- Máy tính vạn năng CNN UM: Một hướng phát triển mới của công nghệ thông tin.
- E-mail:
[email protected] Tóm tắt: Máy tính điện tử ra đời đã 60 năm và đang.
- Sự ra đời của máy tính vạn năng CNN UM (Cellular Neural Network Universal Machine) đã mở ra một hướng mới cho sự phát triển của khoa học tính toán tiếp cận đến các phương thức xử lý, cảm nhận và hành động của các tổ chức trong cơ thể sinh vật sống..
- Ta biết rằng các máy tính số hiện nay về cơ bản là loại máy logic với các dữ liệu rời rạc được mã hóa theo hệ nhị phân.
- Đây là loại máy tính vạn năng xử lý trên các số nguyên (Universal Machine on Integers) hay còn gọi là máy Turing (Turing Machine).
- Sự ra đời của bóng bán dẫn năm 1947 và của các vi mạch tích hợp IC (Integrated Circuit) năm 1960 đã tạo ra các máy tính số có tính thực tiễn cao với giá thành rẻ và hiện nay đã trở thành một loại hàng hóa thông dụng..
- Trước kia nhiều người tưởng rằng hoạt động của máy tính điện tử phản ánh cơ chế hoạt động của bộ não con người.
- Có lớp nơ ron được tích hợp với các tế bào cảm biến (sensing) hoặc tế bào tác động (actuating).
- Máy tính vạn năng CNN UM là một giải pháp mở đầu cho loại máy tính vạn năng xử lý dòng mảng dữ liệu đầy tiềm năng này..
- Thời gian qua mạng nơron tế bào CNN (Cellular Neural Network) đã được nhiều nước trên thế giới đầu tư nghiên cứu như một công nghệ xử lý song song cực mạnh đa năng có khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
- Báo cáo này giới thiệu cấu trúc, khả năng và độ phức tạp tính tóan của máy tính đa năng CNN UM như một hướng phát triển mới của công nghệ thông tin và những khả năng đa dạng ứng.
- dụng cho nhiều bài tóan mà các hệ máy tính hiện tại chưa giải quyết được..
- SỰ PHÁT TRIỂN CỦA MÁY TÍNH ĐIỆN TỬ Công cụ tính tóan đã được lòai người phát minh ra trên 6000 năm từ khi còn dùng các ngón tay, viên sỏi , bàn tính vv…để tính tóan.
- Tuy nhiên lịch sử phát triển của máy tính điện tử chạy theo chương trình thì chỉ mới 60 năm nay..
- Tiền thân của máy tính điện tử là máy tính sử dụng rơ le đầu tiên do giáo sư Harward Aiken ở đại học Harward thiết kế và hãng IBM chế tạo năm 1941 mang tên Mark I..
- Tốc độ này quá chậm do linh kiện chuyển mạch trạng thái là rơ le có độ trễ lớn nên xuất hiện nhu cầu phát triển linh kiện chuyển mạch nhanh hơn, và trên cơ sở linh kiện chuyển mạch bắt đầu hình thành các máy tính điện tử ở các thế hệ khác nhau..
- Máy tính sử dụng bóng đèn điện tử đầu tiên là máy EINAC gồm 18000 bóng đèn điện tử, 6000 công tắc và 1500 rơ le có khả năng thực hiện 5000 phép cộng trong một giây, công xuất tiêu thụ 140 kW, có kích thước dài 30m, rộng 1m, cao 3m và trọng lượng nặng tới 30 tấn.
- Việc lập trình cho máy tính này thông qua việc kết nối các dây dẫn tương tự nhu các tổng đài điện thọai lúc đó.
- Neumann János người Hungary năm 1944 tình cờ gặp kỹ sư trưởng của máy tính EINAC là Goldstine và đã được Goldstine giới thiệu về hoạt động của máy EINAC.
- Sau khi xem xét kỹ máy, Neumann János đã phát hiện ra các chương trình máy tính cũng có thể lưu trong máy như các số liệu.
- Năm 1946 Neumann, Goldstine và Burks đã công bố phát minh về cấu trúc của máy tính điện tử có điều khiển theo chương trình này.
- Từ đó đến nay các máy tính điện tử đều hoạt động theo nguyên lý này trên cơ sở hệ nhị phân tương thích với hai trạng thái đóng- mở của linh kiện chuyển mạch..
- Máy tính điện tử thế hệ 2 được chế tạo bằng bóng bán dẫn với bộ nhớ xuyến ferrite đã có kích thước nhỏ hơn nhiều lần so với thế hệ thứ nhất dùng bóng đèn điện tử..
- càng cao vào cuối thập kỷ 1960 cho ra đời các máy tính thế hệ 3 là các máy mainframe và mini-computers.
- Đến năm 1971 bộ vi xử lý đầu tiên đã được Intel chế tạo mở đầu cho các máy tính cá nhân IBM PC, Sinclair, Commodore ra đời..
- Máy tính điện tử thế hệ 4, 5 đã có nhiều bộ vi xử lý và chạy được nhiều chương trình song song.
- Độ phức tạp của các chip ngày càng tăng và tốc độ tính toán ngày càng cao đã đưa các máy tính điện tử truyền thống đến giới hạn vật lý về kích thước và tốc độ xử lý..
- Các máy tính số hiện nay về cơ bản vẫn là loại máy logic với các dữ liệu rời rạc được mã hóa theo hệ nhị phân..
- Đây là loại máy tính vạn năng xử lý trên các số nguyên (Universal Machine on Integers) hay còn gọi là máy Turing (Turing Machine)..
- Sự ra đời của các vi mạch tích hợp rất lớn VLSI đã tạo ra các máy tính số có tính thực tiễn cao với giá thành rẻ và hiện nay đã trở thành một loại hàng hóa thông dụng..
- Mặc dù vậy các máy tính hiện đại ngày nay còn gặp nhiều khó khăn trong một số bài toán mà các sinh vật sống xử lý rất đơn giản như kiểm sóat đi lại, ăn uống và tìm mồi vv.
- Do vậy cần phải có một nguyên lý tính toán mới, cấu trúc mới để tiếp tục nâng cao được khả năng tính tóan và giải quyết được những vấn đề mà máy tính điện tử hiện hành chưa giải quyết được..
- Năm 1993 Giáo sư Roska Tamás ở Viện Nghiên cứu Máy tính và Tự động hóa Hungary và Giáo sư L.
- Chua ở đại học Berkeley Mỹ đã công bố nguyên lý máy tính CNN mới này tại Viện Hàn lâm khoa học Hungary.
- Không lâu sau giáo sư Angel Rodriguer Vazquez ở Seville Tây Ban Nha cùng hợp tác với nhóm CNN Budapest-Berkeley và cho ra đời Chip CNN CP400 đầu tiên năm 1995, đánh dấu một hướng phát triển mới của máy tính điện tử..
- Việc lập trình cho các chip CNN được thực hiện qua các ma trận trọng kết nối của mạng nơron tế bào (A, B, z)..
- Các ma trận này được thực hiện đồng thời trên toàn mạng tạo nên một máy tính có hệ động lực xử lý tín hiệu hỗn hợp tương tự -số trong cả miền không gian và thời gian..
- Các công cụ này đã được Viện MTASzTAKI của Hungary phát triển và tạo nền tảng cho các máy tính CNN hoạt động ở Châu Âu, Mỹ và Nhật Bản.
- Với các công cụ này máy tính CNN có tốc độ tính toán tới Tera OPS gấp hàng trăm lần tốc độ xử lý của các máy tính hiện hành..
- Đối với các máy tính số hiện nay việc xử lý tín hiệu âm thanh, hình ảnh, hương vị, tín hiệu tiếp xúc là những vấn đề phức tạp đòi hỏi độ tính toán lớn, ngược lại ở các sinh vật sống việc xử lý các chuỗi tín hiệu này lại rất đơn giản..
- Tương tự như vậy các tín hiệu trong tự nhiên đều dưới dạng liên tục và các “máy tính nơron” trong cơ thể sinh vật xử lý các dòng tín hiệu liên tục này không phải bằng phương pháp số hóa..
- Có nơ ron được tích hợp với các tế bào cảm biến (sensing) và tế bào tác động (actuating).
- Rõ ràng với các tính chất cơ bản nêu trên máy tính số hiện nay khó có khả năng tiếp cận đến khả năng xử lý của các sinh vật sống.
- Mạng nơron tế bào CNN (Cellular Neural Network) là một giải pháp mở đầu cho loại máy tính vạn năng xử lý dòng mảng dữ liệu đầy tiềm năng này..
- Khối mạch cơ bản của mạng CNN được gọi là tế bào (cell).
- Các tế bào liền kề có thể ảnh hưởng trực tiếp tới nhau.
- Mỗi một tế bào là một bộ xử lý với các giá trị tín hiệu thực đầu vào u ij (t), trạng thái x ij (t), và đầu ra y ij (t).
- Sơ đồ khối của tế bào CNN tiêu chuẩn được mô tả trong hình 2..
- Hình 2: Sơ đồ khối của hệ động lực tế bào CNN tiêu chuẩn.
- Mối quan hệ giữa CNN, Phương trình vi phân đạo hàm riêng và Ô tô mát tế bào.
- b) Liên kết cục bộ giữa các tế bào.
- Điểm chung của Mạng nơ ron tế bào (CNN), Phương trình vi phân đạo hàm riêng PDE (Partial Differential Equations) và Ô tô mát tế bào (Cellular Automata) là các hệ động lực có cấu trúc tế bào đều (regular) trong không gian có các kết nối cục bộ.
- Ta có thể mô tả họat động của một số lớp bài tóan PDE họặc Ô tô mát tế bào bằng CNN..
- Ô tô mát tế bào 2D.
- MÁY TÍNH VẠN NĂNG CNN-UM (CNN UNIVERSAL MACHINE OVER FLOW) 3.1 Định nghĩa:.
- Ta hãy khảo sát kỹ hơn về mặt toán học định nghĩa thế nào là máy tính vạn năng CNN.
- Máy tính CNN thực chất là máy tính xử lý dòng dữ liệu mảng như chuỗi ảnh video, mảng vectơ áp lực ở các tế bào xúc giác v.v….
- Lệnh cơ bản của máy tính CNN được định nghĩa là:.
- 3.2 Khả năng và độ phức tạp tính tóan của máy CNN-UM Ở trên ta đã đề cập đến lệnh cơ bản của máy tính CNN là lời giải của các phương trình vi phân đạo hàm riêng PDE phi tuyến loại phản ứng–khuyếch tán (nonlinear reaction–.
- sign ( φ Máy tính vạn năng CNN-UM có thể được coi là mảng các tế bào xử lý phi tuyến đa chiều được liên kết cục bộ.
- Khác với các máy tính lai (hybrid), ở máy tính CNN không có các bộ biến đổi A/D và D/A và cũng không có khái niệm biểu diễn các giá trị tương tự bằng số.
- Mạng nơron tế bào gồm các tế bào có cấu trúc đồng nhất..
- Lõi của các tế bào này thực hiện chức năng của hệ động lực chuẩn tế bào CNN như mô tả trong hình 2 (Analog CNN nucleus).
- Với tính chất giải các phương trình sóng trong một lệnh, ta còn gọi các máy tính vạn năng CNN là các máy tính sóng (Wave Computer).
- Để xác định khả năng tính toán của máy tính ta cần có các số đo cụ thể như tốc độ, công suất tiêu thụ và diện tích (hoặc thể tích) của chip xử lý.
- Điều này trái ngược với các máy tính số họat động theo chế độ tuần tự hiện nay..
- Điểm đặc thù trong độ phức tạp tính toán ở máy tính CNN là tính chất liên tục trong thời gian và trong giá trị [5], [7].
- Sự khác nhau giữa máy tính số Turing và máy tính vạn năng CNN được tóm tắt trong bảng 1..
- Cấu trúc máy tính CNN-UM Máy tính Turing.
- Máy tính CNN UMF (Universal.
- Bộ nhớ cục bộ analog (LAM) và logic (LLM) lưu trữ các giá trị analog và logic của tế bào.
- Khối xử lý logic cục bộ (LLU) và khối xử lý đầu ra tương tự cục bộ (LAOU) thực hiện các phép tính toán logic và tương tự cho mỗi tế bào của mình.
- Các kết quả của mỗi tế bào được lưu giữ trong các bộ nhớ cục bộ.
- Thanh ghi chương trình analog APR lưu trữ các trọng số của tế bào mạng CNN.
- Thanh ghi chương trình logic (LPR) chứa các lệnh logic cần thực hiện cho các tế bào..
- trên dòng ảnh Bảng 1: So sánh nguyên lý hoạt động của máy tính số và máy tính vạn năng CNN.
- các tế bào.
- và số học (cộng, trừ) có thể được thực hiện trong mỗi tế bào.
- Cũng như các máy tính điện tử khác CNN-UM có các ngôn ngữ để lập trình từ mức thấp đến cao..
- Hình 4 mô tả khái quát các bước lập trình ở các ngôn ngữ khác nhau cho máy tính CNN-UM..
- Việc kết hợp với mạng nơron tế bào CNN cho phép tạo ra nhiều cảm biến xúc giác.
- Sử dụng công nghệ FPGA cho chế tạo các mạng nơron tế bào có khả năng tái cấu hình cũng là một hướng nổi trội hiện nay.
- Cơ chế hoạt động của mạng nơron tế bào có nhiều điểm tương đồng với các tính chất giao thoa, lan truyền của ánh sáng dẫn ta đến ý tưởng chế tạo các máy tính quang học.
- Nếu một nguồn ánh sáng đóng vai trò như một mẫu có khả năng lập trình và nguồn thứ hai là chuỗi ảnh cần xử lý ta sẽ có một máy tính xử lý ảnh quang học.
- Máy tính quang học đầu tiên POAC (Programable Opto-electronic Analogic CNN Computer) đã được chế tạo thử nghiệm tại Budapest Hungary sử dụng 2 nguồn laser ánh sáng và một phim (bacterio-radiopsine) tạo nên một van ánh sáng có khả năng lập trình..
- Có thể khẳng định kiến trúc xử lý của mạng nơron tế bào sẽ đóng vai trò quan trọng trong các hệ nano cơ điện tử.
- Ta có thể sử dụng các cấu trúc nano thân thiện, các kết nối ( kể cả MEMS và NEMS), và tích hợp các chức năng truyền thông (communication -ví dụ sử dụng các hệ truyền dữ liệu không dây quang học MEMS) và chức năng chấp hành (actuation) vào máy tính CNN.
- Khi kết hợp cảm biến thị giác với mạng nơron tế bào ta được một chip vi xử lý thị giác là cốt lõi của máy tính CNN thị giác.
- Đào tạo về mạng nơ ron tế bào.
- Mạng nơron tế bào đã mở ra một hướng mới cho sự phát triển của khoa học tính toán.
- Nghiên cứu về mạng nơron tế bào cho ta một khả năng khám phá ra các cơ chế hoạt động của các tổ chức trong cơ thể con người và các quy luật sự sống khác.
- Với sự phát triển của công nghệ, các ứng dụng của CNN sẽ giải quyết nhiều vấn đề mà các hệ máy tính hiện hành chưa giải quyết được.
- Với các tính năng vượt trội, một ngày không xa công nghệ CNN sẽ thay thế các ứng dụng của các máy tính hiện hành và thâm nhập vào các hệ nhúng, hệ cơ điện tử tạo nên các sản phẩm và hệ thống thông minh có những chức năng xử lý tương tự như con người..
- Hơn một năm qua Viện Công nghệ thông tin đã triển khai các nghiên cứu về công nghệ mạng nơron tế bào trên cơ sở hợp tác quốc tế qua đường nghị định thư với Viện nghiên cứu máy tính và tự động hóa của Viện Hàn lâm khoa học Hungary (MTA SzTAKI).
- Với sự hỗ trợ của Viện sỹ Roska Tamás thuộc phòng thí nghiệm tính toán nơron và tương tự số của Viện SzTAKI và là người đồng phát minh ra máy tính CNN vạn năng, Viện Công nghệ thông tin đã tiếp cận và làm chủ được công nghệ CNN mới mẻ này.
- Đặc biệt cần chú trọng các nghiên cứu cơ bản về mạng nơ ron tế bào trong giai đọan hiên nay..
- Nghiên cứu về cơ sở toán học của mạng nơron tế bào CNN, cấu trúc động lực học phi tuyến và độ ổn định toàn cục của mạng CNN..
- Nghiên cứu các phương pháp giải phương trình vi phân đạo hàm riêng sử dụng mạng nơron tế bào.
- Nghiên cứu các phương pháp thu thập và xử lý ảnh tốc độ cao sử dụng máy tính thị giác Bi-I..
- phát triển các hệ xử lý ảnh tốc độ cao trên máy tính thị giác CNN Bi-I.V.2