NC37 003 công nghệ thông tin mạng nơron tế bào

viện khoa học công nghệ việt nam viện công nghệ thông tin Báo cáo tổng kết đề tài nghị định th hợp tác nghiên cứu phát triển hệ thống xử lý ảnh nhanh sở áp dụng công nghệ mạng nơron phi tuyến tế bào Chủ nhiệm đề tài: PGs TSKH phạm thợng cát 6730 19/02/2008 hà nội - 2007 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 MC LC Trang BO CO KT QU KHO ST, NGHIấN CU MNG NRON T BO V CễNG NGH X Lí NH NHANH TRấN MNG NRON T BO CNN 01 1.1 M u 01 1.2 Mng nron t bo CNN 03 1.3 Mỏy tớnh nng mng nron t bo CNN UM 32 1.4 Cụng ngh x lý nh nhanh trờn nn mng CNN 39 1.4.1 Mỏy tớnh x lý nh nhanh CNN Bi I 39 1.4.2 H phn mm phỏt trin Bi I 46 1.4.3 Th vin x lý nh InstantVision 55 1.5 Mt s phng phỏp x lý theo cụng ngh mng CNN 71 1.5.1 Thit k cỏc mu (A, B, z) cho mng CNN 71 1.5.2 Mụ hỡnh húa phng trỡnh o hm riờng s dng mng CNN 81 1.5.3 Mụ hỡnh mt nhõn to s dng mng CNN 86 1.5.4 Phng phỏp x lý nh võn tay s dng mng CNN 91 1.6 Kh nng ng dng ca CNN 97 1.6.1 Kh nng ng dng cụng ngh CNN cụng nghip v cỏc ngnh kinh t 97 1.6.2 Nhu cu v tim nng ng dng cụng ngh CNN cho quc phũng v an ninh 100 1.7 Mt s kt qu chớnh v nghiờn cu phỏt trin cụng ngh CNN ti Vin MTA SzTAKI 104 Hungary thi gian gn õy XY DNG CC Mễ HèNH V TH NGHIM CễNG NGH X Lí NH 107 NHANH CNN PHC V CHO NGHIấN CU V O TO 2.1 Mụ hỡnh phỏt tia la in phc v cho thớ nghim thu nh tc cao 107 2.2 Mụ hỡnh nhn dng kim tra sn phm tc cao phc v cho nghiờn cu v o to 120 2.3 Thớ nghim kim tra nhanh c ng st s dng cụng ngh CNN 147 2.4 Th nghim kh nng thu nh nhanh cỏc s kin thay i t ngt bng thớ nghim n 153 bong búng KIN NGH PHNG HNG PHT TRIN V NG DNG CễNG NGH 165 VIT NAM CC N PHM CễNG B 169 TI LIU THAM KHO 170 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 BO CO KT QU KHO ST, NGHIấN CU MNG NRON T BO V CễNG NGH X Lí NH TC CAO TRấN C S MNG NRON T BO Mng n ron t bo v cụng ngh x lý nh tc cao trờn c s mng n ron t bo l mt lnh vc khoa hc cụng ngh mi Vit nam v trờn th gii; cú nhiu trin vng cho nhiu ng dng t phỏ Mc tiờu ca nhim v hp tỏc qua ng ngh nh th vi Hungary l tip nhn v lm ch c cụng ngh x lý nh nhanh, x lý song song trờn nn mng n ron t bo Phn bỏo cỏo ny gii thiu túm tt cỏc kt qu nghiờn cu tip cn cụng ngh mi m ny ó t c ca nhim v M u Cụng ngh x lý trờn c s mng nron t bo CNN (Cellular Neural Networks) ó c cỏc nh khoa hc M v Hungary phỏt minh vo nm 1992 cú tc x lý 1012 phộp tớnh/giõy v c ỏp dng cho cỏc h thng x lý nh nhanh 10-50000 nh/giõy õy l bc t phỏ v cht cu trỳc ca mỏy tớnh x lý CNN l song song vi hng chc ngn CPU c kt ni thnh mng n ron mt chip Cụng ngh ny cho phộp gii quyt nhiu bi toỏn x lý phc thi gian thc m cỏc mỏy tớnh thụng thng cha lm c Do l mt phỏt minh mi trờn nn tng mng nron, x lý song song nờn hng lot cỏc hi ngh quc t v CNN ó c t chc trờn th gii thi gian qua v ó to nn tng khoa hc cho cụng ngh CNN Vi tc x lý 1012 phộp tớnh/giõy v x lý nh 10-50000 nh/giõy ranh gii gia x lý tớn hiu tng t v s khụng cũn nhiu khỏc bit Cỏc mỏy tớnh s s dng cỏc b vi x lý vi h lnh ni tip ó phỏt trin mnh vi chc nm Mc dự cú cỏc n lc vic ci tin nguyờn lý hot ng ca cỏc b vi x lý nh x lý ng lnh (pipeline), siờu lung (hyper threading) cựng vi vic tng tc xung ng h lm vic ca chip vi x lý, nhng vy v c bn l cỏc b x lý vi cỏc h lnh ni tip Vic gii cỏc phng trỡnh súng ph thuc khụng gian thi gian nhanh khong thi gian rt ngn (chng hn mt vi micro giõy) cũn l thỏch thc vi cỏc mỏy tớnh tớnh toỏn hin hnh Trong nhiu lnh vc, yờu cu v cỏc mỏy tớnh cú cụng sut tớnh toỏn cc mnh l rt cp thit, nh x lý nh ng thi gian thc, nhn dng v nh v a mc tiờu di ng an ninh quc phũng, kim tra cht lng sn phm chuyn ng nhanh trờn dõy chuyn cụng nghip, x lý cht lng nh siờu õm y t, ch to robot thụng minh, ch to cỏc thit b khụng ngi lỏi Gn õy phn ln nhng nh sn xut b vi x lý trờn th gii ó nhn thy mt nhng thỏch thc ln cho cụng ngh thụng tin thi gian sp ti l to c mt b x lý cú hiu sut cao v mt cụng ngh nn cú th biu din c hỡnh nh v video thi gian thc hoc x lý nhng tớn hiu cựng mt thi im nhng thu c t nhng ngun khỏc khụng gian C hai nhim v ny u liờn quan n tớnh toỏn khụng gian-thi gian Vic s dng phng trỡnh vi phõn o hm riờng ri rc phi tuyn (Nonlinear Partial Difference Equation-PDE) cú th giỳp cho mỏy tớnh thc hin c nhng tớnh toỏn ny ó cú mt nh hng rt ln Kh nng li dng nhng tim nng tớnh toỏn tng t theo mng tớn hiu thay cho cỏch tớnh toỏn s truyn thng theo dũng bit c cp n nh mt gii phỏp mi Mụ hỡnh mng nron t bo hay phi tuyn t bo CNN (Cellullar Neural/Nonliear Network) ó th hin y khỏi nim, gii thiu mt mụ hỡnh tớnh túan mi cho quỏ trỡnh x lý ma trn hn hp tớn hiu tng t v logic T khớa cnh x lý siờu ng kt hp vi kh nng lp trỡnh ca CNN Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 ó a ti khỏi nim mỏy tớnh nng tng t-logic da trờn mng n ron t bo (Cellular Neural Network Universal Machine - CNN-UM) Cỏc CNN-UM th h u ó t rừ nhng u th m cha b x lý s no ỏp ng c Cỏc mỏy tớnh CNN-UM nhng th h sau c phỏt trin theo hng m rng cu trỳc vi c tớnh hc (learning) v t thớch nghi (adaptive) s cho chỳng ta cỏc mỏy tớnh tng t-logic siờu mnh v thụng minh ỏp ng nhiu ũi hi kht khe v tớnh toỏn v x lý thc tin Lnh vc x lý nh s tnh v x lý nh ng (video) ó c hỡnh thnh v phỏt trin vo nhng thp k u ca th k XX Cỏc phng phỏp x lý nh bt ngun t mt s ng dng nh nõng cao cht lng thụng tin hỡnh nh i vi mt ngi v x lý s liu, nhn dng cho h thng t ng Mt nhng ng dng u tiờn ca x lý nh l nõng cao cht lng nh bỏo truyn qua cỏp gia London v New York vo nhng nm 1920 Thit b c bit mó húa hỡnh nh (bỏo), truyn qua cỏp v khụi phc li phớa thu Cựng vi thi gian, k thut mỏy tớnh phỏt trin nờn x lý hỡnh nh ngy cng phỏt trin Cỏc k thut c bn cho phộp nõng cao cht lng hỡnh nh nh lm ni ng biờn v lu hỡnh nh T nm 1964 n nay, phm vi x lý nh v video (nh ng) phỏt trin khụng ngng Cỏc k thut x lý nh s (digital image processing) ang c s dng gii quyt mt lot cỏc nhm nõng cao cht lng thụng tin hỡnh nh V x lý nh s c ng dng rt nhiu y t, thiờn hc, vin thỏm, sinh hc, y t ht nhõn, quõn s, sn xut cụng nghip Mt ng dng rt quan trng ca x lý nh s m ta khụng th khụng nhc n, ú l ng dng x lý nh lnh vc th giỏc mỏy gn lin vi cm nhn ca mỏy múc t ng Trong ú, quỏ trỡnh x lý thụng tin hỡnh nh v trớch nhng thụng tin cn thit cho bi toỏn nhn dng nh c s dng khỏ nhiu thc t Mt s in hỡnh ng dng k thut x lý nh tnh v nh ng nh t ng nhn dng ch in v ch vit tay, nhn dng v bỏm mc tiờu quõn s, th giỏc mỏy cụng nghip giỏm sỏt, iu khin v kim tra sn phm dõy chuyn sn xut, t ng nhn dng võn tay Mng nron t bo (Cellular Neural Networks CNN) l mt h x lý song song cú rt nhiu ng dng v khỏi nim mi nhiu lnh vc Chớp nron t bo ó thỳc y s i ca cỏc th h mỏy tớnh x lý nh cú tc x lý cc nhanh Mt s chỳng l mỏy tớnh BiI ca hóng Analogic Computer Ltd s dng chip CNN ACE16k cú phõn gii 128x128 pixel Mỏy tớnh ny cũn c tớch hp mt b x lý tớn hiu s cht lng cao DSP cung cp d liu cho chip CNN v iu khin hot ng ca chip ny Ngoi DSP úng vai trũ quan trng nhim v x lý nh cha mt s toỏn hng logic Sau ton b quỏ trỡnh tớnh toỏn tin x lý phc (bao gm mt s lng ln toỏn hng x lý nh) c thc hin bi chip CNN, DSP s hon thnh nt nhim v cũn li Tc l, chớp CNN s lc khong 1% nh cn quan tõm, v DSP s ch lm vic trờn phn d liu c rỳt gn ỏng k ny Hai b x lý cht lng cao c tớch hp to mt h thng th giỏc cc mnh ta sinh hc, cú kh nng tớnh toỏn nh thi gian thc cỏc ng dng cú yờu cu cao Bi-I cng cú mt b x lý truyn thụng h tr cỏc giao din khỏc nhau, ú, giao din quan trng nht l Ethernet 100 Mbit Chng trỡnh chy trờn Bi-i c np qua Ethernet v mỏy tớnh ch cú th c, ghi t Bi-i qua Ethernet ng dng cụng ngh mng nron t bo x lý nh tc cao (tc x lý trờn 10000 nh/giõy) cụng nghip ó c nhiu nhúm nghiờn cu trờn th gii trin khai Vit Nam, lnh vc ny cũn mi m v cha c nghiờn cu nhiu Bỏo cỏo ny nhm gii thiu cu trỳc, cỏc tớnh cht c bn ca mng nron t bo, mỏy tớnh th giỏc Bi-I, cỏc kt qu nghiờn cu ó t c v xu th phỏt trin ca CNN giai on ti Bỏo cỏo cng im qua cỏc kh nng ng dng ca cụng ngh CNN cụng nghip, cỏc lnh vc y t, an ninh v quc phũng Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Mng n ron t bo CNN Mỏy tớnh s ang tin dn n gii hn vt lý v tc v kớnh thc vt qua cỏc tr ngi ny mt loi cụng ngh tớnh toỏn mi dng "mng nron" ó c a trờn c s cha mt vi cu trỳc ca mng nron sinh hc v c thc hin cỏc mch in tớch hp c im mu cht ca mng nron t bo l x lý song song khụng ng b, ng hc thi gian liờn tc v nh hng ton cc ca cỏc phn t mng CNN c Leon O Chua v L.Yang gii thiu nm 1988 [1] [4] T tng chung l s dng mt mng n gin cỏc t bo liờn kt cc b xõy dng mt h thng x lý tớn hiu analog mnh Khi mch c bn ca CNN c gi l t bo (t bo) Nú cha cỏc phn t mch tuyn tớnh v phi tuyn bao gm cỏc t tuyn tớnh, cỏc in tr tuyn tớnh, cỏc ngun iu khin tuyn tớnh v phi tuyn, v cỏc ngun c lp Mi mt t bo CNN ch ni ti cỏc t bo lỏng ging ca nú Cỏc t bo lin k cú th nh hng trc tip ln Cỏc t bo khụng cú kt ni trc tip cú th tỏc ng n bi tỏc ng lan truyn ca h ng lc liờn tc ca mng CNN Mt vớ d CNN chiu c xem Hỡnh Hỡnh Mng CNN hai chiu V lý thuyt cú th nh ngha mt mng CNN cú nhiu chiu, nhng õy chỳng ta trung trng hp mng CNN hai chiu cho bi toỏn x lý nh nhanh Cỏc kt qu cú th suy din d dng trng hp mng ln hn chiu H ng lc ca mt t bo ca mng CNN cú th mụ t Hỡnh Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Hỡnh S ca mt t bo CNN Kho sỏt mt mng CNN M x N cú M*N t bo sp xp M hng v N ct Chỳng ta gi t bo hng i v ct j l t bo (i,j) v ký hiu l C(i,j) Lỏng ging r ca t bo C(i,j) mt mng CNN c nh ngha bi { N r (i, j ) = C (k , l ) max{k i , l j } r ,1 k M ;1 l N } (1) ú r l mt s nguyờn dng (Xem hỡnh 3) Hỡnh Lỏng ging ca t bo C(i,j) vi r=1, r=2 v r=3 Thng thng chỳng ta gi lỏng ging r=1 l "lỏng ging 3x3", lỏng ging r=2 l "lỏng ging 5x5", lỏng ging r=3 l "lỏng ging 7x7" D dng nhn thy rng h thng lỏng ging c nh ngha nh trờn a l thuc tớnh i xng ý ngha l nu C(i,j) Nr(k,l) thỡ C(k,l) Nr(i,j) cho tt c C(i,j) v C(k,l) mt mng CNN Mt vớ d tiờu biu v mch in ca mt t bo ca mng CNN C(i,j) c mụ t Hỡnh 4 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Hỡnh S mch in ca mt t bo ú u: l tớn hiu u vo x: l tớn hiu trng thỏi y: l tớn hiu u Nỳt in ỏp vxij ca t bo C(i,j) l trng thỏi ca t bo v iu kin ban u ca chỳng c gi nh l cú ln nh hn hoc bng Nỳt in ỏp vij c gi l u vo ca t bo v iu kin ban u ca chỳng cng c gi nh l cú ln nh hn hoc bng Nỳt in ỏp uyij l u Mch in c bn ca mt t bo CNN gm cú: Mt ngun dũng mt chiu + Mt t tuyn tớnh C + Hai in tr tuyn tớnh RX v RY + Mt cp ngun dũng c iu khin qua x m in ỏp tuyn tớnh n t cỏc t bo + lỏng ging in ỏp u vo vukl v hi tip t in ỏp u vykl ca mi mt t bo lỏng ging C(k,l); m bng s t bo lỏng ging i vi C(k,l) Nr (i,j), Ixy(i,j;k,l) v Ixu(i,j;k,l) l ngun dũng tuyn tớnh c iu khin bng in ỏp vi cỏc c im: Ixy(i,j;k,l) = A(i,j;k,l)vykl Ixu(i,j;k,l) = B(i,j;k,l)vukl Ch cú mt phn t phi tuyn mi mt t bo l phn dũng c iu khin bng ngun ỏp: Iyx = (1/Ry)f(vxyj) Trong ú hm f(.) l hm bóo hũa cú c tớnh c mụ t hỡnh Hỡnh c tớnh u phi tuyn ca t bo ng lc hc ca mt t bo CNN c mụ t bng mt h phng trỡnh ng nht, bao gm phng trỡnh trng thỏi, phng trỡnh u vo, mt s iu kin rng buc, v mt s thụng s gi nh Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Phng trỡnh trng thỏi: C dv xij (t ) dt = v xij (t ) + B(i, j; k , l ).v ukl (t ) + I bias A(i, j; k , l ).vukl + C ( k ,l Rx C ( k ,l )N r ( i , j ) )N r ( i , j ) i M; i N (2a) Phng trỡnh u ra: ( v xij (t ) + v xij (t ) ) i M ;1 j N v yij (t ) = (2b) Phng trỡnh u vo: vuij (t) = Eij 1 i M ; j N Cỏc iu kin rng buc (Constraint): v (0) 1 i M; j N xij vuij 1 i M; j N Cỏc thụng s gi nh (Assumption): A(i,j;k,l)=A(k,l;i,j) i,k M j,l N C > 0, Rx > (2c) (2d) (2e) (2f) (2g) ng lc hc ca cỏc t bo CNN cú c c ch liờn h ngc (feedback) t u v liờn h thun (feedforward) qua u vo iu khin nh hng ca u liờn h ngc hi tip ph thuc vo trng s tng tỏc A(i,j;k,l) v c coi l toỏn t liờn h ngc Tỏc ng ca u vo ph thuc vo trng s B(i,j;k,l) c gi l toỏn t u vo Mt s nhn xột chung: a) Tt c cỏc t bo(cell) bờn ca mng n ron t bo cú cựng cu trỳc mch v giỏ tr cỏc phn t mch Nhng t bo bờn ny cú (2r+1)2 t bo lõn cn, ú r l vựng lõn cn, ó nh ngha trờn Cỏc t bo khỏc c gi l t bo bao quanh Mng n ron t bo l hp ca cỏc phng trỡnh vi phõn phi tuyn ca cỏc t bo mng c tớnh ng ca mng n ron t bo bao gm c hai phn iu khin u vo v phn b) hi u Kt qu phn hi u ph thuc vo trng s liờn kt A(i, j, k, l), kt qu ca iu khin u vo ph thuc vo trng s B(i, j, k, l) Do ú A(i, j, k, l) c coi nh toỏn t phn hi, B(i, j, k, l) l toỏn t iu khin Ta cũn gi A v B l cỏc mu (template) ca mng Ngũai ngng Ibias cũn c ký hiu l hiu dch zi cng úng vai trũ quan trng c tớnh ng ca mng CNN Giỏ tr ca cỏc phn t mch cú th c chn tựy ý Trong thc t, Rx, Ry xỏc nh c) nng lng tiờu tỏn mch v thng c chn khong k ti 1M CRx chớnh l hng s thi gian ca c tớnh ng ca mch, v nú thng c chn khong 10-8 ti 105 s Chc nng ca mt CNN s c xỏc nh hon ton bit cỏc mu phn hi A, mu iu khin B v hiu dch z Vi CNN tuyn tớnh bt bin khụng gian 3x3 ú l b 19 s thc sau Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 a 1,1 a 1,0 A = a 0,1 a 0,0 a1,1 a1,0 a 1,1 a 0,1 , a1,1 b 1,1 b 1,0 B = b 0,1 b 0,0 b1,1 b1,0 b 1,1 b 0,1 , z b1,1 - i vi ng dng ca CNN x lý nh, u vo ukl thng l cng im nh ca nh nh xỏm kớch thc MxN v ta quy nh u kl +1 vi mu trng ký hiu cho v mu en ký hiu cho +1 Cỏc bin khỏc cng cú th xem nh l cỏc nh - Trong trng hp tng quỏt, A, B v z cú th thay i theo ij v thi gian t Tuy nhiờn nhiu bi toỏn, ngi ta coi chỳng bt bin theo thi gian v khụng gian Ta cú th trỡnh by mt t bo CNN vi y tỏc ng phn hi v iu khin nh Hỡnh sau [3] : ,j+ i-1 -1 u -1 1 , ji-1 b u b b -1 - u i- ,j Ngun in xy-nỏp c iu khin bi u vo ca cỏc t bo xung quanh Tng dũng ti nỳt (ij) ca C(i,j) b 01 u i,j+1 y i-1 ,j+ -1 y -1 a a 1, j- i+ a 01 y i,j+1 i+ 11 j+ 1, i+ y y 11 1, j-1 a a10y i+1,j a u 1 ,j- j+ 1, 1- i-1 i+ b y u 11 a 0-1 y i,j-1 + u a -1- b b10u i+1,j A Y ij B U ij i-1 ,j b 0-1 u i,j-1 Ngun in xy-nỏp c iu khin bi u ca cỏc t bo xung quanh ij x b u ij ij z - ij ij x x in ỏp u vo ca C(ij) + ij + ij a y ij ij Lừi ca C(ij) f(xij ) Dũng ngng ca C(ij) y ij in ỏp trng thỏi ca C(ij) in ỏp u ca C(ij) Hỡnh S tớn hiu mt t bo CNN Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Di c tớnh ng ca mng n ron t bo Trc thit k mng n ron t bo, ta cn xỏc nh di c tớnh ng (dynamics range) xem nú cú tha gi thit rng buc ca mng hay khụng Vn ny ó c chng minh [1] nh sau: Tt c cỏc trng thỏi vxyj ca mi t bo mng n ron t bo c gii hn ti mi thi im t >0 v vi bt k mng n ron t bo no, vmax cú th c tớnh theo cụng thc sau: Cỏc thụng s Rx, C, I, A(i, j, k, l) v B(i, j, k, l) l nhng hng s cú gii hn, vỡ vy trng thỏi ca cỏc t bo cú gii hn trờn l vmax v cú th tớnh theo cụng thc (3) Lu ý: Trong thit k mch thc t, ta d dng chn di cho cỏc thụng s mch Rx|I| 1; Rx|A(i, j, k, l)| 1; Rx|B(i, j, k, l)| vi mi i, j, k, l õy, chỳng ta cú th d dng c lng gii hn trờn ca di c tớnh ng ca mng n ron t bo Vớ d nu vựng lõn cn ca mng n ron t bo l 3x3 thỡ chỳng ta cú th cú vmax 20V, l giỏ tr phm vi di ngun cung cp thụng thng cho cỏc mch IC CMOS Trng thỏi n nh ca mng n ron t bo Mt ng dng quan trng ca mng n ron t bo l x lý nh Chc nng c bn ca mng n ron t bo quỏ trỡnh x lý nh l ỏnh x hoc chuyn hỡnh nh u vo tng ng vi hỡnh nh u õy, chỳng ta hn ch hỡnh nh u l nh nh phõn vi giỏ tr im nh l v Tuy nhiờn hỡnh nh u vo cú th cú nhiu mc xỏm, cung cp in ỏp tng ng tha (2e) iu ny cho thy mng n ron t bo x lý nh luụn luụn phi hi t v trng thỏi n nh l hng s sau mt thi gian quỏ ngn cú nh u vo m bo s hi t ca mng n ron t bo ta cn xỏc nh cỏc iu kin hoc gii hn cn thit cho s hi t Ta s kho sỏt c tớnh hi t v cỏc liờn quan n tớnh hi t ca mng n ron t bo Mt nhng k thut hiu qu cho phõn tớch c tớnh hi t ca h ng lc phi tuyn l phng phỏp n nh Lyapunov Chỳng ta s nh ngha hm Lyapunov cho mng nron t bo nh sau: (4) Nhn xột: a) Quan sỏt thy rng, hm Lyapunov E(t) trờn l hm ph thuc vo u vo vu, v u vy, l cỏc giỏ tr in ỏp ca mch in Mc dự E(t) khụng cú ton b thụng tin v bin trng thỏi vxij, nhng chỳng ta cng cú th nhn c trng thỏi n nh ca cỏc bin trng thỏi t c tớnh E(t) Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 CC N PHM CễNG B [1] Trn Vit Phong, Phm Thng Cỏt Mng n ron t bo v ng dng Tp T ng húa ngy S: 65+66/2006 trang: 18-24 [2] Phm c Long, Phm Thng Cỏt, "Cụng ngh mng n ron t bo CNN v ng dng", Tp Tin hc v iu khin hc 22, s1-2006 [3] Phm Thng Cỏt Cụng ngh mng nron t bo CNN v kh nng ng dng cỏc h c in t Tuyn Hi ngh C in t ton quc ln th 3, H ni 10/2006 [4] Trn Vit Phong, Phm Thng Cỏt Mt s nghiờn cu v mụ hỡnh phng sinh hc lnh vc th giỏc nhõn to Tuyn Hi ngh C in t ton quc ln th 3, H ni 10/2006 [5] Phm c Long, Phm Thng Cỏt ng dng cụng ngh CNN (Cellular Neural Network) kim tra nhanh ng st Tuyn Hi ngh C in t ton quc ln th 3, H ni 10/2006 [6] Bựi Th Thanh Quyờn, Phm Thng Cỏt ng dng cụng ngh mng n ron t bo (CNN) cho phõn lai thuc viờn chuyn ng tc cao Bỏo cỏo ti Hi ngh K nim 30 nm ngy thnh lp vin Cụng ngh thụng tin, Vin Khoa hc v Cụng ngh Vit Nam 1976-2006 [7] Ti liu Hi tho ln th I v CNN Cụng ngh mng n ron t bo (CNN) v mỏy tớnh song song x lý nh Bi-I H ni 1/2006, 60 trang A4 [8] Ti liu Hi tho ln th II v CNN Mng n ron t bo (CNN) v tớnh túan n ron H ni 3/2007, 98 trang A4 [9] Ti liu biờn dch Th vin x lý nh INSTANT VISION cho siờu mỏy tớnh x lý nh nhanh Bi-I H ni 12, 2006, 122 trang A4 170 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 TI LIU THAM KHO [01] [02] [03] [04] [05] [06] [07] [08] [09] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] L O.Chua and L Yang, Cellular neural networks: Theory, IEEE Trans Circuits Syst., Vol 35,pp 1257-1272, 1998 L O Chua and Roska Tamas Cellular Neural Networks and Visual Computing: Foundations and Applications Cambridge University Press 2002 Angela Slavova Cellular Neural Networks: Dynamics and Modelling Kluwer Academic Publishers 2003 L O.Chua and L Yang, Cellular neural networks: Applications, IEEE Trans Circuits Syst.,Vol.35 pp 1273-1290, 1998 kos Zarỏndy, Rafael Domớnguez-Castro & Servando Espejo, Ultra High Frame Rate Focal Plane Image Sensor and Processor, IEEE Sensors Journal, Volume 2, Issue 6, December 2002, Page(s): 559 565 B Mirzai, D Lým, and G S Moschytz, Robust CNN templates: Theory and simulations, in Proc IEEE Int Workshop Cellular Neural Networks Applications, Seville, Spain, June 1996 Bi-i Programming Guide 1.1, AnaLogic Computers Ltd, 2004 Chua L O and Roska T., The CNN paradigm, IEEE Trans on Circuits and Systems I 40 (1993) pp 147-156 CNN Software Library for ACE4K chip (Templates and algorithms) Ver 1.1, Analogical & Neural Computing labotarary Computer and Automation Institute Hungarian Academy of Sciences, 2000 D Bỏlya, Cs Rekeczky, T Roska," A Realistic Mammalian Retinal Model Implemented on Complex T bo CNN Universal Machine", 2002 Dỏvid Bỏlya, Mammalian retina modeling and on-line learning on CNN architecture from wetware to silicon, Ph.D Dissertation Dỏniel Hillier, V Binzberger, D L Vilarino, and Csaba Rekeczky, Topographic Active Contour Techniques: Theory, Implementations and Comparisons, Int Journal on Circuit Theory and Applications E Saatci, and V Tavsanoglu, Fingerprint Image Enhancement using CNN GaborType Filters, Proc Seventh IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Application, pp 22-24, July 2002 G Tớmỏr, and Cs Rekeczky, A Real-time Multi-target Tracking System with Robust Multi-channel CNN Algorithms, IEEE Trans on Circuits and Systems, Vol 52, pp 1358-1371, July, 2005 I Szatmỏri, Spatio-temporal Nonlinear Wave Metric for Binary and Gray-scale Object Comparison on Analogic Cellular Wave Computers, Int Journal of Functional Differential Equations, Vol.13, No.I, pp 89-97, 2006 I Petrỏs, M Gilli Complex dynamics in one-dimensional CNNs, Int Journal of Circuit Theory and Applications, Vol.34, No.1 pp 3-20, 2006 I Szatmỏri, Zarỏndy, High-speed Label Inspection System for Textile Industry, Proceedings of 10th IMEKO TC10 International Conference on Technical Diagnostics, Budapest, Hungary, pp 99-102, 2005 171 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] K R Crounse and L O Chua, Methods for Image Processing in Cellular Neural Networks: A Tutorial, IEEE Trans on Circuits and Systems, Vol 42, No 10, pp 583601, October 1995 Zarỏndy, P Fửldesy, P Szolgay, Sz Từkộs, Cs Rekeczky, T Roska, Various implementations of topographic, sensory, cellular wave computers, Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS05), Kobe, Japan, Vol 6, pp 5802-5805, 2005 Leon O Chua, Tamỏs Roska and Pộter L Venetianer The CNN is Universal as the Turing Machine IEEE Trans.on Circuits and Systems: Fundamental Theory and Applications Vol., 40, No.4, pp.289-291, 1993 Analogic Computer Ltd http://www.analogic-computer.com Ngụ T Thnh, nh võn tay a cp xỏm v thut toỏn t ng xỏc nh im c trng da vo dũng chy ng võn, Tuyn cỏc bỏo cỏo khoa hc hi ngh ton quc ln th v t ng húa, pp 528-534, 04/1998 Phm c Long, Phm Thng Cỏt, "Cụng ngh mng n ron t bo CNN v ng dng", Tp Tin hc v iu khin hc 22, s1-2006 Phm c Long, Phm Thng Cỏt ng dng cụng ngh CNN (Cellular Neural Network) kim tra nhanh ng st Bỏo cỏo ti Hi ngh C in t ton quc ln th 3, pp.363-371, H ni 10/2006 Qun Gao, George S Moschytz, Fingerprint feature matching using CNNS, IEEE ISCAS 2004, pp 73 76 Tamỏs Roska Cellular Wave Computers for Brainlike SpatialTemporal Sensory Computing IEEE Circuits and Systems Magazine, pp 5-19, Second Quarter 2005 Tamỏs Roska Computatiomal and Computer Complexity of Analogic Cellular Wave Computer Journal of Circuits, Systems and Computers Vol., 12.pp.539-562,2003 T Roska, L.O.Chua, D Wolf T Kozek, R.Tetzlaff and F.Duffer Simulating Nonlinear Waves and Partical Differential Equations via CNNPart I: Basic Techniques IEEE Trans.on Circuits and Systems: Fundamental Theory and Applications Vol., 42, No.10, pp.807-815, 1995 T Roska, L.O.Chua, D Wolf T Kozek, R.Tetzlaff and F.Duffer Simulating Nonlinear Waves and Partical Differential Equations via CNN -Part II: Typical Examples IEEE Trans.on Circuits and Systems: Fundamental Theory and Applications Vol., 42, No.10, pp.816-820, 1995 Trn Vit Phong, Phm Thng Cỏt Mt s nghiờn cu v mụ hỡnh phng sinh hc lnh vc th giỏc nhõn to Bỏo cỏo ti Hi ngh C in t ton quc ln th 3, pp.168-172, H ni 10/2006 Tamas Roska and L.O Chua The CNN Universal Machine: An Analogic Array Computer IEEE Trans.on Circuits and Systems: Analog and Digital Signal Processing Vol., 40, No.3, pp.163-173, 1993 Tamas Roska , L.O Chua, T Kozek and A Zarandy CNN Universal Chips Crank up the Computing Power 172 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] IEEE Circuits and Devices: July 1996 pp.18-28 T Kozek, T Roska, and L O Chua, Genetic algorithm for CNN template learning, IEEE Trans Circuits Syst I, vol 40, pp 392402, June 1993 T Roska, Rodrớguez-Vỏzquez Towards Visual Microprocessors.J Circuits, Systems, and Computers, 13, in print 2003 T Roska and L.O.Chua The CNN Universal Machine: 10 years later Journal of Circuites, Systems, and Computers, Vol.12, No.4, August 2003 T Roska, Cellular Wave Computers for Brain-Like Spatial-Temporal Sensory Computing, Circuits and Systems Magazine, second quarter 2005, pp 5-19, 2005 Z Nagy, P Szolgay, Solving Partial Differential Equations on Emulated Digital CNN-UM Architectures, Int Journal of Functional Differential Equations, Vol 12 kos Zarỏndy and Csaba Rekeczky Bi-I: A Standalone Ultra High Speed Cellular Vision System IEEE Circuits and Systems Magazine pp 36-45, Second Quarter 2005 A.Wahab, S.H.Chin, E.C.Tan , Novel approach to automated fingerprint recognition, IEE Proc Vis Image Signal Process, Vol 145, pp 160-166, June 1998 kos Zarỏndy, "The Art of CNN Template Design", MTA SzTAKI Report , 1998 Cellular Wave Computing Library (Templates, Algorithms, and Program) Ver.2.1 CSW-1-2007 MTA SzTAKI Eutecus Inc Berkley http://www.eutecus.com Analogic and Neural Computing Lab http://lab.analogic.sztaki.hu/ 173 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 PHN PH LC: TềAN VN CC BI BO CễNG B [1] Trn Vit Phong, Phm Thng Cỏt Mng n ron t bo v ng dng Tp T ng húa ngy S: 65+66/2006 trang: 18-24 [2] Phm c Long, Phm Thng Cỏt, "Cụng ngh mng n ron t bo CNN v ng dng", Tp Tin hc v iu khin hc 22, s1-2006 [3] Phm Thng Cỏt Cụng ngh mng nron t bo CNN v kh nng ng dng cỏc h c in t Tuyn Hi ngh C in t ton quc ln th 3, H ni 10/2006 [4] Trn Vit Phong, Phm Thng Cỏt Mt s nghiờn cu v mụ hỡnh phng sinh hc lnh vc th giỏc nhõn to Tuyn Hi ngh C in t ton quc ln th 3, H ni 10/2006 [5] Phm c Long, Phm Thng Cỏt ng dng cụng ngh CNN (Cellular Neural Network) kim tra nhanh ng st Tuyn Hi ngh C in t ton quc ln th 3, H ni 10/2006 [6] Bựi Th Thanh Quyờn, Phm Thng Cỏt ng dng cụng ngh mng n ron t bo (CNN) cho phõn lai thuc viờn chuyn ng tc cao Bỏo cỏo ti Hi ngh K nim 30 nm ngy thnh lp vin Cụng ngh thụng tin, Vin Khoa hc v Cụng ngh Vit Nam 1976-2006 174 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 viện khoa học công nghệ việt nam viện công nghệ thông tin Báo cáo tóm tắt đề tài nghị định th hợp tác nghiên cứu phát triển hệ thống xử lý ảnh nhanh sở áp dụng công nghệ mạng nơron phi tuyến tế bào Chủ nhiệm đề tài: PGs TSKH phạm thợng cát hà nội - 2007 Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 BO CO NH GI TểM TT NHIM V NGH NH TH I THễNG TIN TNG QUAN: TấN NHIM V: Hp tỏc nghiờn cu phỏt trin cỏc h thng x lý nh nhanh trờn c s ỏp dng cụng ngh mng nron phi tuyn t bo THI GIAN THC HIN: Bt u: 1/01/2005 Kt thỳc: 31/12/2006 I TC VIT NAM: a Tờn c quan ch trỡ Vit Nam (tờn, a ch, website): Tờn: Vin Cụng ngh thụng Tin thuc Vin Khoa hc Vit nam a ch: 18 Hũang Quc Vit, H ni Web site: http://www.ioit.ac.vn b Ch nhim ti Tờn: PGS TSKH Phm Thng Cỏt in thoi c quan: 04-8361445 Fax: 04-8363485 Email: ptcat@ioit.ncst.ac.vn in thoi di ng: 0913307703 c Danh sỏch 05 cỏn b khỏc trc tip tham gia nghiờn cu (tờn, in thoi c quan, fax, email, in thoi di ng) TS Phm Minh Tun, Vin Cụng ngh Thụng Tin, 04-8363485 Th.S Trn Vit Phong , Vin Cụng ngh Thụng Tin , 04-8363484 Th.S Bựi Th Thanh Quyờn, Vin Cụng ngh Thụng Tin, 04-8363484 Th.S Phm Ngc Minh, Vin Cụng ngh Thụng Tin , 04-8363484 Th.S Phm c Long, i Hc Thỏi Nguyờn, 0912551589 GS TSKH Nguyn c Cng, Vin Tờn La, 069516064 I TC NC NGOI: a Tờn C quan i tỏc nghiờn cu nc ngoi (tờn, a ch, website) Tờn: Vin nghiờn cu mỏy tớnh v t ng húa thuc Vin Hn lõm khoa hc Hungary (MTA SzTAKI) Magyar Tudomanyús Akademia Szamitỏs Technikai es Automatizalỏsi Kutatú Intezet) a ch: 1111 Budapest Kende ut 13-17, Hungary Web site: http://www.sztaki.hu Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 b Ch nhim ti (tờn, in thoi c quan, fax, email, in thoi di ng) Tờn: Vin s Roska Tamas in thoi c quan: +36 279 6151, +36 279 6155, +36 209 5263 Fax: +36 209 5264 Email: roska@sztaki.hu c Danh sỏch 05 cỏn b khỏc trc tip tham gia Prof Szolgai Peter, MTA SzTAKI, szolgai@sztaki.hu, +36 279 6128, Dr Rekeczky Csaba, MTA SzTAKI, rcsaba@lutra.sztaki.hu, +36 279 6131, Dr Zarandy Akos, MTA SzTAKI, zarandy@sztaki.hu , +36 279 6131 Dr Barfai Gusztav, MTA SzTAKI, guztav.barfai@sztaki.hu , +36 371 1660 Prof Radvanyi Andras, MTA SzTAKI, radvanyi@sztaki.hu +36 279 6128 KINH PH PHA VIT NAM: a Tng kinh phớ: - Kinh phớ c h tr t ngõn sỏch Nh nc: 800 000 000 VND b Kinh phớ ó chi 800 000 000 VND KINH PH CA I TC (C TNH) 200 000 Euro II KT QU V NH GI: CC NI DUNG CHNH TRIN KHAI CA PHA VIT NAM: a Nghiờn cu c bn v cỏc phng phỏp tớnh toỏn v x lý nh s dng mng nron t bo CNN b Nghiờn cu lm ch cụng ngh v h thng phn mm phỏt trin x lý nh nhanh Bi-i 10.000 nh/s c Nghiờn cu xõy dng 02 mụ hỡnh nhn dng v x lý nh nhanh s dng cụng ngh mng nron t bo CNN phc v cho nghiờn cu v o to bao gm: - Mụ hỡnh thu nh tia la in tc > 10 000 fps - Mụ hỡnh nhn dng x lý nh phõn lai sn phm (thuc viờn , c vớt ) tc cao d Phỏt trin cỏc chng trỡnh phn mm cụng c v phn mm ng dng trờn nn cụng ngh mng nron t bo CNN e T chc 02 seminar, hi tho khoa hc v cụng ngh CNN v Bi-i vi s h tr ca cỏc chuyờn gia Hungary f Hp tỏc vi Hungary o to cụng ngh x lý nh nhanh cho cỏc cỏn b Vit Nam g xut v kin ngh v phng phỏp phỏt trin v ng dng cụng ngh x lý nh nhanh CNN cho cụng nghip v quc phũng Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 CC NI DUNG HP TC CHNH VI I TC: a Thu thp , trao i thụng tin v cỏc kt qu nghiờn cu v cụng ngh CNN ó c trin khai ti Hungary b Trin khai cỏc t kho sỏt, nghiờn cu hc hi v trao i hc thut v cụng ngh x lý nh nhanh ti cỏc c s nghiờn cu v o to ti Hungary bao gm - Phũng thớ nghim tớnh túan n ron v tng t - s (Analogical and Neural Computing Systems Laboratory) thuc Vin MTA SzTAKI - Khoa Cụng ngh Thụng tin i hc Veszprem Hungary - Khoa Cụng ngh Thụng tin i hc Pỏzmany Budapest Hungary - Doanh nghip Khoa hc cụng ngh Analogic Computer Ltd Ca MTA SzTAKI c M khúa o to cho cỏc cỏn b ca vit nam v cụng ngh lp trỡnh cho mng CNN v thc hnh trờn cỏc siờu mỏy tớnh x lý nh Bi-I ti Hungary d Tip ún ũan ca Vin MTA SzTAKI gm Vin s Keviczky Lỏszlú v Vin s Rúska Tamỏs sang Vit nam vo thỏng 10 v thỏng 12 nm 2007 Cỏc ũan Hungary ó trỡnh by cỏc phng hng v kt qu nghiờn cu mi nht v CNN v tham quan kho sỏt cỏc phũng thớ nghim ca Vin CNTT, cỏc khoa CNTT v Khoa in ca cỏc trng i hc Bỏch khoa H ni, i hc quc gia Hn ni v i hc Thỏi nguyờn Hai bờn ó tho lun v nht trớ tip tc hp tỏc phỏt trin o to v nghiờn cu v lnh vc CNN Vờt nam CC KT QU T C: a Cỏc nghiờn cu c bn v CNN bao gm - Cu trỳc, mụ t túan hc, tớnh n nh ca h ng lc mng n ron t bo - Cỏc phng phỏp thit k cỏc ma trn trng liờn kt ca mng CNN - Mi quan h gia CNN vi cỏc h phng trỡnh vi phõn o hm riờng tuyờn tớnh v phi tuyn - Cỏc template (A, B,z) ca CNN x lý nh nhanh - Cu trỳc ca mỏy tớnh t bo nng x lý lung d liu CNN UMF (Cellular Neural Network Universal Machin over Flows) b Nghiờn cu v lm ch c cụng ngh mng n ron t bo CNN, h thng phn cng v h phỏt trin phn mm cho mỏy tớnh x lý nh nhanh Bi-I c Xõy dng 02 mụ hỡnh thu nhn v x lý nh tc cao > 10000 fps cho nghiờn cu v o to d T chc 03 Hi tho khoa hc v cụng ngh CNN cho ụng cỏn b khoa hc ti cỏc Vin nghiờn cu , Trng i hc v mt s cụng ty cụng ngh cao - Hi tho v CNN ln th nht uc t chc vo thỏng 1/2006 ti H ni - Hi tho v CNN ln th hai uc t chc vo thỏng 3/2007 ti H ni - Hi tho v CNN ln th hai uc t chc vo thỏng 12/2007 ti i Hc Thỏi Nguyờn Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 e ng ti cụng trỡnh v CNN cỏc chớ, hi ngh khoa hc nc f Nõng cao nng lc ca cỏn b khoa hc v cụng ngh Vit nam: - 05 cỏn b c o to v hc hi v cụng ngh CNN ti cỏc phũng thớ nghim, nghiờn cu phỏt trin v CNN ti Hungary - 01 thc s ó bo v thnh cụng lun ỏn v CNN - 04 NCS ang lm lun ỏn tin s v CNN g Xõy dng c 01 phũng thớ nghim nh v cụng ngh CNN ti Vin Cụng ngh thụng tin h Hỡnh thnh c mt s nhúm nghiờn cu v CNN - Vin Cụng ngh thụng tin thuc Vin KH v CN Vit nam - Vin Cụng ngh thụng tin thuc Trung tõm khoa hc k thut v cụng ngh Quõn s - Khoa Cụng ngh thụng tin i hc Thỏi nguyờn i Cỏc kt qu khỏc - Bc u a c hng cụng ngh CNN v tớnh túan n ron vo Vit nam - Tớp tc trỡ v phỏt trin c quan h hp tỏc KH&CN vi cỏc Vin s Vin Hn lõm khao hc Hungary v cỏc giỏo s u ngnh lm vic ti Vin nghiờn cu Mỏy tớnh v T ng húa MTA SzTAKI Hungary NH GI: a ỏnh giỏ v cht lng kt qu KH&CN ca Nhim v (cú th so sỏnh vi mt s ni dung nghiờn cu cú liờn quan c tin hnh nc t trc n nay) - Lnh vc cụng ngh mng n ron t bo l lnh vc múi, cha c tin hnh nghiờn cu t trc n nc ti dó hũan thnh y cỏc ni dung nhim v t vi cht lng tt nht b ng dng vo thc tin i sng (sn xut, kinh doanh) - Cụng ngh CNN l cụng ngh cao mi ni tri cú nhiu tim nng ng dng ln Tuy nhiờn hin trờn th gii s phỏt trin ca CNN ang giai an bựng n v nghiờn cu c bn, phỏt trin cỏc gii phỏp t phỏ v ng dng th nghim l chớnh Vic ng dng CNN vo thc t hin ang trung vo cỏc n t hng ca NASA v Cng Hũa lien bang c giỏ thnh ca cỏc chip CNN cũn cao Vic ng dng vo sn xut kinh doanh i tr cũn rt khiờm tn v uc d bỏo vo thi gian ti cỏc chip CNN c sn xut hng lat vi gớa thnh r Nm bt xu th ny ti ó tin hnh cỏc nghiờn cu v kh nng ng dng CNN vo cụng nghip v an ninh quc phũng c ỏnh giỏ v nng lc v tớnh tiờn tin (i trc, kinh nghim) ca i tỏc nc ngoi Vin s Roska Tamỏs l mt nh khoa hc phỏt minh mỏy tớnh nng t bo CNN trờn th gii Phũng thớ nghim v CNN ca Vin s Roska Tamỏs ti Vin MTA SzTAKI l mt phũng thớ nghim hng u v CNN trờn th gii vúi ụng o cỏc cỏn b nghiờn cu Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 d Nờu v ỏnh giỏ v tm quan trng ca vai trũ h tr ca i tỏc nc ngoi (rỳt ngn thi gian nghiờn cu nc, kt qu thu c cú cht lng tng ng quc t, ) ti may mn c hp tỏc trc tip vi Vin s Roska Tamỏs v nhúm nghiờn cu ca ễng ti Vin MTA SzTAKI v ó nhn c nhiu h tr qỳi giỏ v ti liu, phn mm, v o to, tham quan cỏc thớ nghim trc tip v thng xuyờn c trao i, khao hc nhanh chúng qua e-mail v Internet S hp tỏc giỳp nhit tỡnh ny ó rỳt ngn c nhiu thi gian nghiờn cu noc Khi t chc cỏc hi tho v CNN, ti c Vin s Roska Tamỏs t v ni dung v h tr cỏc ti liu cn thit v gi bi cho Hi tho v cỏc kt qu nghiờn cu mi nht lnh vc CNN III XUT KIN NGH: KIN NGH theo kp xu th phỏt trin v to cỏc bc t phỏ cụng ngh cao, Vit nam cng cn sm a chng trỡnh o to, m cỏc mụn hc mi v tớnh túan n ron, cụng ngh mng n ron t bo vo cỏc trng i hc cho cỏc bc o to i hc v sau i hc c bit cn y mnh nghiờn cu v cụng ngh CNN v c bn giai an hin v tng bc u t trang thit b cho cỏc nghiờn cu phỏt trin cỏc ng dng chn lc thi gian ti Cỏc kin ngh chi tit ti ó tng hp bỏo cỏo Kin ngh v phng hngphỏt trin cụng ngh CNN v tớnh túan n ron Vit nam Mt s phng hng chớnh nh sau a V o to phỏt trin ngun nhõn lc - M cỏc khúa o to, nõng cao trỡnh cho cỏc ging viờn i hc v cụng ngh CNN v tớnh túan n ron nc v thc nc ngũai - Biờn san cỏc giỏo trỡnh ging dy v CNN v neuro-computing cho bc i hc v cao hc - Tng bc a mụn hc v CNN v tớnh túan n ron vo chng trỡnh o to i hc v cao hc nh mt s trng i hc tiờn tin trờn th gii (cú th mi giỏo viờn thnh ging v ngũai nc) - M b mụn tớnh túan n ron vi phũng thớ nghim cụng ngh CNN mt s trng i hc trng im - o to cỏc Nghiờn cu sinh lm cỏc lun ỏn tin s v cụng ngh CNN - Trao i giỏo trỡnh, phng phỏp ging dy v cỏc thớ nghim thc hnh v CNN vi cỏc c s o to khu vc v trờn th gii b) V nghiờn cu c bn - Nghiờn cu v tớnh n nh v hn lan (chaotic) ca cỏc mng n ron phi tuyn t bo nhiu lp cú tr - Nghiờn cu v cỏc phng phỏp gii h phng trỡnh vi phõn o hm riờng (tuyn tớnh v phi tuyn) s dng mụ hỡnh mng CNN - Nghiờn cu cỏc nguyờn lý súng, cỏc thut túan CNN tớnh cỏc c trng súng phi tuyn trờn CNN cho cỏc ng dng x lý nh v nhn dng phõn lai bỏm mc tiờu di ng - Nghiờn cu cỏc phng phỏp mó húa v gii mó thụng tin trờn dũng d liu (spartial-temporal flows) nh video, trng audio - Nghiờn cu cỏc thut túan CNN nhn dng nhanh cho ch vit tay Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 - Nghiờn cu thut túan CNN phi hp (fusion) a kờnh, a ph cho nh hng a hỡnh a mc tiờu - Nghiờn cu cỏc phng phỏp x lý nhanh nh y t - Nghiờn cu cỏc mụ hỡnh CNN phng sinh hc mt s giỏc quan sinh vt nh th giỏc, xỳc giỏc, thớnh giỏc, v giỏc, khu giỏc, cm nhn nhit ca vựng da vv c) V nghiờn cu nh hng ng dng Xõy dng cỏc ti nghiờn cu theo mt s hng sau - Nghiờn cu phỏt trin cỏc h x lý nh siờu õm, nh ct lp 2D, 3D thi gian thc - Nghiờn cu phỏt trin h thng x lý nh nhanh cho mt s ng dng cụng nghip - Nghiờn cu phỏt trin h thng nhn dng a mc tiờu di ng cho cỏc ng dng dõn dng v quc phũng - Nghiờn cu phỏt trin h thng x lý dũng nh video theo cụng ngh CNN cho cỏc ng dng phc ch, nộn, mó húa phim nh vv d) Bin phỏp trin khai cỏc hng nghiờn cu c bn v trin khai v CNN nờu trờn - Xõy dng cỏc ti chng trỡnh nghiờn cu c bn ca nh nc, ti cp b v cp trng, Vin - Hp tỏc nghiờn cu c bn v CNN vi cỏc giỏo s cỏc Lab CNN khu vc v th gii nh Nht bn, i loan, Trung quc, M, Hungary, Tõy ban nha, í, Th nh k, H lan, - Xõy dng cỏc ti chng trỡnh nghiờn cu trng im v cụng ngh thụng tin, cụng ngh t ng húa ca nh nc, ti cp b v cp trng, Vin - Hp tỏc vi cỏc c s sn xut, dch v, c s y t, cỏc binh chng cú nhu cu ng dng cựng u t nghiờn cu phỏt trin h thng - Tuyn nghiờn cu sinh v hc viờn cao hc trin khai cỏc nghiờn cu lm lun ỏn TS, Cao hc cỏc hng nờu trờn - xut cỏc ti hp tỏc quc t v CNN t ngun kinh phớ nh nc, t qy khoa hc M (NSF), chng trỡnh hp tỏc nghiờn cu Khoa hc ca EU, qy h tr nghiờn cu chõu ca Canada, Hn quc, Thy in, APEC vv - Hc hi v hp tỏc nghiờn cu vi cỏc giỏo s cỏc Lab CNN khu vc v th gii nh Nht bn, i loan, Trung quc, M, Hungary, Tõy ban nha, í, Th nh k, H lan ó trin khai cỏc nghiờn cu liờn quan e) Cỏc xut khỏc - Tng cng qung bỏ v cụng ngh CNN v tớnh túan n ron cỏc cp lónh o v th h tr hin thy c tim nng to ln v cỏc li ớch quc gia vic u t cho phỏt trin lnh vc ny - Tng cng cụng b cỏc cụng trỡnh nghiờn cu v t chc hi ngh, hi tho quc gia v quc t liờn quan n cụng ngh CNN v tớnh túan n ron D KIN CC NI DUNG S TRIN KHAI TIP THEO (trờn c s k tha cỏc kt qu ca Nhim v, v trin khai nc cng nh vi i tỏc nc ngoi) a Duy trỡ hp tỏc vi Vin s Roska Tamỏs v Vin MTA SzTAKI o to, nghiờn cu v ng dng cụng ngh CNN b Tip tc trin khai cỏc nghiờn cu c bn v CNN nh hng nh sau: - Nghiờn cu cỏc template ca mng CNN v phng phỏp thit k cỏc template mi cỏc thut túan CNN x lý nh tc cao Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 - Nghiờn cu cỏc cu trỳc v thut túan CNN mi cho mụ phng thi gian thc cỏc h thng phc c mụ hỡnh bng cỏc phng trỡnh vi phõn o hm riờng - Nghiờn cu cỏc c trng súng phi tuyn lan truyn trờn mng CNN v ỏp dng cho bi túan nhn dng nh ng - Nghiờn cu v tớnh n nh v hn lan ( chaotic) ca h ng lc phi tuyn ca mng n ron t bo CNN c Trin khai vit giỏo trỡnh bc i hc v sau i hc v CNN v tớnh túan n ron cho cỏc trng i hc Vit nam d Xõy dng cỏc ti cho sinh viờn lm ỏn tt nghip cao hc v i hc v CNN e Tip tc thu hỳt cỏc nghiờn cu sinh tr lm lun ỏn tin s v CNN H ni ngy 30 thỏng 12 nm 2007 Ch trỡ nhim v PGS TSKH Phm Thng Cỏt Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 Phiu ng ký kt qu thc hin nhim v khoa hc v cụng ngh (Ban hnh kốm theo Quyt nh s 03/2007/Q-BKHCN ngy 16/3/2007 ca B trng B Khoa hc v Cụng ngh) Tờn ti: Hp tỏc nghiờn cu phỏt trin cỏc h thng x lý nh nhanh trờn c s s dng cụng ngh mng n ron phi tuyn t bo Cp ti: Nh nc Mó s ti :.29/2005/H-NT Thuc Chng trỡnh: Ngh nh th vi Hungary C quan ch trỡ ti: Vin Cụng ngh Thụng Tin a ch: in thoi: 18 Hũang Quc Vit H ni 7564405 C quan ch qun: Vin Khoa Hc v Cụng ngh Vit nam a ch: in thoi: 18 Hong Quc Vờt H ni 7567305 Tng kinh phớ (triu ng) : 1600 Trong ú, t ngõn sỏch Nh nc (triu ng): 800 Thi gian thc hin: .24 thỏng, bt u t thỏng 01 /.2005 kt thỳc 12 / 2006 Ch nhim ti : H v tờn Phm Thng Cỏt Hc hm, hc v: PGS TSKH Danh sỏch cỏ nhõn tham gia nghiờn cu (ghi h tờn, hc hm, hc v): PGS TSKH Phm Thng Cỏt TS Phm Minh Tun ThS Phm c Long Th.S Trn Vit Phong ThS Bựi Th Thanh Quyờn KS Phan Minh Tõn Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 ThS Phm Hng Long ThS Nguyn Tun Minh ThS V c Thỏi 10 ThS Phm Ngc Minh 11 GS TSKH Nguyn c Cng 10 ti c nghim thu chớnh thc theo Quyt nh s 296/Q-BKHCN ngy 10 thỏng 12 nm 2007 ca B Khoa Hc v Cụng ngh 11 Hp nghim thu chớnh thc ngy 22 thỏng12.nm 2007 ti Vin Cụng Ngh Thụng Tin 12 Bo mt thụng tin: A - Khụng mt 13 Sn phm giao np (ghi s lng c th): 13.1 Phiu ng ký 01 bn 13.2 Biờn bn hp nghim thu: 01 bn 13.3 Bỏo cỏo tng kt 01 quyn 13.4 Bỏo cỏo túm tt 01 .quyn 13.5 a CD 01 a 14 Ch nhim ti (Ghi rừ h tờn, hc hm hc v v ký) 15 Xỏc nhn ca c quan ch trỡ (Th trng ký tờn, úng du) PGS TSKH Phm Thng Cỏt Vit thuờ lun thc s Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 [...]... là mạng nơ ron tế bào có thể xử lý tín hiệu song song trong thời gian thực Một số tính chất liên quan đến dải đặc tính động và trạng thái ổn định của mạng nơ ron tế bào đã được đề cập Một số mô phỏng một vài đặc tính động của mạng nơ ron tế bào đơn giản trên máy tính điện tử đã cho các kết quả tương ứng với lý thuyết Tính chất tương tác giữa tế bào với các tế bào lân cận gần nhất của mạng nơ ron tế bào. .. của tê bào sẽ làm thay đổi đặc tính động của toàn mạng là điểm nổi bật , đáng lưu ý nhất trong họat động của mạng nơ ron tế bào CNN Xa hơn nữa, mạng nơ ron tế bào có dải động thực tế, mà các mạng nơ ron thông thường khó thực hiện được trên mạch điện 31 Viết thuê luận văn thạc sĩ Luanvanaz@mail.com - 0972.162.399 1.3 Máy tính vạn năng mạng nơron tế bào CNN UM a Sự phát triển của máy tính điện tử Công. .. của mạng nơ ron tế bào với toán tử điều khiển B(i, j, k, l) =0 và toán tử phản hồi khác không A(i, j, k, l) ≠ 0 là sự gợi lại về họat động của ô tô mát tế bào 2D Cả 2 chúng đều có khả năng xử lý tín hiệu song song và dựa trên những luật động tương tác lẫn nhau giữa tế bào và những tế bào lân cận gần nhất Sự khác nhau căn bản giữa mạng nơ ron tế bào và ô tô mát tế bào chính là đặc tính động của nó Mạng. .. được mô tả trong Hình 18 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) Để mạng có thể hoạt động và có khả năng lập trình thay đổi các trọng liên kết, ở mỗi tế bào đều có bộ nhớ, các thanh ghi, các khối vào ra và truyền thông cục bộ Ngoài ra toàn mạng còn có khối lập trình... chuẩn trong mạng nơ ron tế bào được định nghĩa như biến trạng thái vxij của tế bào C(i, j), và nó thỏa mãn: (14) Trạng thái cân bằng ổn định tế bào thực sự đạt được bởi mỗi tế bào, phụ thuộc vào trạng thái ban đầu của nó và của những tế bào lân cận nó Sau đây chúng ta sẽ tập trung vào đặc tính động chung của mạng CNN chuẩn “Điểm cân bằng ổn định hệ thống của mạng nơ ron tế bào được định nghĩa là 1... Điểm khác chính là với ô tô mát tế bào những biến trạng thái là giá trị nhị phân và hàm động lực là hàm logic của các trạng thái trước của những tế bào lân cận, trong khi mạng nơron tế bào có những biến trạng thái là giá trị thực, biến và hàm động lực là hàm thực phi tuyến của những trạng thái trước của những tế bào lân cận Bảng sau là phép so sánh CNN với ô tô mát tế bào và phương trình vi phân đạo... hàm giảm đều sẽ có: Như vậy với bất kỳ đầu vào vu và trạng thái ban đầu vx của mạng nơ ron tế bào, chúng ta (7a) (7b) Sau khi mạng nơ ron tế bào ổn định, chúng luôn đạt được đầu ra dc là hằng số Nói một cách khác ta có: (8a) hoặc (8b) Theo [1] nếu thông số của mạch thỏa mãn điều kiện: (9) thì mỗi tế bào của mạng nơ ron tế bào sẽ đi đến điểm cân bằng bền sau một thời gian quá độ Tuy nhiên, biên độ của... giản để minh họa mạng nơ ron tế bào họat động thế nào Mạng nơ ron tế bào lấy ví dụ trong mục này được cho trong hình 1 Kích thước mạng là 4x4, Các phần tử trong mạch của tế bào C(i, j) được chọn như sau: Với bất kỳ C(k, l) ∈ NR(i, j) và r=1 cho các trọng liên kết 3x3 (xem hình 2) có số liệu như sau: Với B(i, j, k, l) =0, những hệ số 3x3 A(i, j, k, l) xác định quỹ đạo của mạng nơ ron tế bào trong thời... lực thời gian liên tục, còn ô tô mát tế bào là hệ động lực rời rạc theo thời gian Cả 2 hệ thống đều có những điểm tương tự nhau, chúng ta có thể sử dụng lý thuyết ô tô mát tế bào để khảo sát về hoạt động trạng thái ổn định của mạng nơ ron tế bào Một điểm khác biệt giữa chúng là trong khi mạng nơ ron tế bào chuẩn sẽ luôn luôn đạt tới điểm cân bằng bền, còn ô tô mát tế bào luôn luôn kèm với các quá trình... mỗi tế bào của mình Các kết quả của mỗi tế bào được lưu giữ trong các bộ nhớ cục bộ Khối điều khiển và truyền thông cục bộ (LCCU) thực hiện chức năng điều khiển và trao đổi thông tin giữa các tế bào lân cận và tới khối lập trình toàn cục (GAPU) Khối lập trình tương tự - số toàn cục GAPU có các thanh ghi và khối điều khiển toàn cục Thanh ghi chương trình analog APR lưu trữ các trọng số của tế bào mạng