Реалізаційна модель адаптивного суматора для нейроподібних елементів

Abstract

Одним з перспективних напрямків використання нейротехнологій є робототехніка, а саме, системи технічного зору і системи керування для мобільних роботів різного застосування. Зокрема однією з базових задач для цих систем у складі автономних роботів є задача розпізнавання об’єктів і визначення контурів перешкод на шляху пересування мобільних роботів у недетермінованому середовищі. Для компактної та надійної реалізації базових вузлів цих систем немає альтернативи застосуванню нейромережевих технологій з орієнтацію на перспективні сучасні засоби (ПЛІС). При цьому необхідно враховувати одночасне сприйняття візуальної інформації, що потребує, у свою чергу, паралельної просторово-розподіленої обробки значних масивів інформації. В роботі запропоновано структуру адаптивного суматора, що входить до складу штучних нейронів, які є базовими нейроподібними елементами нейромереж різного типу. Запропонований конвеєрний підсумовуючий пристрій має розширені функціональні можливості, оскільки моделює роботу адаптивного суматора у складі формального нейрона з формуванням результату обробки з урахуванням зовнішнього зміщення зі знаком, а також виконує одночасно паралельне підсумовування чисел векторного масиву вхідних даних з формуванням їх суми. Запропонований адаптивний суматор має регулярну структуру, що складається з (n+1) комірок майже з однаковим набором вузлів та зв’язків між ними, а також реалізує просторово-розподілений процес паралельної обробки над n вхідними елементами векторного масиву. Все це дозволяє спростити процес розміщення адаптивного суматора у мікросхемі ПЛІС. Орієнтація на потужні у функціональному і технологічному відношенні мікросхеми ПЛІС дозволяє отримати компактні та повнофункціональні нейроструктури різного призначення, необхідність в яких вкрай важлива у системах керування мобільних роботів.

Одним из перспективных направлений использования нейротехнологий является робототехника, а именно, системы технического зрения и системы управления для мобильных роботов различного применения. В частности одной из базовых задач для этих систем в составе автономных роботов является задача распознавания объектов и определения контуров препятствий на пути передвижения мобильных роботов в недетерминированной среде. Для компактной и надежной реализации базовых узлов этих систем нет альтернативы применению нейросетевых технологий с ориентацией на перспективные современные средства (ПЛИС). При этом необходимо учитывать одновременное восприятие визуальной информации, что требует, в свою очередь, параллельной пространственно-распределенной обработки больших массивов информации. В работе предложена структура адаптивного сумматора в составе искусственных нейронов, которые являются базовыми нейроподобными элементами нейросетей разного типа. Предложенное конвейерное суммирующее устройство имеет расширенные функциональные возможности, поскольку моделирует работу адаптивного сумматора в составе формального нейрона с формированием результата обработки с учетом внешнего смещения со знаком, а также выполняет одновременно параллельное суммирование чисел векторного массива входных данных с формированием их суммы. Предложенный адаптивный сумматор имеет регулярную структуру, состоящую из (n+1) ячеек почти с одинаковым набором узлов и связей между ними, а также реализует пространственно-распределенный процесс параллельной обработки над n входными элементами векторного массива. Всё это позволяет упростить процесс размещения адаптивного сумматора в микросхеме ПЛИС. Ориентация на мощные в функциональном и технологическом отношении микросхемы ПЛИС позволяет получить компактные и полнофункциональные нейроструктуры различного назначения, потребность в которых крайне важна в системах управления мобильных роботов.

One of the promising areas for the use of neurotechnologies is robotics, namely, systems of technical vision and control systems for mobile robots of various applications. In particular, one of the basic tasks for these systems as part of autonomous robots is the task of object recognizing and determining of the obstacles contours in the movement of mobile robots in a non-deterministic environment. For a compact and reliable implementation of the basic units of these systems, there is no alternative) the use of neural network technologies with to focusing on perspective modern tools (FPGA). It is necessary to take into account the simultaneous perception of visual information, which requires, in turn, parallel spatially distributed processing of large amounts of information. The work proposes the structure of the adaptive adder in composition of artificial neurons, which are basic neural-like elements of different types of neural networks. The proposed pipeline summing device has advanced functionality, as it simulates the operation of the adaptive adder in the formal neuron with the formation of the result of processing taking into account the external bias with the sign, and also performs parallel summation of vector array numbers with the formation of their sum. The proposed adaptive adder has a regular structure consisting of (n+1) cells with almost the same set of units and connections between them, and also implements a spatially distributed process of parallel processing over n input elements of the vector array. All this simplifies the process of placing the adaptive adder in the FPGA chip. The orientation on functionally and technologically powerful FPGA chips allows to get compact and full-featured neurostructures for various purposes, the need for which is extremely important in the control systems of mobile robots.