функции виртуальных портов и информационных шлюзов с внешним миром.

Согласно обозначенному способу процессорные модули логически и функционально объединяются и конфигурируются в виртуальную вычислительную структуру с геометрией и топологией связей сетевой информационной модели нейросети и каждый процессорный модуль функционирует в соответствующей ему области информационного пространства координатной системы привязки и поверки результатов, что обеспечивает высокую надежность в работе всей вычислительной системы и достоверность получаемых результатов, а базовыми и образующими элементами модулей виртуальной оперативной памяти и общей виртуальной активной памяти являются виртуальные ячейки двух типов: активные и пассивные виртуальные ячейки. Выполнение логических и арифметических операций в процессорных модулях реализуются по следующим принципам компьютинга: принцип взаимодействия операндов среды вычислений с информационной виртуальной средой [2, 3], принцип виртуальной перспективы в операторе проектирования [4], принцип связанности результатов вычислений [5]: фрактальной и информационной.

А с другой стороны - с помощью структуры виртуальной интеллектуальной потоковой вычислительной и/или информационно-измерительной системы, реализующей новую парадигму вычислительного интеллекта на основе сетевой информационной модели нейросети [2]. Сетевая информационная модель нейросети описывает структуру (архитектуру) интеллектуальной потоковой вычислительной и/или информационно-измерительной системы в виде глобальной виртуальной информационной динамической сети, в которой характер взаимодействия между элементами на уровнях управления и обмена информацией определяется как виртуальные процессы с локальным виртуальным взаимодействием. Элемент такой сети, формальный нейрон, определяется как локальная виртуальная вычислительная система, которая объединяет ресурсы процессорных элементов и памяти реальной физической вычислительной системы с жесткой или реконфигурируемой (на физическом или виртуальном уровнях) архитектурой, логическая и физическая функции которой заключаются в следующем. Во-первых, это локальная виртуальная вычислительная сеть, которая определяет и задает в физической среде реальной потоковой вычислительной и/или информационно-измерительной системы вычислительно-измерительный сервер-домен, т.е. пространство виртуальных адресов-идентификаторов для ее процессорных элементов и соответствующих им сегментов активной памяти. Во-вторых, виртуальный вычислительно-измерительный сервер-домен задает не только область информационного определения в пространстве виртуальных адресов его активной памяти - его домен, но и определяет в информационных границах адресного пространства домена памяти как общую числовую шкалу для вычислительного и/или информационно-измерительного процессов, так и цену деления шкалы (числовая и информационная точность) - его диапазон. Элементами активной памяти являются виртуальные ячейки различных типов, различающихся по функциональному признаку, логической организации информационному наполнению. Нейрон в обозначенной архитектуре (структуре) виртуальной интеллектуальной потоковой вычислительной и/или информационно-измерительной системы определяется как образующий ее компонент, предназначение и функция которого состоит в следующем: 1) для потоковой параллельной задачи реализует ее выполнение в заданной области возможных значений и фиксированного кванта физического времени; 2) реализация статистической синхронизации вычислительного и/или информационно-измерительного процесса в нейросети в пределах выделенного кванта реального времени. Нейроны объединяются в виртуальную вычислительную и/или информационно-измерительную структуру, которая поддерживает вычислительный и/или информационно-измерительный процесс с динамически изменяемой популяцией активных нейронов в фиксированный и конкретный квант физического времени. Активные нейроны могут реализовывать различные вычислительные и информационно-измерительные процессы в пределах конкретного кванта физического времени, если взаимодействие между ними параметризовано алгоритмом задачи и средой вычислений.

Область памяти нейрона представляет собой локальный сегмент, структурная и логическая организация которой представляет собой модель активной виртуальной памяти [6] - пассивные ячейки (только для чтения), в которых хранится информационная система координат нечеткой виртуальной среды вычислений, а активные ячейки образуют ОЗУ процессорных элементов. Геометрическая интерпретация информационной системы координат состоит в том, что она определяет ту область памяти сегмента, на которой отражается динамика информационных процессов нечеткой среды вычислений. Узлы такой решетки в широком смысле являются образным и символическим отражением геометрических и информационных свойств динамики процессов нечеткой среды вычислений [4, 7]. Информационная сущность геометрии узлов на решетке определяет ее как сегмент памяти виртуальных пассивных ячеек фиксированной длины и с неизменяемой в них информацией, т.е. это сегмент констант в виде символьных цепочек. Эта часть сегмента задает область определения отображения результатов вычислительного и/или информационно-измерительного процесса в информационном пространстве активной виртуальной памяти среды вычислений - их домен и область значений - диапазон. Введение такой логической схемы как организации памяти, так и построения алгоритма вычислительного и/или информационно-измерительного процесса определяет вычислительные и/или информационно-измерительные системы с такой архитектурой как интеллектуальные виртуальные потоковые вычислительно-измерительные системы с переменными доменами-диапазонами. Если логическая схема алгоритма вычислительного процесса в нечеткой среде вычислений нейрона предполагает процессы с локальным взаимодействием, то происходит взаимодействие с другими нейронами нейросети. Вычислительные процессы в обозначенных системах квантуются по физическому времени. Длительность квантов может быть произвольной и определяется условиями статистической синхронизации и вычислительного процесса. В каждый квант физического времени количество активных нейронов определяется результатом вычислений в предыдущий квант и условиями задачи. Виртуальные ячейки активной памяти нейрона, которые не принадлежат системе координат информационной привязки и поверки, являются активными ячейками переменной длины с динамически изменяемой информацией в них, т.е. это рабочие виртуальные ячейки. Процесс взаимодействия символьных цепочек, хранящихся в пассивных и активных виртуальных ячейках, определяется как информационный процесс с локальным взаимодействием. Любая операция между ячейками разных типов задается в виде двух операндов -взаимодействия и проектирования. Более подробное содержательно-смысловое описание таких процессов отражено в работах автора изобретения [3, 4, 5]. Обозначенные логические и алгоритмические схемы позволяют строить модели интеллектуальной потоковой обработки информации в нечеткой среде вычислений.

Здесь следует отметить, что в онтологии предметной области создания обозначенных вычислительных и информационно-измерительных систем поток информации или данных в содержательном и смысловом аспектах логически и математически определяется следующим образом. Во-первых, в фиксированный квант времени восприятия или детектирования (физического и информационного), длительность которого для вычислительных систем определяется количеством операций на одном шаге алгоритма вычислительного процесса, а для измерительных (аналоговых или дискретных) - длительностью физических процессов детектирования и релаксации, вычислительных или измерительных процессов поток данных определяется как одномерный массив или связанный список данных, посредством которых на шкале любой природы (обычно числовой) отражается конечное множество квантовых состояний вычисляемых или измеряемых величин. Во-вторых, на упорядоченном множестве обозначенных квантов времени поток информации или данных определяется как двухмерный массив или аналогичный список данных, а строки таких массивов являются одномерными потоками данных вычислений или измерений для конкретного кванта времени. В этом проявляется отличие потоковых вычислений или измерений от традиционных, которые за один шаг алгоритма или квант времени только дают одно значение результата вычисляемой или измеряемой величины, а в потоковых - поток данных. На функциональном и логическом уровне алгоритмы и процедуры операций синтеза, обработки и анализа потоков данных в таких системах формализуются и описываются с помощью математического аппарата потоковых моделей.

Архитектура интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений (условия замкнутости, ограничений, обмена, малых масштабов и информационной неопределенности) предполагает, что аппаратно-программные, вычислительные, измерительные и информационно-интеллектуальные функции таких систем реально могут быть реализованы и воплощены в виде продуктов handware, software, brandware (как отдельных платформ, так и синтеза платформ различных уровней в виде схемотехнических и системотехнических решений). Такие продукты позволяют получать более адекватные, надежные и ценные данные, имеющие интеллектуальную информационную систему координат привязки и поверки результатов вычислений или измерений в нечеткой (размытой) среде вычислений, на основе принципов локальности (физической, информационной, временной и модельной) и задания модели информационной среды формирования результата. Принципы локальности определяют следующие важные свойства механизма получения результатов в различных аспектах, а именно: 1) физическая локальность обусловлена ограничениями аппаратно-алгоритмического характера; 2) временная локальность обусловлена квантованием по физическому времени и алгоритмическими ограничениями по информационному времени; 3) информационная локальность или шаг информационной системы координат определяется количеством значащих цифр получаемых результатов в локальной области значений; 4) модельная локальность определяется сферой действия дискретной линеаризованной модели получения результатов вычислений или измерений в окрестности узлов информационной системы координат. Модель информационной среды позволяет учитывать факторы неопределенности, ограничений, обмена в логических схемах алгоритмов и процедур получения результатов вычислений или измерений. В соответствии с настоящим изобретением архитектура (структура) интеллектуальной потоковой вычислительной или информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений, основанной на потоковой модели формирования результата, в качестве физической платформы может иметь потоковую вычислительную систему (напр., транспьютер, поля ПЛИС и др.) или мультиконвейерную информационно-измерительную систему (с жесткой или реконфигурируемой архитектурой), как было описано выше, включает блоки процессорных элементов, блок модулей подготовки и формирования потоков данных, блоки активной виртуальной памяти нескольких уровней, аппаратно-программный интерфейс сопряжения с "внешним" миром. Такие виртуальные вычислительные или информационно-измерительные системы поддерживают, с одной стороны, три фазы виртуализации - виртуальные пространство, изображение и среда вычислений, а с другой - динамическую модель информационной среды формирования результата (среды вычислений). Практические следствия использования архитектуры (структуры) интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений означают, что многие долгое время недостижимые и неизвестные свойства и когнитивные возможности интеллектуальных систем синтеза, обработки и анализа информации в условиях замкнутости, ограничений, обмена и информационной неопределенности физической среды становятся доступными уже в готовом виде. Эти свойства и когнитивные возможности обозначенных систем включают в себя способность, подобную живым информационным системам, создания новых форм интеллектуальных потоковых вычислительных и измерительных систем, новых форм надежности их работоспособности в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности и нового класса компьютерных вычислительных систем. Путем реализации новой парадигмы настоящее изобретение не только обеспечивает вычислительные и информационно-измерительные преимущества в областях вычислительного интеллекта и осуществления новых форм получения результата, но обещает обобщить традиционную вычислительную и измерительную науку путем перехода к иному стилю рассуждений в терминах информационной динамики и образного представления объектов информационных процессов виртуальной и размытой среды интеллектуальных вычислений и измерений.

Выводы являются как имеющие теоретическое развитие, так и практическое продолжение с широкими и далеко идущими прямыми и непосредственными результатами. Данная архитектура (структура), с одной стороны, обещает непосредственный прорыв не только в области ИИ, компьютерных и информационно-измерительных наук, но и в понимании механизмов синтеза и интеллектуальной обработки информации в живых системах. А с другой - она обещает значимые новые результаты во многих других областях, в том числе и в математике и информатике, психологии и даже социологии. Краткое описание чертежей.

Рис. 1 является схематическим представлением информационной модели нейросети как математического и логического прототипа архитектуры интеллектуальной виртуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы

Рис. 2 геометрическая иллюстрация многослойной и многомодульной схемы реализации интеллектуальной виртуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы.

Рис. 3 схематическое представление модели виртуальной памяти интеллектуальной вычислительной или информационно-измерительной системы в виде объединения подмножеств активных и пассивных ячеек.

Рис. 4 является схематическим чертежом, иллюстрирующим действие оператора проектирования в нечеткой среде вычислений.

Для понимания сущности и содержания настоящего изобретения необходимо обозначить и уяснить важные моменты физического, информационного и логико-алгоритмического функционирования интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, которые проявляются в следующем. Во-первых, физическое или динамическое функционирование таких систем тесно связано с обменом энергией (импульсом) как между элементами таких систем, так и в системе в целом. Во-вторых, информационное функционирование таких систем связано с обменом информацией (символами) между различными элементами (процессорные элементы, элементы различных типов и размытой организации памяти) таких систем. Такой тип функционирования вычислительно-измерительных систем связан с процессами виртуализации, для которых характерны три фазы виртуализации: виртуальное пространство, виртуальное изображение (образ) и виртуальная среда. К примеру, выполнение операции умножения (или многократное сложение) в АЛУ, которое является базовым элементом ядра процессорного элемента вычислительных или интеллектуальных измерительных систем, порождает виртуальный процесс, для которого характерны три фазы. Что же тогда является источником таких процессов в обозначенной вычислительной системе (АЛУ и ОЗУ)? В первую очередь это фиксированная (ограниченная) разрядность элементов памяти и АЛУ. Виртуализация порождается в данном случае ограничениями аппаратно-технического характера, а результатом которых является потеря и диффузия информации на элементах памяти. С другой стороны, аппаратно АЛУ формирует и интерпретирует результат на основе аддитивной модели, а именно:

где - алгоритмические переменные, т.е. те которым соответствуют элементы памяти; гевыч - результат вычислений, который определяется количеством значащих цифр и представляют информационную смесь скалярных величин xn - полезное вычисление, hen - информационная помеха, соответствующая е-му неизвестному варианту построения (e=1,D), ε n - флуктуационный информационный шум, в реальных системах его источником являются так называемые ошибки округления.

В общем же случаем влияние информационной помехи на вычисляемый или измеряемый результат может быть выражено в виде следующего оператора V:

где x(tn) - полезный результат, т.е. точное значение результата вычисления выраженного в количестве значащих цифр; ε (tn) - стационарная информационная помеха, которая обусловлена моделью алгоритма.

Здесь следует отметить следующее: во-первых, что в алгоритмах типа итерационных процессов или, которые прямой подстановкой проверить нельзя, присутствуют информационные помехи другой природы, обусловленные динамикой объектов среды вычислений, а характер механизма их действия иной. Влияния таких помех в моделях вычислений в существующих архитектурах вычислительных систем, а также в аппаратно-алгоритмических реализациях измерительных систем неконтролируемо, а динамика их воздействия на формирование результата вычислений неизвестна. Во-вторых, вычисляемые результаты не имеют ни начала информационного отсчета, ни системы информационной привязки (не путать с привязанной по времени и пространству - таковыми вычислительные и измерительные системы обладают).

В-третьих, вычислительные и информационные процессы, протекающие в виртуальной среде имитации алгоритмов вычислений или измерений, обусловлены влиянием на их информационную динамику следующих факторов: 1) модельная замкнутость алгоритмов «формирования» (получения) результатов вычислений; что это такое и в чем она проявляется? Например, что означает рационально число с точки зрения вычислительного или измерительного процесса? Ответ: оно является в среде вычислений и среде формирования результата символическим обозначением модели следующего безконечного алгоритма:- Но так как реализация таких алгоритмов в безконечных пространственно-временных масштабах вычислительно-измерительных систем теряет реальный смысл (абстрактный присутствует) обусловлена модельной замкнутостью, т.е. модель замыкается в данном случае количеством элементов в правой части уравнения. Аналогичную ситуацию имеем с вычислением или измерением элементарных функций типа: sin(t), exp (t), log (t) и т.п. и т.д. (если их разложить в ряд Тейлора - других способов для их вычислений не имеем). Для более сложных конструкций алгоритмов получаем замкнутость более грубую, что влияет на информационную динамику вычислительных процессов в виде информационной фильтрации или зашумления канала; 2) обмен информацией и энергией в вычислительных или измерительных процессах в информационном поле потока данных на элементах памяти (виртуальных и физических) в каналах передачи и хранения. Что это означает? А означает это следующее: происходит потеря и диффузия информации на элементах памяти, в результате влияния факторов цифровой фильтрации при выполнении операции и модельной замкнутости; 3) ограничения аппаратно-программных возможностей систем, которые влияют на структуру и характер протекания вычислительных или измерительных процессов, способы и возможности формирования среды вычислений; 4) информационная неопределенность проявляется в том, что объектами информационного взаимодействия вычислительных процессов, порождающих результаты (промежуточные и конечные), являются взаимодействующие цепочки символов, которые в свою очередь являются неоднородными объектами и порождают сложное информационное поле. Неоднократность взаимодействующих цепочек символов в вычислительных процессах на основе итерационных алгоритмов или рекурсивных схем проявляется достаточно широко. С одной стороны, в операциях (арифметических и логических) могут участвовать цепочки символов различной длины, а процессорный элемент «обрабатывает» цепочки фиксированной и равной длины (так как в реальности), что порождает информационные помехи, диффузию информации и ее виртуальный обмен с внешней средой. А с другой - после каждой бинарной операции между цепочками порождается деформированная (урезанная) цепочка и так процесс развивается на схеме нарастающего кома. Можно ли эти процессом управлять и контролировать его, как осуществлять информационную диагностику вычислительного процесса? В настоящее время контроль надежности и достоверности реализуемых алгоритмов в той или иной среде вычислений системы осуществляется с помощью числовых критериев, т.е. вычисляются или оцениваются числовые погрешности, которые используются в качестве критериев. Но такой подход никаким образом не отражает информационную сущность и динамику вычислительных процессов, а следовательно невозможно определить стратегию построения логических схем вычислительного процесса, которая позволяла бы с высокой степенью надежности и достоверности (с заданным количеством значащих в символьной цепочке результата) построить прогностический алгоритм процедуры получения результата и тем более получить оценки границы горизонта его прогноза (по шкале значений вычисляемой величины и по времени: физическому и информационному). Т.к. вычислительные процессы в среде вычислений реальных вычислительных или измерительных систем (любых: скалярных или потоковых) протекают в условиях модельной замкнутости и ограничениях, то в любом случае (даже если не присутствует априорная неопределенность исходных данных) порождает информационную неопределенность - это условия формирования нечеткой (размытой) среды вычислений.

Методология настоящего изобретения основана на индуктивном способе разработки интеллектуальных виртуальных потовых (параллельных) вычислительных и информационно-измерительных систем и технологий обработки информации и логических схем организации вычислительных и информационно-измерительных процессов. Характер динамики объектов информационных процессов (это процессы с локальным взаимодействием) в обозначенных системах и технологиях и характер их взаимодействия среде вычислений являются доминирующими факторами идеологии способа их разработки и реализации. Информационными объектами в виртуальной среде потоковых вычислительных систем и технологий являются взаимодействующие цепочки символов (это объекты не числовой природы), а любой формальный объект имитируемой процедуры, операции или задачи в среде вычислений определяется и описывается в виде логической структуры таких цепочек. Среда взаимодействия информационных объектов вычислительных и информационно-измерительных процессов обозначенных вычислительных систем и технологий включает следующие основные атрибуты-посредники: виртуальная логическая переменная, операторы взаимодействия, логическая структура в адресном пространстве физически ограниченной памяти вычислительной системы и другие, которые являются компонентами среды вычислений. С интуитивной и логической точки зрения среда вычислений вмещает в себя все или почти все, что относится к получению результата. Все информационные объекты вычислительных и информационно-измерительных процессов и виртуальная среда вычислений, в которой происходит имитация и процесс получения результата, отражаются и описываются на основе формализма информационной динамики взаимодействующих цепочек символов и принципов построения нетрадиционных вычислительных и информационно-измерительных технологий в нечеткой среде вычислений: принцип взаимодействия информационных объектов и принцип виртуальной перспектив [5, 7]. Все, что делается в размытой среде вычислений, сводится к некоторой первооснове: берется то, что считается идентификатором потока данных или отдельного элемента и для него относительно среды строится то, что будет считаться его значением. Вычислением или информационным детектированием считается именно этот процесс построения. Отношения между идентификатором и его значением параметризованы средой вычислений.

Основные положения и принципы рассматриваемого подхода для методологии создания как интеллектуальных виртуальных потоковых (параллельных) вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений, так и интеллектуальных технологии потоковой обработки информации можно обозначить в следующем виде: основу рассматриваемого подхода в части разработки и реализации новых форм компьютинга и детектирования составляют принципы взаимодействия информационных объектов среды вычислений на квантовых дискретных информационных пространствах и принципы виртуальной перспективы и взаимодействия объектов среды вычислений с информационной средой вычислительной и/или информационно-измерительной системы (активная виртуальная память). В рамках обозначенного подхода организация и реализация компьютинга предполагает, что динамическая эволюция взаимодействующих символьных цепочек в среде вычислений и детектирования определяется на квантовых дискретных информационных пространствах активной памяти вычислительных и информационно-измерительных систем, множество взаимодействующих и эволюционирующих цепочек символов в ячейках адресного пространства такой памяти, которая является физической средой такого взаимодействия, образуют со средой квантовую дискретную динамическую информационную систему. При формализации, интерпретации и реализации такой системы необходимо разделять ее динамические, информационные, математические и метрологические аспекты [3, 5]. В реальности ни одна информационная динамическая система, в частности вычислительная или информационно-измерительная система, не является замкнутой и консервативной, с одной стороны, в смысле активности и пассивности ее процессорных элементов и элементов памяти, а с другой - информационная динамика в таких информационных системах ее объектов и информационной среды статична и нет возможности реализовать информационный контроль, диагностику и управление вычислительным процессом. Существующая идеология разработки реализации вычислительных и информационно-измерительных систем (потоковых и скалярных) не позволяет осуществить новые формы компьютинга и детектирования в рамках концепции замкнутости потенциальности. Здесь необходим новый способ (основы, принципы, формализм) - это отказ от условий замкнутости и потенциальности, т.е. переход к открытым информационным динамическим системам, в которых представления о полноте информационной динамики вычислительных и информационно-измерительных процессов определяются и складываются из динамических их элементов и подсистем, а также характера их взаимодействия с информационной средой. Рассматриваемый и предлагаемый способ создания как интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, так и потоковых технологий обработки информации предлагает отказ от принципов их информационной замкнутости и консервативности. Процессорные элементы и элементы памяти таких систем рассматриваются как многофункциональные виртуальные потоковые подсистемы в рамках ее аппаратно-топологической архитектуры, информационно-логической организацией связей между элементами и аппаратно-функциональными возможностями. Виртуальные информационные подсистемы в аппаратно-физической и информационной среде таких систем являются как статическими, так и динамическими объектами. Формирование или генерация таких подсистем реализуется на логическом уровне в информационной среде систем поддержки (программные системы и технологии) жизнедеятельности реальной вычислительной системы.

Основные достоинства парадигмы квантовых дискретных информационных динамических систем, как интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем и новых форм реализации компьютинга и детектирования, заключаются в том, что они с позиций единой концептуальной схемы и, в частности, единого математического, логического и алгоритмического формализма позволяют естественным образом учитывать принципиальные моменты, которые привнесли и привносят в теорию построения как интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, так и потоковых технологий обработки информации идеи открытости, локальности, виртуализации, квантовых дискретных пространств и информационных квантов. Принципиальными моментами при построении методологии способов создания интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем на основе обозначенных выше принципов и подходов являются следующие основные факторы. Во-первых, информационную динамику объектов вычислительных и информационно-измерительных процессов нельзя замкнуть и ограничить в информационном пространстве среды вычислений, а также нельзя их определить в виртуальном информационном и адресном пространстве реальной вычислительной и информационно-измерительной системы (на логическом и виртуальном уровне), а только можно локализовать посредствам информационного кванта. Во-вторых, в выделенный (конечный) квант физического (или информационного) времени динамика объектов вычислительных и информационно-измерительных процессов в условиях физической замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности имеют бесконечную информационную эволюцию возможных квантовых состояний, которые на упорядоченном множестве квантов времени можно интерпретировать как волновые функции, т.е. векторы с единичной нормой.

Краткое резюмируя выше изложенное можно сказать, что существующие способы построения интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем (скалярные, потоковые и параллельные) не позволяют реализовать на логическом и алгоритмическом уровне потоковые модели синтеза параллельных схем вычислительных и информационно-измерительных процессов даже для неветвящихся регулярных итерационных алгоритмов в условиях модельной замкнутости, ограничений среды вычислений, обмена и неопределенности. Следует отметить, что в этом случае синтез потоковых параллельных схем информационных процессов включает в себя не только достижения высокой надежности и адекватного отражения результатов на основе способов интеллектуальной потоковой обработки информации, но и интеллектуальную среду вычислений и формирования результатов, используя новые формы реализации технологий интеллектуализации и виртуализации как памяти, так и информационной среды процессорных элементов.

Настоящее изобретение является новым подходом и новой парадигмой синтеза параллельных схем вычислительных и информационно-измерительных процессов и построения виртуальных потоковых вычислительных технологий для реализации потоковых вычислений или алгоритмических измерений в условиях модельной и алгоритмической замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности, используя потоковые модели информационных процессов, основанных на информационной модели нейросети и нейрона.

Многослойная модульная схема реализации интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений.

Физическая, логическая и виртуальная реализация архитектуры интеллектуальной виртуальной потоковой вычислительной и/или информационно-измерительной системы, основанной на сетевой информационной модели нейросети и нейрона, осуществляется по принципу многослойной модульной вычислительной и информационно-измерительной системы. Организация такой системы включает несколько слоев (см. рис. 2): слой процессорных элементов (ПЭ) (1-й слой: №1), слой модулей подготовки и формирования входных потоков данных (2-й слой: №2); слои активной виртуальной памяти для каждого ПЭ и группы ПЭ (2-й слой: №3), слои общей активной виртуальной памяти, доступной для всех ПЭ (3-й слой: №4). Такая схема организации многослойной модульной вычислительной и информационно-измерительной системы может быть реализована как на физическом и логическом уровне, так и на виртуальном. Количество слоев такой системы определяется геометрией и топологией нейросети и графом решаемой задачи, требованиями надежности результата, условиями организации вычислительного и информационно-измерительного процесса и др. Каждый слой содержит элементы (физические и виртуальные) по функциональному и логическому назначению одного типа для каждого слоя (1, 2, 3, 4). Интерфейс между элементами первого слоя и слоев с номерами №№2, 3, 4 организуется на логическом и физическом уровнях, используя входы-выходы: 2-й слой - i|o1; 3-й слой - i|o3; 4-й слой i|o4. Организация физического и логического интерфейса между элементами слоя №2 с другими вычислительными и информационно-измерительными системами осуществляется через входы-выходы i|o2. Процессорные элементы выполняют также функции интерфейса как между элементами слоев, так и с внешней средой, инициализации вычислительной системы, маршрутизации информации в системе, конфигурации топологии нейросети как логического образа архитектуры виртуальной потоковой вычислительной системы под структуру информационного графа решаемой задачи, восстановления результатов вычислительного процесса при отказе всей системы, отдельных слоев или элементов. Процессорный слой №1 состоит из процессорных элементов (ПЭ) с произвольной топологией связей и необязательно унифицированным логическим пулингом взаимодействия между ними. В этом случае ПЭ является функциональным модулем слоя. Каналы связи между ними и пропускная способность также необязательно должны быть однотипными. Каждый ПЭ имеет двух уровневую оперативную память (ОП). Множество блоков ОП для каждого ПЭ образует слой №3, т.е. блоки ОП являются слоями памяти.

Первый уровень модуля ОП (слой №3) доступен только конкретному ПЭ или модулю ПЭ. Модуль памяти этого уровня разбивается на следующие поля:

1 - е поле - это поле атрибутов ПЭ, в качестве которых выступают следующие характеристики: 1) логический номер ПЭ является информационным атрибутом, посредством которого идентифицируется номер деления в квантовой шкале измерения значений вычисляемой величины; 2) признак и уровень информационной активности ПЭ, посредством которых в течении каждого выделенного кванта физического времени потоковой обработки могут включиться новые ПЭ и оцениваться уровень их активности; атрибуты связи с памятью более низких уровней;

2 - е поле - это поле памяти команд;

3 - е поле - поле активной базовой виртуальной памяти, которое разбито на пассивные виртуальные ячейки произвольной фиксированной длины, неизменяемой в течение вычислительного процесса, и информация в них также не изменяется. Это поле является той областью памяти (недоступной для записи), в которой хранится локальная система координат информационной привязки и поверки результатов (промежуточных и конечных) вычислительных процессов в среде вычислений ПЭ (см. рис. 3). Информационная система координат в свою очередь является глобальным информационным атрибутом, посредством которого задается облаять определения отображения состояний динамической эволюции объектов вычислительных процессов в информационным пространстве активной памяти - их домен - и область их значений - их диапазон.

Второй уровень памяти по ее организации (логической, виртуальной и информационной) с приоритетом доступа к полям этого уровня различными ПЭ имеет следующие особенности. Во-первых, поля этого уровня образуют динамически активную виртуальную память, элементами логической организации которой являются виртуальные ячейки двух типов: 1) активные ячейки, размерность которых и информация в них изменяются; 2) активно-пассивные ячейки, изменяются их размерность, но не смысловая информация. Во-вторых, этот уровень памяти логически разделен: на поля доступные конкретному ПЭ и на поля доступные другим ПЭ интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы.

Поля, доступные конкретному ПЭ, представляют собой подмножества виртуальных адресов для виртуальных ячеек различных типов в реальной физической памяти. Логическая структура организации этих полей в вычислительных процессах является динамически изменяемой. Механизм реализации динамической изменяемой логической структуры таких полей в адресном пространстве виртуальных ячеек различных типов ограниченной области реального физического пространства памяти вычислительной и информационно-измерительной системы достаточно прост для осуществления различных форм компьютинга и не привязан ни к типам данных и ни к системам адресации. В этом случае содержимое виртуальной ячейки интерпретируется как бинарное поле (множество), а адреса виртуальных ячеек (логическая структура адресного пространства) могут изменяться после каждой операции или их совокупности. Эти поля образуют так же пространство виртуальных адресов для рабочих ячеек и хранения промежуточных результатов конкретного ПЭ.

Четвертый слой №4 образует пространство общей активной виртуальной памяти в адресном и информационном пространстве реальной физической памяти вычислительной и/или информационно-измерительной системы. Этот слой логически разделяется на модули памяти, которые используются для реализации следующих целей.

Во-первых, на выделенном подмножестве модулей формируется логическая структура виртуальной памяти, на которой отражается координатная решетка информационной системы координат проверки и поверки результатов вычислительного процесса, узлам которой соответствуют пассивные виртуальные ячейки [4, 8]. Результаты вычислений (промежуточных и конечных) или измерений в последовательные кванты времени, на которые разбивается вычислительный и измерительный процессы, хранятся в пассивных ячейках памяти координатной решетки и образуют логическую растровую структуру отражения результатов в виде символьных цепочек для значений дискретной размытой случайной функции. Логическая структура результатов на узлах решетки является информационным отображением конечной топологии изображения результатов либо вычислительного процесса, либо информационно-измерительного процесса (следует отметить, что в интеллектуальных системах эти процессы взаимосвязаны) по слоям.

Во-вторых, модули слоя №4 выполняют буферные функции в операциях тайлинга между модулями слоев, функции виртуальных портов и информационных шлюзов с внешним миром, моделируемой задачи или вычислительного процесса по слоям. Во-вторых, модули слоя №4 выполняют буферные функции в операциях тайлинга между модулями слоев, функции виртуальных портов и информационных шлюзов с внешним миром.

Второй слой №2 образует множество модулей подготовки потоков входных данных и/или потоков измерений в виде логической структуры данных для соответствующих потоковых задач, которые логически и функционально объединяются и конфигурируются в локальную виртуальную потоковую вычислительную структуру с геометрией и топологией связей сетевой информационной модели нейросети. Взаимодействие и интерфейс между модулями этого слоя и модулями других слоев на физическом и логическом уровнях организуется, используя входы-выходы i|o1, а с другими вычислительными и информационно-измерительными системами "внешнего мира" осуществляется через входы-выходы i|o2. Модули слоя №4 выполняют буферные функции в операциях между модулями слоя №1, функции виртуальных портов и информационных шлюзов как с модулями других слоев, так и с "внешним миром".

Организация вычислительного и информационно-измерительного процессов в интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных системах с нечеткой средой вычислений

Интеллектуальные потоковые вычислительные и информационно-измерительные системы на основе сетевой информационной модели нейросети и нейрона являются универсальными интеллектуальными системами нового поколения с новыми возможностями. В данном разделе автор изобретения подтверждает это утверждение и описывает логическую схему конфигурации архитектуры интеллектуальной виртуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений согласно геометрии и топологии искусственной нейросети под структуру информационного графа потоковой задачи.

Фундаментальным блоком виртуальной потоковой вычислительной системы является нейрон (см. рис. 1). Физическим прототипом нейрона в процессорном слое №1 вычислительной и информационно-измерительной системы является объединение определенного количества ПЭ (1), а в слое №3 - это объединение соответствующих модулей памяти (3). Количество ПЭ в нейроне определяется по функциональному назначению и логической организации вычислительного процесса согласно структуре информационного графа потоковой задачи. Организация информационных входных и выходных связей для различных типов шин между модулями слоев №1, №3, №4 в границах информационного пространства как нейрости, так и нейрона осуществляется по входам-выходам i|o1, i|o3, i|o4 многослойной модульной схемы вычислительной системы. ПЭ выполняют арифметические и логические операции над символьными цепочками переменной и фиксированной длины, которые хранятся в активной виртуальной памяти модуля 3. В слое №2 объединение определенного числа модулей подготовки потоков входных данных или потоков измерений является и физическим и виртуальным прототипом нейрона.

Т.к. вычислительные и информационно-измерительные процессы в виртуальной среде интеллектуальной потоковой вычислительной системы реализуются и протекают в условиях модельной и алгоритмической замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности, то модели алгоритмов и процедур в нечеткой среде вычислений строятся по стохастическим схемам типа Монте-Карло. Алгоритмы потоковых вычислений, построенных по таким схемам, относятся к классу алгоритмов на нечетких подмножествах, а результаты вычислений на основе таких алгоритмов являются размытыми стохастическими величинами, значения которых (символьные цепочки фиксированной длины) определены на узлах решетки информационной системы координат, физической средой которой является множество пассивных виртуальных ячеек активной виртуальной памяти. Логическую схему построения потоковых вычислений или алгоритмических измерений типа итерационных процессов, точность вычислений и эффективность которых нельзя проверить прямой подстановкой или другими способами, на основе размытых алгоритмов операций и процедур можно описать следующим образом. Точность информационного представления исходных данных или данных измерений, операндов операций и получаемых результатов в нечеткой среде вычислений любой вычислительной системы в виде символьной цепочки задается количеством значащих символов. Для того чтобы обеспечить требуемую точность, задаваемую количеством значащих символов, на всем интервале такого итерационного вычислительного процесса необходимо, чтобы длина символьных цепочек операндов логических или арифметических операций была намного больше требуемой точности. В этом случае в операциях участвуют цепочки разной длины. Поэтому вначале выполнения основной операции, как было описано выше (более детально динамика таких вычислительных процессов описана в работах автора изобретения [3, 4, 5, 7, 8]), реализуется операция взаимодействия с информационной средой, а далее выполняется конкретная логическая или арифметическая операция. Следует особо отметить, что в нечеткой среде вычислений интеллектуальных потоковых виртуальных вычислительных и информационно-измерительных систем строго определено и обозначено различие между понятиями вычисляемая или измеряемая величина и вычисленная или измеренная величина, которое заключается в том, что вычисляемая или измеряемая величина является детерминированной величиной, а вычисленная или измеренная величина - это нечеткая (размытая) величина, информационный образ которой (символьная цепочка фиксированной длины) определяется на узлах решетки информационной системы координат. После выполнения операции взаимодействия между операндами выполняется операция проектирования результата предыдущей операции в узел решетки информационной системы координат. Начальные условия обозначенного итерационного процесса определяются и задаются в информационной окрестности одного или нескольких узлов решетки информационной системы координат. Решетка информационной системы координат логически разбивается на слои возможных значений (область определения) результата вычислений, связанных между собой по времени или параметрической переменной, т.е. каждому нейрону или модулю соответствует свой домен-диапазон в пространстве значений общей шкалы информационной системы координат. Интервал времени (физического или информационного) реализации вычислительного процесса кратен физическим квантам времени фиксированной длительности. В выделенный квант физического времени взаимодействуют только информационные объекты соседних слоев. Также следует отметить, что решетка информационной системы координат имеет геометрию, аналогичную нейросети. В каждый квант физического времени в нечеткой среде вычислений количество активных нейронов фиксировано и определено, но после завершения вычислений в конкретный фиксированный квант времени их количество на следующем шаге-кванте может измениться количественно и качественно, когда к вычислениям или алгоритмическим измерениям могут подключаться новые нейроны. Это обусловлено тем, что при информационном взаимодействии результатов вычислений с символьными цепочками в узлах решетки информационной системы координат они могут попадать в информационную зону неактивных нейронов и тогда такой нейрон на следующем шаге-кванте активизируется. При организации вычислительного процесса в нечеткой среде вычислений вычислительной и/или информационно-измерительной системы, имеющей архитектуру информационной модели нейросети, координатная решетка информационной системы привязки и поверки результатов вычислений логически и информационно разбивается на части и каждый нейрон функционирует в соответствующей ему области информационного пространства координатной решетки. После завершения вычислительного или информационно-измерительного процесса, т.е. реализуется механизм проектирования потока на решетку информационной системы координат (см. рис. 4), получаем размытое изображение образа результата вычисления в виде топологического комплекса на множестве активных узлов, значения которых отражаются на множестве пассивных виртуальных ячеек виртуальной активной памяти. Далее реализуется процедура выделения из размытого изображения результата вычисления детерминированного образа результата. Для реализации этой процедуры осуществляется операция топологической инкарнации размытого изображения результата, которая учитывает критерии связанности результатов вычислений: фрактальная связанность и информационная связанность [5]. Адекватность результата определяется по степени близости оценок значений результата, полученных по указанным критериям.

То, в чем интеллектуальные виртуальные потоковые вычислительные и информационно-измерительные системы, основанные на информационной модели нейросети и нейрона, являются действительно эффективными и новыми, является не эмулирование или синтез вычислительных и информационно-измерительных технологий в нечеткой среде вычислений традиционных компьютеров, а эмулирование и синтез технологий интеллектуальной обработки информации в системах восприятия живых систем. Например, глаз живой системы детектирует и обрабатывает информацию на основе следующих операций: взаимодействия и проектирования в узлы решетки глазного дна. Ухо обрабатывает информацию по такому же принципу. Уникальная и устойчивая природа информационной модели нейросети и ее элементов определяет и отражает ее аналог в архитектуре соответствующих интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, что создает широкие возможности разработки систем искусственного и вычислительного интеллекта, широкого спектра логических и программных конструкторов, относящихся к сфере реализации решений в области искусственного интеллекта и распознавания образов, посредством того, что позволяют реализовать новые принципы осуществления компьютинга в нечеткой среде интеллектуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем.

Дополнительным преимуществом интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем является, с одной стороны, уникальная форма параллельной потоковой обработки информации и организации параллельных потоковых вычислительных и информационно-измерительных процессов. Поскольку все нейроны нейросети образуют локальные динамические вычислительные и/или информационно-измерительные сети, которые в пределах кванта-шага вычислений или измерений являются автономными, даже для процессов, объединенных одним алгоритмом или моделью измерений, позволяют использовать нейросеть с ее геометрией и топологией связей как шаблон-среду, в которой нейроны параллельно могут принимать участие в решении различных потоковых задач и реализации широкого спектра логических схем. А с другой - нейроны слоя №2 реализуют информационную технологию синтеза и структуризации потока данных, т.е. по существу выполняют функции нейросетевого процессора синтеза потока входных данных или потока измерений.

Заключения, следствия и объем изобретения.

Таким образом, описанная сетевая информационная модель нейросети, потоковая модель получения результатов вычислений и измерений и теория процессов с локальным информационным взаимодействием объектов нечеткой и виртуальной среды формирования результатов в ней показывают практическую природу настоящего изобретения. Были описаны новые сущности-объекты: сетевая информационная модель нейросети и нейрона, потоковая модель получения информационного результата в виде потока данных, модель активной виртуальной памяти, пассивные и активные виртуальные ячейки памяти, модульная и многослойная схема реализации обозначенных вычислительных и информационно-измерительных систем с нечеткой средой вычислений, потоковые процессы с локальным информационным взаимодействием, потоковые операторы взаимодействия и проектирования, информационная система координат формирования результата. Каждая из этих сущностей-объектов является архитектурой или ее элементом для системы, которая может быть определена в широком смысле как интеллектуальная виртуальная потоковая вычислительная или информационно-измерительная система с нечеткой средой вычислений, основанная на сетевой информационной модели нейросети и нейрона и потоковой модели получения результата в нечеткой среде вычислений, которая является объектом настоящего изобретения. Изложенный выше формализм информационной модели нейросети и нейрона и потоковой модели получения результатов вычислений или измерений в размытой среде вычислений на уровне сетевых моделей и алгоритмов позволяет реализовать такую архитектуру (структуру) интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы, в которой среда формирования результата и информационные процессы логически и функционально организованы, исходя из следующих принципов. Во-первых, компьютинга - 1) принцип взаимодействия объектов (символьные цепочки) среды вычислений с информационной виртуальной средой; 2) принцип виртуальной перспективы в операторе проектирования; 3) принцип связанности результатов вычислений. Во-вторых, локальности, которые определяют следующие важные свойства механизма получения результатов в различных аспектах, а именно: 1) физическая локальность обусловлена ограничениями аппаратно-алгоритмического характера; 2) временная локальность обусловлена квантованием по физическому времени и алгоритмическими ограничениями по информационному времени; 3) информационная локальность или шаг информационной системы координат определяется количеством значащих цифр получаемых результатов в локальной области значений; 4) модельная локальность определяется сферой действия дискретной линеаризованной модели получения результатов вычислений или измерений в окрестности узлов информационной системы координат. Предшествующие раскрытие и описание изобретения являются интерпретацией и объяснением изобретения. Специалистам в области, к которой относится данное изобретение, будет понятно, что различные модификации подробностей и вариантов реализации процессов и структур, описанных здесь в целях объяснения природы изобретения, могут быть сделаны без отхода от принципов и/или сущности изобретения.

Любая эквивалентная формулировка описанных выше сущностей-объектов находится в пределах объема настоящего изобретения. Наконец, любая эквивалентная формулировка интеллектуальной потоковой вычислительной или информационно-измерительной системы в условиях замкнутости, ограничений, обмена, малых масштабов и неопределенности, основанной на потоковой модели получения результата вычислений или измерений в обозначенных условиях находится в пределах объема настоящего изобретения.

Соответственно, объем изобретения должен определяться прилагаемой формулой изобретения и ее правовыми эквивалентами.

Литература

1. Каляев И.А., И.И. Левин. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные системы для решения потоковых задач. - Информационные технологии и вычислительные системы, 2011, №2, с. 12-22.

2. Мышев А.В. Информационная модель нейросети в технологиях вычислительного интеллекта и формах реализации компьютинга. - Информационные технологии. 2012, №1, с. 63-79.

3. Мышев А.В. Виртуальная потоковая вычислительная система, основанная на информационной модели искусственной нейросети и нейрона. Патент на изобретение №2530270. - Официальный бюллетень "Изобретения. Полезные модели", 2014, №28, 30 с.

4. Мышев А.В. Метод виртуальной перспективы в моделировании "размытых" задач. - Информационные технологии и вычислительные системы, 2011, №3, с. 66-79.

5. Мышев А.В. Метрологическая теория динамики взаимодействующих объектов в информационном поле нейросети. - Информационные технологии, 2012, №11, с. 52-62.

6. Мышев А.В. Модель активной памяти на бинарных полях в технологиях виртуализации каналов передачи и хранения информации. - Программные продукты и системы, 2010, №1, с. 54-59.

7. Мышев А.В. Динамика информационных процессов в вычислительных технологиях компьютерного моделирования. / Труды ИСА РАН, т. 58. - М.: КРАСАНД, 2010, с. 137-148.

8. Мышев А.В. Компьютинг и моделирование размытой задачи Коши методом виртуальной перспективы - Программные продукты и системы. 2012, №3, с. 217-227.

Пояснения к рисункам.

1. Рис. 1. Схематическое представление информационной модели нейросети, как математического и логического прототипа архитектуры интеллектуальной виртуальной вычислительной и информационно-измерительной системы.

2. Рис. 2. Геометрическая иллюстрация многослойной и многомодульной схемы реализации интеллектуальной виртуальной вычислительной и информационно-измерительной системы.

3. Рис. 3. Схематическое представление модели виртуальной памяти интеллектуальной вычислительной или информационно-измерительной системы в виде объединения подмножеств активных и пассивных ячеек.

4. Рис. 4. Схематический чертеж, иллюстрирующий действие оператора проектирования в нечеткой среде вычислений.

Способ построения интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений, основанной на информационной модели искусственной нейросети и нейрона и потоковой модели получения результатов вычислений и измерений, характеризующийся тем, что логическую организацию архитектуры интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений реализуют по принципу многослойной и многомодульной системы, которая включает процессорный слой, слой модулей подготовки потоков входных данных и/или потоков измерений в виде логической структуры данных для соответствующих потоковых задач, слои активной виртуальной памяти для каждого процессорного элемента (ПЭ) и групп ПЭ, слои общей активной виртуальной памяти, доступной для всех ПЭ, слои - процессорный, подготовки потоков данных и активной виртуальной памяти - имеют модульное разбиение, процессорные модули логически и функционально реализуются в виде виртуальной потоковой вычислительной структуры в соответствии с геометрией и топологией информационной модели нейросети, элементы которой логически и информационно выполняют функции нейронов, а взаимодействие между ними реализуется по тем же принципам, что и нейронов в обозначенной модели нейросети, базовыми и образующими элементами модулей виртуальной памяти разных слоев являются виртуальные ячейки различных типов (активные и пассивные), физическое пространство нечеткой среды вычислений модулей процессорного слоя и модулей слоя подготовки потоков входных данных и/или потоков измерений формируется ячейками активной памяти, модули разных слоев активной виртуальной памяти включают системы координат информационной привязки и поверки результатов вычислительных и информационно-измерительных процессов с заданным количеством значащих символов (цифр), обеспечивая их контроль, надежность и точность в определенных пространственно-временных масштабах, на основе критериев фрактальной и информационной связанности ограниченных и нечетких значений потока результатов вычислений и/или измерений в его информационном поле, и модель виртуальной размытой среды в информационном поле потока данных.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области обработки цифровых данных. Технический результат заключается в повышение скорости поиска схожих объектов по облакам точек.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в предоставлении самообновляющегося устройства для характеризации предмета, которое выполнено с возможностью автоматического обновления параметров своей памяти на основе параметров памяти других машин из соответствующей сети машин.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в предоставлении самообновляющегося устройства для характеризации предмета, которое выполнено с возможностью автоматического обновления параметров своей памяти на основе параметров памяти других машин из соответствующей сети машин.

Изобретение относится к области алгоритмов машинного обучения. Техническим результатом является повышение точности модели DNN (Глубокая нейронная сеть) с уменьшенным размером.

Группа изобретений относится к нейронным сетям и может быть использована для обучения нейронных сетей. Техническим результатом является повышение скорости и точности обучения.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Техническим результатом является обеспечение бесперебойной работы вычислительной системы.

Группа изобретений относится к нейронным сетям и может быть использована для нейронного временного кодирования, обучения и распознавания. Техническим результатом является уменьшение сложности кодирования.

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к модулярным нейрокомпьютерным средствам, и предназначено для вычисления коэффициентов обобщенной полиадической системы (ОПС), представленных в полях Галуа GF(2v).

Изобретение относится к области компьютерного моделирования технических систем. Технический результат - обеспечение более точного и надежного прогнозирования рабочих параметров за счет применения нейронной сети при моделировании.

Изобретение относится к интеллектуальным системам управления и может быть использовано в качества ядра цифровых нейроконтроллеров и нейропроцессоров. Техническим результатом является обеспечение эффективной адаптации искусственной нейронной сети к параметрам внешней обстановки и к параметрам состояния объекта управления.

Изобретение относится к области цифровой вычислительной техники, интеллектуальных вычислительных систем и интеллектуальной информационно-измерительной техники с потоковой обработкой информации в нечеткой и перемежаемой среде вычислений и может быть использовано как для создания интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, среда вычислений и информационные процессы в которых обусловлены модельной и алгоритмической замкнутостью, ограничениями физической среды, нечеткой и перемежаемой информационной средой, обменом энергией и информацией, информационной неопределенностью, так и для разработки и реализации систем искусственного интеллекта. Техническим результатом является расширение интеллектуальных возможностей вычислительных и информационно-измерительных систем, повышение надежности и получение адекватных результатов в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности нечеткой среды вычислений. Способ построения интеллектуальной потоковой вычислительной и информационно-измерительной системы с нечеткой средой вычислений, основанной на информационной модели искусственной нейросети и нейрона и потоковой модели получения результатов вычислений и измерений, заключается в том, что логическую организацию реализуют по принципу многослойной и многомодульной системы, которая включает процессорный слой, слой модулей подготовки потоков входных данных иили потоков измерений в виде логической структуры данных для соответствующих потоковых задач, слои активной виртуальной памяти для каждого процессорного элемента и групп ПЭ, слои общей активной виртуальной памяти. 4 ил.

Наверх