Бионика: оценка числа кодовых состояний обмена данными в структуре микропотребляющих,
высокоразмерных, природоподобных нейровычислителей 

Александр Иванович Иванов, доктор технических наук, профессор, научный консультант, Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт (Россия, г. Пенза, ул. Советская, 9), E-mail: ivan@pniei.penza.ru
Елена Александровна Малыгина, доктор технических наук, доцент кафедры информационных технологий в государственном управлении, МИРЭА – Российский технологический университет (Россия, г. Москва, пр-кт Вернадского, 78), E-mail: malygina@mirea.ru
Юлия Игоревна Серикова, кандидат технических наук, инженер-программист, Научно-производственное предприятие «Рубин» (Россия, г. Пенза, ул. Байдукова, 2), E-mail: julia-ska@yandex.ru
Анна Игоревна Ермакова, преподаватель кафедры радио-и спутниковой связи Военного учебного центра, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: aermakova27061992@mail.ru
Светлана Андреевна Гужова, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: 1996svetlanaserikova@gmail.com 

Актуальность и цели. В настоящее время возрос интерес разработчиков к нейроморфным вычислениям и построению искусственных нейронов, хотя бы частично повторяющим работу естественных нейронов простейших живых организмов. Целями работы являются оценка ранее полученных данных и исследование легко наблюдаемых характеристик микропотребляющих, высокоразмерных, природоподобных нейровычислителей с их последующей упрощенной проекцией в структуру искусственных нейронов. Материалы и методы. Использованы методы континуально-дискретной обработки информации естественными и искусственными нейронами с применением нейросетевых аналогов статистических критериев, а также реальных данных, полученных при исследовании нейросетевой активности живых существ с середины прошлого века по настоящее время. В процессе анализа информации особое внимание уделено передаче данных между естественными нейронами по длинным аксонам. Предложено рассматривать естественные нейроны как некоторое подобие импульсного модема, выполняющего кодирование передаваемых по аксону данных другим естественным нейронам в Q-арной системе нейроисчисления. Результаты и выводы. Выявлено, что во всех зафиксированных ранее пачках импульсов в аксонах естественных нейронов максимальное число импульсов существенно больше двух. Это интерпретируется как отсутствие у живых организмов бинарных естественных нейронов. Такой тезис подтверждается численным моделированием бинарных и троичных искусственных нейронов. Бинарные искусственные нейроны намного хуже троичных искусственных нейронов по обогащению информации при ее добыче и при увеличении энтропии при нейросетевой защите знаний. Предложено приближенно оценивать Q-арность используемой системы нейроисчисления по максимальному числу импульсов, содержащихся в передаваемой пачке данных конкретных как естественных, так и искусственных нейронов. 

Ключевые слова

импульсные модемы передачи данных, максимум импульсов в пачке-отклике естественных нейронов, оценка эквивалентного числа стабильных состояний многоуровневых выходных квантователей искусственных нейронов 

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Иванов А. И., Малыгина Е. А., Серикова Ю. И., Ермакова А. И., Гужова С. А. Бионика: оценка числа кодовых состояний обмена данными в структуре микропотребляющих, высокоразмерных, природоподобных нейровычислителей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2024. № 3. С. 25–36. doi: 10.21685/2072-3059-2024-3-3