RU2057363C1 - Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора - Google Patents
Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора Download PDFInfo
- Publication number
- RU2057363C1 RU2057363C1 SU5050244A RU2057363C1 RU 2057363 C1 RU2057363 C1 RU 2057363C1 SU 5050244 A SU5050244 A SU 5050244A RU 2057363 C1 RU2057363 C1 RU 2057363C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- optoelectronic
- optical
- module
- information
- discharge
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
Abstract
Изобретение относится к элементам гибридных вычислительных систем и может быть использовано как составной модульный элемент оптоэлектронного нейропроцессора, применяемого в нейрокомпьютерах, предназначенных для обработки распределенных информационных массивов (изображений). Цель: повышение быстродействия осуществляется за счет параллельного выполнения операций обмена распределенной информацией между оптоэлектронными модулями потоками бинарных полихромных оптических сигналов. Сущность изобретения: в гибридную ячейку оптоэлектронного нейропроцессора, содержащую два модуля оперативной памяти с оптоэлектронным узлом записи и с оптоэлектронным узлом высвечивания хранимой в них информации и оптоэлектронный модуль нейросетевой структуры, вводятся дополнительно оптоэлектронный модуль оперативной памяти для хранения информации об обрабатываемом массиве распределенной информации и четыре управляемых оптических модуля формирования потока параллельных оптических сигналов и визуальной индикации кадров обрабатываемых массивов распределенной информации (изображений), оптоэлектронные и управляемые оптические модули гибридной ячейки имеют последовательную оптическую связь. Применение полихромных оптических сигналов для передачи информации между модулями позволяет проводить обработку распределенных потоков информации оптическими методами, при этом имеется возможность визуальной индикации процессов вычислений. 5 ил.
Description
Изобретение относится к гибридным нейроподобным оптоэлектронным вычислительным структурам, осуществляющим параллельные вычисления, и может быть использовано в качестве ячейки оптоэлектронного нейропроцессора в нейрокомпьютерных системах, предназначенных для обработки массивов распределенной информации.
Известно гибридное оптоэлектронное устройство [1] содержащее моделирующую сетевую структуру из оптоэлектронных и кодоуправляемых элементов с цифровыми блоками управления, выполненным в виде типового интерфейса с модулями цифроаналогового и аналогового преобразования управляющих сигналов.
Наиболее близкой к изобретению является гибридная оптоэлектронная ячейка сетевой вычислительной структуры [2] содержащая оптоэлектронный операционный модуль сетевой структуры из оптокодоуправляемых элементов с цифровыми блоками управления, выполненными в виде модулей оперативной памяти с высвечиванием бинарных оптических сигналов с содержимом памяти этих модулей. Модули оперативной памяти содержат матрицу элементов памяти, каждый из которых выполнен на разрядном триггере, в плечи которого включены источники излучения. При этом оптоэлектронный операционный модуль сетевой структуры может быть выполнен как в виде модуля сетевой структуры, так и в виде оптоэлектронного нейроподобного модуля (нейрочипа), содержащего узловые и межузловые оптокодоуправляемые операционные элементы, которые подключены к узловой точке такого модуля. Такая гибридная ячейка нейросетевого процессора позволяет проводить вычисления в аналоговом виде в оптоэлектронном нейрочипе, из которых набрана структура нейросетевого процессора, а задание параметров оптоэлектронных элементов нейрочипа производится потоком параллельных оптических сигналов, высвечиваемых источниками излучения, включенными в плечи триггеров элементов памяти модуля оперативной памяти.
Однако такая нейроподобная вычислительная структура имеет определенные ограничения при оперативной обработке распределенных массивов информации в виде изображений и фрагментов этих изображений при решении задач диагностики и задач распознавания образов.
Задачей изобретения является повышение быстродействия при обработке распределенных массивов информации в виде изображений и их фрагментов за счет применения операций оптического формирования параллельных потоков оптических информационных сигналов в соответствии с требуемыми размерами кадров обрабатываемых изображений и применения оптических методов преобразования передаваемой и обрабатываемой информации в виде полихромных оптических бинарных и квазианалоговых сигналов.
Решение поставленной задачи достигается тем, что в гибридной ячейке оптоэлектронного нейропроцессора предлагается применять для передачи информации между модулями ячейки полихромные бинарные и квазианалоговые оптические сигналы. Причем спектральные характеристики излучаемых оптических сигналов задаются таким образом, чтобы каждому разряду хранимого в памяти числа соответствовала определенная спектральная характеристика (цвет) записываемого и высвечиваемого с этого разрядного элемента памяти оптического сигнала. Например, низший первый разрядный элемент байтовой ячейки памяти имеет излучатель с излучением оптического сигнала в нижней красной (инфракрасной) части спектра, а высший разрядный элемент ячейки памяти имеет излучатель с излучением оптического сигнала в верхней части спектра фиолетовой (ультрафиолетовой). Подобные же спектральные характеристики имеют фотоприемники в разрядных элементах ячейки памяти для записи оптических сигналов. Формирование массивов распределенной информации в виде кадров (фрагментов) обрабатываемых изображений предлагается производить оптическими методами.
В техническом плане задача решается путем выполнения модуля оперативной памяти в виде ячейки памяти, содержащей набор разрядных элементов памяти (триггеров), каждый из которых для записи входного оптического сигнала имеет на входе фотоприемник, сенсибилизированный к определенному цвету записываемого оптического сигнала. Например, низший разрядный элемент ячейки памяти сенсибилизирован к оптическому сигналу красного цвета, а высший разрядный элемент сенсибилизирован к оптическому сигналу фиолетового цвета. Кроме того, каждый элемент памяти (триггер) для считывания содержимого этого триггера имеет источник излучения, с которого высвечивается оптический сигнал в той же области спектра, которую имеют фотоприемник этого триггера, при этом цвет излучаемого сигнала соответствует разряду хранимого числа.
Каждый оптокодоуправляемый узловой нейроподобный элемент оптоэлектронного модуля нейросетевой структуры также имеет оптические входы и выходы для записи и считывания полихромных бинарных и квазианалоговых оптических сигналов.
Введение управляемых формирователей световых потоков позволяет проводить передачу и преобразование определенного фрагмента (кадра) от одного оптоэлектронного модуля к другому не путем последовательной обработки массивов информации в виде электронных сигналов, как это выполняется в большинстве традиционных вычислительных устройств, а непосредственно параллельными оптическими методами, что повышает быстродействие вычислительного устройства в целом за счет оптических параллельных методов обработки кадра изображения или его фрагмента за один такт решения задачи.
Сравнительный анализ с прототипом показывает, что предлагаемая ячейка отличается наличием новых оптических узлов для оптоэлектронных вычислительных устройств модулей оперативной памяти, содержащих ячейки памяти с полихромными оптическими входами для записи входных параллельных полихромных оптических сигналов и полихромными оптическими выходами для параллельного считывания хранимой информации. Новым узлом также является управляемый формирователь светового потока параллельных полихромных оптических сигналов, передаваемых от одного оптоэлектронного операционного модуля к другому.
Имеются новые взаимосвязи между прежними и новыми модулями в предлагаемой структуре оптоэлектронного нейропроцессора. Ранее структуры из таких модулей и предлагаемые оптические связи не применялись в оптоэлектронных нейропроцессорах. Наличие новых оптоэлектронных и оптических модулей передачи и обработки информации посредством полихромных бинарных и квазианалоговых оптических сигналов является новым техническим решением для оптоэлектронных вычислительных устройств. Выделение части кадра обрабатываемого изображения, записанного в оперативную память вычислительного устройства, не программными методами, как в традиционных вычислительных устройствах, а оптическими методами формирования информационного массива в виде изображения или его части и записи этой части (фрагмента) во входной оптоэлектронный буфер памяти нейропроцессора также является новой операцией параллельной обработки распределенных массивов информации в вычислительных устройствах.
Введение новых узлов и новых взаимосвязей в предлагаемой гибридной ячейке существенно отличает последнюю от известных гибридных ячеек нейросетевой структуры, что позволяет делать вывод о соответствии предлагаемой ячейки критерию "новизна".
Сравнение изобретения с известными схемами нейроподобных вычислительных структур показывает, что предлагаемая структура гибридной ячейки оптоэлектронного нейропроцессора существенно отличается от известных технических решений нейроподобных сетевых структур [2] Основные отличия заключаются в том, что предложено применять новые принципы обмена информацией между модулями гибридной ячейки посредством полихромных бинарных и квазианалоговых оптических сигналов, соответствующих по спектру передаваемого оптического сигнала разряду хранимого в элементе памяти числа, а также предложена техническая реализация такого подхода с применением оптических и оптоэлектронных элементов. Такие принципы передачи и обработки информации одновременно на оптических и оптоэлектронных вычислительных структурах с сопряжением оптических и электронных методов обработки информации в одной вычислительной структуре до сих пор не применялись.
В предлагаемой гибридной ячейке применение полихромных оптических сигналов для передачи и обработки информации уже не требует жесткой геометрической "привязки" оптоэлектронных элементов и оптических линий связи, как это имеет место в известных устройствах [2] с монохромными бинарными оптическими сигналами передачи информации, так как сами полихромные оптические сигналы как бы имеют своеобразную цветовую метку спектральную (цветовую) модуляцию и несут информацию о значении величины хранимого и передаваемого сигнала в виде оптического сигнала определенного цвета, соответствующего определенному разряду (порядку) хранимого и передаваемого числового значения.
Такая организация передачи информации полихромными оптическими сигналами позволяет производить определенное формирование и фокусировку потоков передаваемой оптическими сигналами информации с конвергенцией и дивергенцией потоков параллельно передаваемых оптических сигналов. Передаваемые от одного оптоэлектронного модуля такие полихромные оптические сигналы будут перераспределяться оптической системой модуля с управляемым формирователем световых потоков параллельных оптических полихромных сигналов и направляется в определенные зоны соответствующих оптоэлектронных модулей, а там уже в зависимости от спектральных характеристик (цветности) передаваемого сигнала будут записываться в определенный разрядный элемент памяти (триггер), сенсибилизированный к определенному цвету падающего на него полихромного сигнала. Такая особенность передачи полихромных оптических сигналов с возможностью осуществлять конвергенцию и дивергенцию потока таких оптических сигналов позволяет довольно просто организовать межслоевую связь в многослойном нейросетевом процессоре, когда оптические сигналы выхода одного слоя нейросетевой структуры в зависимости от условий моделирования и применяемого нейроалгоритма посредством управляемого формирователя световых потоков проецируются на соответствующие фотоприемные зоны следующего слоя нейросетевой структуры для задания значений узловых синаптических функций, для задания значений весов синаптических связей и для задания значений уровней релаксации и задания пороговых уровней возбуждения в нейроподобных элементах.
Применение полихромных оптических сигналов в гибридной ячейке оптоэлектронного нейропроцессора позволяет моделировать сложные процессы передачи информации в нейроинформационных системах, когда генерируемые каждым нейроном импульсы спайки имеют разные значения величины генерируемых импульсов. В предлагаемой ячейке нейроподобной структуры такие разные по величине импульсы спайки моделируются полихромными бинарными оптическими импульсами, спектральные характеристики (цветность) которых соответствуют значению величины импульсного сигнала.
Кроме того, визуальная индикация полихромных оптических сигналов позволяет получить формализованные в определенных цветовых гаммах полихромные картины распределения моделируемых переменных, что позволяет эффективно применять предлагаемые нейроподобные вычислительные структуры при моделировании физических полей, например моделирование распределения температурных полей.
По описанным признакам предлагаемая гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора соответствует критерию изобретения "существенные отличия".
На фиг. 1 приведена структурная схема предлагаемой гибридной ячейки оптоэлектронного нейропроцессора; на фиг. 2 и 3 варианты выполнения оптоэлектронных модулей оперативной памяти; на фиг. 4 и 5 варианты оптической связи операционных блоков в гибридной ячейке нейропроцессора через оптические модули, содержащие управляемые формирователи световых потоков.
Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора (фиг. 1) имеет простую конфигурацию и содержит четыре основных оптических связанных оптоэлектронных операционных блока: блок 1 задания исходного кадра обрабатываемого изображения, блок 2 задания части (фрагмента) кадра обрабатываемого изображения, блок 3 нейросетевой структуры для обработки всего кадра изображения или его части по определенному нейроалгоритму, блок 4 вывода кадра (фрагмента) изображения, полученного при обработке исходного изображения на нейросетевой структуре гибридной ячейки нейропроцессора, общую магистраль 5 для связи оптоэлектронных операционных блоков 1-4 с базовой ЭВМ.
Каждый из оптоэлектронных операционных блоков 1-4 состоит из двух модулей: основных оптоэлектронных операционных модулей 1.1, 2.1, 3.1 и 4.1 оперативной памяти, которые предназначены для хранения, передачи и обработки информации, и вспомогательных управляемых оптических модулей управляемых формирователей 1.2, 2.2, 3.2 и 4.2 светового потока, которые предназначены для формирования (фокусировки) потока параллельных оптических сигналов в виде полихромного изображения обрабатывающего кадра на оптический вход следующего оптоэлектронного операционного блока в цепи обработки изображения и для визуальной индикации обрабатываемых кадров изображений в виде полихромных картин, высвечиваемых с дополнительных оптических выходов 1.3, 2.3, 3.3 и 4.3.
Взаимосвязи оптоэлектронных и оптических модулей в одном блоке и оптоэлектронных модулей разных блоков, оптически сопряженных друг с другом, осуществляются потоком параллельных оптических полихромных сигналов (на фиг. 1-5 эти оптические связи показаны стрелками с треугольными острием).
Модульные элементы (модули) гибридной ячейки оптоэлектронного нейропроцессора (фиг. 1) предназначены для выполнения следующих функций:
оптоэлектронный модуль 1.1 оперативной памяти для хранения информации об исходном кадре обрабатываемого полихромного изображения;
управляемый оптический модуль (управляемый формирователь светового потока) 1.2 для визуальной индикации исходного кадра обрабатываемого изображения и формирования необходимого фрагмента кадра изображения для последующей обработки;
оптоэлектронный модуль 2.1 оперативной памяти для хранения кадра изображения или его фрагмента, подготовленного для последующей обработки на нейросетевой структуре нейропроцессора;
управляемый оптический модуль 2.2 для визуальной индикации кадра изображения или его фрагмента и формирования оптического потока для согласования с оптическим входом оптоэлектронного модуля 3.1;
оптоэлектронный операционный модуль 3.1 сетевой структуры (оптоэлектронный нейрочип) для обработки кадра (фрагмента) изображения по выбранному (заданному) нейроалгоритму;
управляемый оптический модуль 3.2 для визуальной индикации результатов нейровычислений в оптоэлектронном нейрочипе и для формирования потока параллельных оптических сигналов, подаваемых на оптический вход блока 4 вывода получаемых результатов обработки изображений;
оптоэлектронный модуль 4.1 оперативной памяти для хранения результатов нейровычислений;
управляемый оптический модуль 4.2 для визуальной индикации получаемых результатов нейросетевой обработки кадра (фрагмента) изображения и для формирования потока параллельных оптических сигналов для передачи их следующим нейроподобным модулям в многослойной нейросетевой структуре либо для реализации обратных связей.
оптоэлектронный модуль 1.1 оперативной памяти для хранения информации об исходном кадре обрабатываемого полихромного изображения;
управляемый оптический модуль (управляемый формирователь светового потока) 1.2 для визуальной индикации исходного кадра обрабатываемого изображения и формирования необходимого фрагмента кадра изображения для последующей обработки;
оптоэлектронный модуль 2.1 оперативной памяти для хранения кадра изображения или его фрагмента, подготовленного для последующей обработки на нейросетевой структуре нейропроцессора;
управляемый оптический модуль 2.2 для визуальной индикации кадра изображения или его фрагмента и формирования оптического потока для согласования с оптическим входом оптоэлектронного модуля 3.1;
оптоэлектронный операционный модуль 3.1 сетевой структуры (оптоэлектронный нейрочип) для обработки кадра (фрагмента) изображения по выбранному (заданному) нейроалгоритму;
управляемый оптический модуль 3.2 для визуальной индикации результатов нейровычислений в оптоэлектронном нейрочипе и для формирования потока параллельных оптических сигналов, подаваемых на оптический вход блока 4 вывода получаемых результатов обработки изображений;
оптоэлектронный модуль 4.1 оперативной памяти для хранения результатов нейровычислений;
управляемый оптический модуль 4.2 для визуальной индикации получаемых результатов нейросетевой обработки кадра (фрагмента) изображения и для формирования потока параллельных оптических сигналов для передачи их следующим нейроподобным модулям в многослойной нейросетевой структуре либо для реализации обратных связей.
Операционные модули 1.1, 2.1, 3.1 и 4.1 сопряжены типовым интерфейсом через общую магистраль 5 с базовой ЭВМ. Управляемые оптические модули 1.2, 2.2, 3.2 и 4.2 имеют линии связи с общей магистралью 5, через которые подаются управляющие электронные (кодовые) сигналы на кодоуправляемые дефлекторы и кодоуправляемые транспаранты формирователи светового потока для задания светового потока соответствующей направленности и с соответствующими размерами светового пятна.
Конструктивно оптоэлектронные модули 1.1, 2.1 и 4.1 оперативной памяти могут быть выполнены на типовых электронных элементах памяти. На фиг. 2 и 3 приведены варианты выполнения таких модулей на триггерах Ti (Ti.a), которые имеют на входе фотоприемники Fi (Fi.a) для записи входных сигналов, а на выходе триггеров включены источники Si излучения двоичных (бинарных) оптических сигналов и источники Si.a излучения квазианалоговых оптических сигналов для считывания хранимой информации. На фиг.2 приведен вариант оптоэлектронного модуля оперативной памяти для хранения и обработки бинарных оптических полихромных сигналов, на фиг. 3 показан вариант подобного модуля, но для обработки квазианалоговых оптических полихромных сигналов.
Отличительной особенностью предлагаемых ячеек памяти является то, что в каждом элементе ячейки памяти применяются фотоприемники Fi, чувствительные к определенному спектру излучения либо за счет внутренних фотоэлектронных свойств, либо за счет применения соответствующих светофильтров. Включенные на выходе источники Si излучения также имеют разные спектральные характеристики либо за счет спектральных излучательных или отражающих свойств, либо за счет применения соответствующих светофильтров.
Каждый оптоэлектронный разрядный элемент памяти содержит фотоприемник на входе и источник излучения на выходе с одинаковыми спектральными характеристиками. Но сама ячейка памяти содержит набор таких разрядных элементов памяти, каждый из которых отличается друг от друга собственными спектральными характеристиками.
На фиг. 2 представлена 8-разрядная (байтовая) ячейка памяти модуля оперативной памяти 1.1, состоящая из k элементов памяти (k=8). Каждый элемент памяти содержит триггер Ti и фотоприемник Fi на входе, источник Si излучения на выходе с определенными спектральными характеристиками. Оптические полихромные сигналы поступают на оптические входы фотоприемников F1-Fk и, если спектральные характеристики входного оптического сигнала и освещенного им фотоприемника Fi совпадают, то происходит запись оптического полихромного сигнала в триггер Ti, к входу которого и подключен фотоприемник Fi. На выходе этого элемента памяти с источника Si излучения высвечивается бинарный оптический сигнал определенного цвета, соответствующего разряду хранимого числа в элементе памяти Ti. Например, в однобайтовой (8-разрядной) ячейке памяти (фиг. 2) может быть организована следующая структура разрядных элементов памяти, имеющих разные спектральные характеристики, например, в соответствии с цветовой гаммой спектра оптического излучения: младший первый разрядный элемент имеет фотоприемник и излучатель красного цвета, второй разрядный элемент оранжевого, третий желтого, четвертый зеленого, пятый голубого, шестой синего, седьмой фиолетового цвета. Каждый разрядный элемент памяти воспринимает и излучает оптические сигналы определенного цвета, т.е. каждый разряд имеет свой спектральный индекс и свою "окраску" воспринимаемой (записываемой), хранимой и высвечиваемой (считываемой) в этом элементе информации.
На фиг. 3 представлена 32-разрядная ячейка памяти модуля 1.1 оперативной памяти, состоящая из n элементов памяти, объединенных по нескольку элементов памяти в одном байте, например, как показано на фиг. 3 и 4 элементов памяти, имеющих индексы a, b, c, d. Хранимая в этих элементах памяти информация имеет численное значение, соответствующее одному и тому же разряду хранимого значения, но отличающееся на величину весовой (нормирующей) функции w, в данном случае с коэффициентом 0,25. Например, значения весовых функций w для 4-х элементной разрядной ячейки (фиг. 3) имеют следующие значения: в элементах с индексом а весовая функция w имеет значение 0,25, в элементах с индексом b 0,5, в элементах с индексом с 0,75, а в элементах с индексом d 1,0 номинального значения бинарного сигнала, соответствующего разряду хранимого числа. В четырехбайтовой (32-разрядной) ячейке памяти (фиг. 3) можно организовать градацию хранимой информации в диапазоне одного разряда, при этом каждый байтовый модуль памяти, имеющий набор из оптоэлектронных "разноцветных" разрядных элементов памяти, имеет свой квазианалоговый оптический сигнал. Например, с разных разрядных элементов первого байтового модуля оперативной памяти высвечиваются бинарные оптические сигналы с разными спектральными характеристиками, но с одинаковой интенсивностью (яркостью) свечения 0,25 от номинальной величины бинарного сигнала, с разрядных элементов памяти второго байтового модуля высвечиваются сигналы с яркостью свечения 0,5, с третьего байтового модуля 0,75 и с четвертого 1,0 номинальной величины бинарного сигнала. Такая организация хранения и передачи информации позволяет проводить передачу и обработку информации оптическими импульсными сигналами, модулированными по амплитуде импульса и по спектральным характеристикам оптического импульсного сигнала. Для нейроинформационных систем такая организация передачи и обработки информации выгодно отличается тем, что проранжированные по спектральным характеристикам оптические сигналы имеют и свои весовые (амплитудные) значения, что оказывается очень удобным при задании значений "весов синаптических связей" в нейросетевых структурах нейропроцессоров и для визуальной индикации полихромных тональных картин обрабатываемых и получаемых изображений.
На фиг. 4 и 5 показаны варианты выполнения оптических модулей 1.2, 2.2, 3.2 и 4.2 для формирования светового информационного потока обрабатываемого изображения и для его визуальной индикации.
На фиг. 4 показан оптоэлектронный блок 1 памяти кадра изображения и его оптическая связь с оптоэлектронным блоком 2 памяти части (фрагмента) кадра обрабатываемого изображения. В приведенной структурной схеме показан вариант обработки только части кадра изображения, хранимого в элементах памяти 1.1. i-1.1.j оптоэлектронного модуля оперативной памяти 1.1. Посредством оптического модуля 1.2 формирования потока оптических сигналов выделяется часть кадра, необходимая для дальнейшей обработки, и которая проецируется на оптические входы оптоэлектронного модуля 2.1 для хранения информации на время обработки части кадра изображения и передачи этого изображения потоком оптических сигналов на фотоприемники оптоэлектронного нейрочипа 3.1. В приведенном на фиг. 4 случае оптический модуль 1.2 выполняет операции дивергенции потока оптических полихромных информационных сигналов.
В приведенной на фиг. 5 структурной схеме оптической связи оптоэлектронных операционных блоков 3 и 4 показан вариант сопряжения оптических входов и выходов оптоэлектронных блоков, имеющих различные геометрические размеры и конфигурацию. Например, операционные оптоэлектронные модули 3.1 нейросетевой структуры (оптоэлектронные нейрочипы) могут содержать большее число операционных элементов и иметь большие геометрические размеры, чем оптоэлектронные модули 4.1 оперативной памяти, в которые переписываются результаты нейровычислений. В этом случае оптический модуль 3.2 формирования потока параллельных оптических сигналов выполнен как оптический модуль конвергенции оптических сигналов от элементов 3.1.1-3.1.k оптоэлектронного модуля 3.1 нейросетевой структуры к элементам памяти 4.1.1-4.1.k оптоэлектронного модуля памяти 4.1. При равных геометрических размерах модулей 3.1 и 4.1 с помощью оптического модуля 3.2 можно переносить получаемые в результате нейровычислений решения в виде полихромных изображений в определенные зоны оптоэлектронного модуля 4.1 оперативной памяти.
Управляемые формирователи световых потоков могут быть выполнены как кодоуправляемые транспоранты формирователи светового потока на оптических линзах с кодоуправляемой фокусировкой светового потока в заданные зоны оптоэлектронных операционных модулей. Узлы визуальной индикации кадров обрабатываемых изображений в оптических модулях 1.2-4.2 могут быть выполнены в виде полупрозрачного зеркала либо в виде пучка волоконных световодов, посредством которых оптическая информация выводится на специализированный экран для наблюдателя. Возможны также варианты вывода этой оптической полихромной информации на оптические входы оптоэлектронного модуля 3.1 нейросетевой структуры для реализации обратных связей, посредством которых можно реализовать определенные алгоритмы адаптации и обучения.
Блок 3 нейросетевой структуры содержит оптоэлектронный модуль 3.1 нейросетевой структуры для обработки кадра изображения, который выполнен в виде взаимосвязанных оптоэлектронных нейрочипов, каждый из которых содержит оптокодоуправляемые узловые и межузловые операционные элементы, соединенные в узловой точке нейрочипа. К этой узловой точке подключены последовательно соединенные узел амплитудно-частотной модуляции узловых потенциалов с квантованием по заданному пороговому уровню и однонаправленной передачи квантованного сигнала и цифровой счетчик, выполненный в виде последовательно соединенных разрядных триггеров, каждый из которых содержит включенный в плечо триггера источник излучения с определенными спектральными характеристиками.
Высвечиваемые с выхода оптоэлектронного модуля 3.1 нейросетевой структуры полихромные оптические сигналы через оптический модуль 3.2 управляемого формирователя светового потока поступают на оптический вход оптоэлектронного модуля 4.1 оперативной памяти, оптические выходы которого фактически являются портами вывода информации в виде бинарных (двоичных) полихромных оптических сигналов.
При этом оптоэлектронный модуль 2.1 оперативной памяти выполняет функции входного буфера оптоэлектронного операционного модуля 3.1 нейросетевой структуры гибридной ячейки, а оптоэлектронный модуль 4.1 оперативной памяти выполняет функции буфера выхода этого оптоэлектронного модуля 3.1.
Оптоэлектронные модули 1.1, 2.1 и 4.1 оперативной памяти фактически являются оптоэлектронными повторителями кадров обрабатываемых изображений, оптические модули 1.2, 2.2, 3.2 и 4.2 изменяют масштаб кадров обрабатываемых изображений либо выделяют определенную часть кадра обрабатываемого изображения, а оптоэлектронные модули 3.1 нейросетевой структуры конвертируют обрабатываемое изображение и на выходе этого модуля может быть получена оптическая информация, существенно отличающаяся от той, которая была подана на вход оптоэлектронного модуля 3.1. Высвечиваемые на оптическом выходе 3.3 полихромные картины могут при подборе соответствующей нейросетевой структуры уточнять некоторые детали обрабатываемых изображений либо существенно отличаться и высвечивать качественно новые картины полихромных оптических сигналов.
Предлагаемая ячейка оптоэлектронного нейропроцессора работает следующим образом.
В память базовой ЭВМ записываются исходные данные и программа решения поставленной задачи. В оптоэлектронный модуль 1.1 оперативной памяти записывается массив распределенных исходных данных в виде кадра. Эта процедура может быть осуществлена обычными последовательными методами записи электронных сигналов из памяти базовой ЭВМ, куда информация об обрабатываемом кадре изображения может быть записана с помощью сканера либо обрабатываемое изображение может быть спроецировано в виде формализованного кадра полихромного изображения на фотоприемники модуля 1.1 оперативной памяти, при этом осуществляются параллельные операции записи обрабатываемого изображения в этот модуль оперативной памяти. Записанная в оптоэлектронный модуль 1.1 оперативной памяти информация о кадре обрабатываемого изображения высвечивается в виде формализованной цветной картины, где каждому разряду численного значения хранимой информации соответствует свой цветовой оптический сигнал. Эта цветная (полихромная) картина кадра обрабатываемого изображения поступает на вход оптического модуля 1.2 формирователя светового потока и визуальной индикации этого потока. В зависимости от требований, предъявляемых к формату кадра обрабатываемого изображения, в оптическом модуле 1.2 производится определенная фокусировка исходного кадра и на выход модуля 1.2 поступает либо весь кадр, либо его фрагмент. Подобная картина поступает и на выход оптического модуля 1.2 для визуальной индикации. При этом высвечиваемая с выхода 1.3 этого модуля полихромная картина представляет собой кадр цветного (полихромного) изображения, например световые пятна красного цвета соответствуют зонам, в которых распределены моделируемые функции с более низкими значениями, а световые пятна голубого цвета соответствуют зонам, значения моделируемых функций в которых имеют большие значения.
Таким образом производится оптическое формирование фрагмента кадра обрабатываемого изображения и передача его потоком параллельных оптических сигналов на оптический вход оптоэлектронного модуля 2.1 оперативной памяти. Этот модуль оперативной памяти фактически является входным буфером памяти оптоэлектронного блока 3 нейросетевой структуры и сохраняет значение этого кадра на заданном шаге решения и высвечивает его. Согласование оптического выхода модуля 2.1 оперативной памяти и оптического входа оптоэлектронного модуля 3.1 нейросетевой структуры осуществляется соответствующей фокусировкой оптических потоков, проходящих через управляемый формирователь 2.2 светового потока. При этом при неизменном значении сохраняемого кадра обрабатываемого изображения имеется возможность посредством оптического модуля 2.2 изменять масштаб кадра, проецируемого на оптический вход оптоэлектронного операционного модуля 3.1 нейросетевой структуры.
Поступающие на оптические входы оптоэлектронного модуля 3.1 оптические сигналы производят задание топологии соединений нейроподобных элементов в нейросетевой структуре, задание значений весов синаптических связей и задание уровней релаксации и пороговых уровней возбуждения в нейроподобных элементах. Нейросетевая структура модуля 3.1 может быть выполнена как оптоэлектронная многослойная структура, на выходе которой формируется изображение, образованное высвечиваемыми оптическими сигналами, получаемыми в результате нейровычислений. В зависимости от используемых нейроалгоритмов и структуры нейронной сети получаемое на выходе оптоэлектронного нейроподобного модуля 3.1 результирующее изображение может в какой-то мере повторять исходное изображение с выделением некоторых деталей, а может иметь и совершенно отличное от исходного изображение.
Получаемое в результате нейровычислений в модуле 3.1 изображение можно наблюдать визуально на выходе 3.3 оптического модуля 3.2, а также с помощью этого модуля можно производить перезапись этого изображения либо его фрагмента потоком параллельных оптических сигналов в оптоэлектронный модуль 4.1 оперативной памяти. Этот модуль оперативной памяти фактически является выходным буфером памяти оптоэлектронного блока 3 нейросетевой структуры. Содержимое оптоэлектронного модуля 4.1 оперативной памяти обычными последовательными методами считывания электронных сигналов переписывается в базовую ЭВМ для хранения и последующей обработки. Через оптический модуль 4.2 на выход оптоэлектронной ячейки поступает изображение, записанное в модуль 4.1, которое можно наблюдать визуально с оптического выхода 4.3 и по наблюдаемому изображению проводить контроль за вычислительными процессами, а можно использовать это изображение или определенный его фрагмент для реализации обратных связей при решении нелинейных задач и при решении задач распознавания образов.
Таким образом, применение полихромных оптических сигналов для передачи и обработки информации в вычислительно-информационных системах позволяет передавать и обрабатывать большие массивы информации за счет параллельных процессов передачи и обработки информационных оптических сигналов в виде полихромных изображений или их фрагментов. Передача информации полихромными оптическими сигналами позволяет "сжимать" и "расширять" передаваемые и обрабатываемые информационные потоки параллельных оптических сигналов без особого искажения передаваемой информации.
Процессы передачи и обработки информации в виде полихромных картин (кадров) являются основными процессами восприятия и обработки информации в реальных нейросетевых структурах. По аналогии можно предположить, что применение предлагаемых технических решений может оказаться довольно эффективным в нейроинформационных системах, для которых режимы обработки кадров и фрагментов полихромных изображений являются предпочтительными и эффективными методами обработки информации.
Claims (1)
- ГИБРИДНАЯ ЯЧЕЙКА ОПТОЭЛЕКТРОННОГО НЕЙРОПРОЦЕССОРА, содержащая первый и второй модули оперативной памяти, оптоэлектронный операционный модуль сетевой структуры, элементы памяти модулей оперативной памяти выполнены на разрядных триггерах, каждый из которых содержит источник излучения, включенный в одно из плеч триггера, оптоэлектронный операционный модуль сетевой структуры выполнен в виде оптоэлектронного нейрочипа, содержащего межузловые и узловые оптокодоуправляемые операционные элементы, которые подключены к узловой точке нейрочипа и оптически связаны с источниками излучения разрядных триггеров элементов памяти второго модуля оперативной памяти, управляющие входы и информационные входы-выходы первого и второго модулей оперативной памяти соединены с общей магистралью, а информационные входы-выходы оптоэлектронного нейрочипа являются информационными входами-выходами гибридной ячейки, отличающаяся тем, что в гибридную ячейку введены дополнительно третий модуль оперативной памяти и четыре управляемых формирователя светового потока, в узловую точку каждого оптоэлектронного нейрочипа включены последовательно соединенные узел амплитудно-частотной модуляции узлового потенциала и цифровой счетчик, последний выполнен в виде последовательно соединенных разрядных триггеров, каждый из которых содержит источник излучения, включенный в плечо триггера, во входную цепь каждого разрядного триггера элементов памяти модулей оперативной памяти включен фотоприемник, соединяющий вход разрядного триггера с шиной опорного напряжения, причем фотоприемники и источники излучения, включенные в разрядные триггеры, имеют одинаковые спектральные характеристики для разрядных триггеров одного разряда и различаются для разрядных триггеров других разрядов, при этом фотоприемники разрядных триггеров второго модуля оперативной памяти оптически связаны через первый управляемый формирователь светового потока с источниками излучения разрядных триггеров первого модуля оперативной памяти, второй управляемый формирователь светового потока установлен на пути светового потока от источников излучения разрядных триггеров второго модуля оперативной памяти к оптокодоуправляемым элементам оптоэлектронного нейрочипа, фотоприемники разрядных триггеров третьего модуля оперативной памяти оптически связаны через третий управляемый формирователь светового потока с источниками излучения разрядных триггеров цифрового счетчика, включенного в узловую точку оптоэлектронного нейрочипа, четвертый управляемый формирователь светового потока установлен на пути светового потока от источников излучения разрядных триггеров третьего модуля оперативной памяти, электрические входы-выходы дополнительного третьего модуля оперативной памяти и управляющие входы управляемых формирователей светового потока соединены с общей магистралью, при этом управляемые формирователи светового потока имеют дополнительные оптические выходы для визуального контроля за процессом решения.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU5050244 RU2057363C1 (ru) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU5050244 RU2057363C1 (ru) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2057363C1 true RU2057363C1 (ru) | 1996-03-27 |
Family
ID=21608291
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
SU5050244 RU2057363C1 (ru) | 1992-06-30 | 1992-06-30 | Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2057363C1 (ru) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10387298B2 (en) | 2017-04-04 | 2019-08-20 | Hailo Technologies Ltd | Artificial neural network incorporating emphasis and focus techniques |
US11221929B1 (en) | 2020-09-29 | 2022-01-11 | Hailo Technologies Ltd. | Data stream fault detection mechanism in an artificial neural network processor |
US11237894B1 (en) | 2020-09-29 | 2022-02-01 | Hailo Technologies Ltd. | Layer control unit instruction addressing safety mechanism in an artificial neural network processor |
US11238334B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-02-01 | Hailo Technologies Ltd. | System and method of input alignment for efficient vector operations in an artificial neural network |
US11263077B1 (en) | 2020-09-29 | 2022-03-01 | Hailo Technologies Ltd. | Neural network intermediate results safety mechanism in an artificial neural network processor |
US11544545B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-01-03 | Hailo Technologies Ltd. | Structured activation based sparsity in an artificial neural network |
US11551028B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-01-10 | Hailo Technologies Ltd. | Structured weight based sparsity in an artificial neural network |
US11615297B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-03-28 | Hailo Technologies Ltd. | Structured weight based sparsity in an artificial neural network compiler |
US11811421B2 (en) | 2020-09-29 | 2023-11-07 | Hailo Technologies Ltd. | Weights safety mechanism in an artificial neural network processor |
US11874900B2 (en) | 2020-09-29 | 2024-01-16 | Hailo Technologies Ltd. | Cluster interlayer safety mechanism in an artificial neural network processor |
-
1992
- 1992-06-30 RU SU5050244 patent/RU2057363C1/ru active
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
1. Авторское свидетельство СССР N 460500, кл. G 06G 9/00, 1975. 2. Авторское свидетельство СССР N 1605221, кл. G 06F 3/00, 1990. * |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11544545B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-01-03 | Hailo Technologies Ltd. | Structured activation based sparsity in an artificial neural network |
US11551028B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-01-10 | Hailo Technologies Ltd. | Structured weight based sparsity in an artificial neural network |
US11461615B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-10-04 | Hailo Technologies Ltd. | System and method of memory access of multi-dimensional data |
US11461614B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-10-04 | Hailo Technologies Ltd. | Data driven quantization optimization of weights and input data in an artificial neural network |
US11354563B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-06-07 | Hallo Technologies Ltd. | Configurable and programmable sliding window based memory access in a neural network processor |
US11238334B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-02-01 | Hailo Technologies Ltd. | System and method of input alignment for efficient vector operations in an artificial neural network |
US11675693B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-06-13 | Hailo Technologies Ltd. | Neural network processor incorporating inter-device connectivity |
US11263512B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-03-01 | Hailo Technologies Ltd. | Neural network processor incorporating separate control and data fabric |
US11615297B2 (en) | 2017-04-04 | 2023-03-28 | Hailo Technologies Ltd. | Structured weight based sparsity in an artificial neural network compiler |
US11216717B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-01-04 | Hailo Technologies Ltd. | Neural network processor incorporating multi-level hierarchical aggregated computing and memory elements |
US11238331B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-02-01 | Hailo Technologies Ltd. | System and method for augmenting an existing artificial neural network |
US11514291B2 (en) | 2017-04-04 | 2022-11-29 | Hailo Technologies Ltd. | Neural network processing element incorporating compute and local memory elements |
US10387298B2 (en) | 2017-04-04 | 2019-08-20 | Hailo Technologies Ltd | Artificial neural network incorporating emphasis and focus techniques |
US11221929B1 (en) | 2020-09-29 | 2022-01-11 | Hailo Technologies Ltd. | Data stream fault detection mechanism in an artificial neural network processor |
US11874900B2 (en) | 2020-09-29 | 2024-01-16 | Hailo Technologies Ltd. | Cluster interlayer safety mechanism in an artificial neural network processor |
US11263077B1 (en) | 2020-09-29 | 2022-03-01 | Hailo Technologies Ltd. | Neural network intermediate results safety mechanism in an artificial neural network processor |
US11811421B2 (en) | 2020-09-29 | 2023-11-07 | Hailo Technologies Ltd. | Weights safety mechanism in an artificial neural network processor |
US11237894B1 (en) | 2020-09-29 | 2022-02-01 | Hailo Technologies Ltd. | Layer control unit instruction addressing safety mechanism in an artificial neural network processor |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2057363C1 (ru) | Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора | |
US5040230A (en) | Associative pattern conversion system and adaptation method thereof | |
Ishikawa et al. | Optical associatron: a simple model for optical associative memory | |
Farhat | Photonic neural networks and learning machines | |
Collins et al. | Deformable mirror device spatial light modulators and their applicability to optical neural networks | |
McAulay et al. | Optical perceptron learning for binary classification with spatial light rebroadcasters | |
JP2530404B2 (ja) | 光ニュ―ラルネットワ―クシステム | |
RU2070334C1 (ru) | Оптоэлектронная модель нейронной сети | |
JPH03276137A (ja) | 光ニューラルプロセッサ | |
Casasent et al. | Optical correlator production system neural net | |
JPH06161586A (ja) | 光ニューラルプロセッサ | |
RU2074417C1 (ru) | Оптоэлектронная модель нейронной сети | |
Ruiz-Llata et al. | Image identification system based on an optical broadcast neural network processor | |
JP3275311B2 (ja) | 創作装置およびニューラルネットワーク | |
JPH06130444A (ja) | 光学演算素子および光学情報処理回路 | |
JP2843066B2 (ja) | 光―電気ハイブリツド型多層ニユーラル・ネツトワーク・システム | |
JP3121148B2 (ja) | 光学情報処理回路 | |
RU2057362C1 (ru) | Гибридная ячейка оптоэлектронного нейропроцессора | |
JPH04217014A (ja) | 光ニューラルコンピュータ | |
SU1683045A1 (ru) | Модуль нейроподобной сети | |
RU2137192C1 (ru) | Оптоэлектронный нейрочип | |
JP2889275B2 (ja) | 光学的連想識別装置 | |
JPH022537A (ja) | 光学習認識機械 | |
Marsden | Optoelectronic array processors with applications in machine intelligence and database management | |
JPH03196357A (ja) | 神経細胞模倣回路 |