ТИМУР РЫСПЕКОВ МАТЕМАТИК-ПРОГРАММИСТ
NASA ЖӘНЕ MICROSOFT ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ЖАРЫСТАРЫНЫҢ ЖЕҢІМПАЗЫ
МАШИНАЛЫҚ КӨРУДІҢ ҚИЫНДЫҚТАРЫ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕР
Машиналық көру жүйесін құрастырудағы қиындықтардың бірі роботтардың біркелкі теңдеулерді өңдей алмауында,
яғни сіз барлық шешімдерге жұмыс істейтін бір нейрондық желі құрай алмайсыз.
Сізге нейрондық желілерді үйрету үшін әрбір есеп үшін өз теңдеу жүйелерін құрастыру қажет болады.
Нейрондық желілер мұғалімнің көмегімен, суреттерді анықтау жүйесімен, алдын ала дайындалған шаблондармен жұмыс істейтін
немесе мұғалімсіз, қоршаған ортаға байланысты үйренетін жүйені құрастырсаңыз болады.
Нейрондық желілер роботтарда қажетті әрекеттер бағытын жасау үшін қолданылады, яғни роботтар лабиринттарда жүре алады.
Робот бағытқа үйрететін қарапайым нейрондық желілерді немесе ортаны талдайтын және соған бейімделетін, алдын ала жабық жерлерді көре алатын және
барлық бағыт бойынша қажетті әрекеттерді жоспарлайтын күрделі нейрондық желілерді пайдалана алады.
Робот бағытты ғана үйрететін қарапайым нейрондық желілерді әрі ортаны логикалы түрде талдай және соған бейімделе алатын күрделі нейрондық желілерді де
пайдалана алады. Робот берілген әрекетті орындау үшін қажетті барлық бағытты алдын ала анықтайды.
Роботтармен байланысты нейрондық желілерді түрлі өнеркәсіпте қолдануға болады.
Amazon жасайтындай нейрондық желілері бар роботты логистикада пайдаланудан бөлек жауапты қызметтерді дамытуға болады.
Көптеген компаниялар нейрондық желілері бар роботтарды Чернобыль аумағында түрлі радияциялық және сол сияқты шашуларды түсіну үшін барлау мақсатында қолданады.
Нейрондық желілері бар ақылды роботтарды Фукусимадағы апат кезінде де пайдаланған.
Адамдар өте алмайтын жерлерде нейрондық желілері бар роботтар ең қысқа жолды анықтай отырып, үйіндінің астында адамның барын анықтап отырған.
Нейрондық желілері бар роботтарды пайдалану құрастырушы үшін роботты берілген шартқа уйретуді жеңілдетеді.
Демек, нейрондық желілерді құрастыру кезінде біз роботқа жай ғана заттарды ауыстыру туралы емес, ал кез келген затқа қатысты шартты роботтың өзі түсіну мүмкіндігін айтамыз.
Біз бірінші немесе екінші шартты бірыңғайламаймыз, ал бірден нейрондық желілерді пайдалану облысын ораймыз.
Робот кез келген құралға қатысты берілген шартты түсінуі қажет.
Берілген робот суреттерді анықтағаннан бөлек, алдында айтып кеткенімдей, ең қысқа бағытты анықтауға бейімделген.
Граф алгоритмдерінің орнын басатын түрлі Дейкстра сияқты алгоритмдер ең қысқа бағытты анықтауға мүмкіндік береді.
Дейкстр алгоритмі – 1959 жылы нидерландтық ғалым Эдсгер Дейкстр ойлап тапқан
графтағы алгоритм. Графтың бір шыңынан басқаларына жетудің ең қысқа жолын анықтайды.
Алайда Дейкстр алгоритмінің негізгі мәселесі бар. Ол ең қысқа жолды анықтайды, бірақ шарттарға бағынбайды.
Мысалға, бізге А нүктесінен Б нүктесіне жүк жеткізу керек делік.
Робот ең қысқа жолды анықтайды, бірақ біздің шарттарға бағынбайды. Ең қысқа жол қыстың күні мұздың үстімен өтуі мүмкін және жүктің ауырлығымен су астына кетуіміз әбден мүмкін.
Онда Дейкстер алгоритмі жұмыс жасамайды. Ол тек қашықтықпен ғана жұмыс жасайды.
Нейрондық желілер Дейкстер алгоритмінің қашықтыққа қатысты жауабын пайдалана алады, сонымен қатар, қоршаған ортаға
байланысты берілген алгоритмға түрлі айнымалылар қоя алады, яғни, берілген шартты орындау үшін басымдық қоя біледі.
Дейкстр алгоритмі графтың бір шыңынан (нүктесінен) басқаларына жетудің ең қысқа жолын анықтайды, алайда ортаның жағдайын ескермейді.
Одан да объектілер арасындағы қашықтықтың орнына, оған жету уақытын пайдаланған дұрыс.
Нейрондық желілерді пайдалану көптеген генетикалық талдаулар үшін де қажет.
Қазіргі уақытта көптеген фармацевтикалық компаниялар дәрілерді өздігінен ойлап таппай, химиялық реакция әсерінен химиялық теңдестіктерді
өздігінен құратын компьютерлік желілерді пайдаланады.
Яғни, 2018 жылғы негізгі бағыты түрлі физикалық тәжірибелер емес, көбіне компьютерлік симуляциялар болып табылады.
Компьютерлік симуляция (модель)–жеке компьютерда, суперкомпьютерда немесе
өзара әрекеттесуші көптеген компьютерларда (есептеу тораптары) жұмыс істейтін компьютерлік бағдарлама.
Модель объектінің ұсынылуын, жүйесін және түсінігін нақты түрінен алшақтау, бірақ алгоритмдік сипатқа жақын формада көрсетеді.
Форма өзіне жүйенің касиеттерін және олардың уақытпен бірге өзгеру динамикасын сипаттайтын мәліметтер жиынтығын да қамтиды.
Фармацевтикадағы 2018 жылғы негізгі бағыт–жаңа дәрілерді өндірудегі физикалық сынаулар емес,ал көбіне компьютерлік симуляциялар.
Арнайы компьютерлік жүйелер химиялық реакциялар негізінде симуляция кезінде бір немесе басқа затпен әрекеттесуші өздігінен химиялық теңдеулер жасайды.
Былтыр мен Канадада кен өндіру саласында бірнеше компьютерлік симуляция өткіздім.
Қоршаған ортаға анағұрлым аз зиян алып келу үшін қай жерді өндіру немесе жұмысшылар үшін ауыр жұмысты қай жерде қауіпсіз орындауға болатынын анықтау маңызды.
Компьютерлік симуляциялар адам өмірін қауіпсіз ете отырып өндірушілердің , сонымен қатар компаниялардың жұмыстарын жеңілдетеді.
Компьютерлік симуляция арқылы болашақта виртуалды әлемдегі барлық жұмыстарды жүргізу жоспарлануда.
Компьютерлік симуляция зертханалық жұмыстардың санын айтарлықтай азайтып, тек қана жинақтаушы жүйелерді қалдыруға мүмкіндік береді.
Америка және Канада мектептерінде зертханалық жұмыстар екінші планға кетіп жатыр, яғни оқушылар жинақтаушыға тек сандарды енгізеді,
ал компьютер объектінің іс-әрекетін өзі ары қарай симуляциялайды.
Түрлі физикалық шешімдерді орындау анағұрлым оңай болды. Ол тестілеуді орындау үшін қажет ресурстар санын азайтады.
Сол үшін әртүрлі себептерге байланысты өнімдердің өндірістік бағасы ақырындап түсіп келеді.
Себебі компьютерлік жүйе арқылы тәуекелдер саны тәуекелдің ең аз мөлшерін іздей отыра оңтайландырады.
Болашақта мемлекеттік деңгейде компьютерлік симуляциялар жасау жоспарлануда, яғни көптеген банктік операциялар орындау,
сонымен қатар, ғылыми әрекетпен байланысты арнайы қызметтерді компьютерлік симуляциямен орындау оңайырақ болады.
Бұл дегеніміз, компьютердің түрлі ғалымдардың орнына бөлшектерге қатысты түрлі ақпараттарды өздігінен түрлендіре алады.
Себебі компьютерлік желілер ондай жұмыстан шаршамайды және олар эмоциялық және физикалық тұрғыдағы күйге тәуелді емес.
Болашақта компьютерлік симуляциялар көптеген ұйымдар мен қызмет орындарының жұмысын жеңілдетеді,
себебі компьютердің қатесіз жұмысы адам қызметі сияқты эмоцианалдық және физикалық күйлерге байланысты емес.
Бұл жүйедегі қателердің саны минимумға түседі деген сөз.