Academic Journal
Интеллектуализация искусственных когнитивных систем реального времени: варианты реализации и перспективы развития
| Τίτλος: | Интеллектуализация искусственных когнитивных систем реального времени: варианты реализации и перспективы развития |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | ООО Цифра, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | neural schemes, parallelism, hardware and software implementation, параллельность, 9. Industry and infrastructure, 4. Education, artificial cognitive system, аппаратная и программная реализация, нейронные схемы, core, искусственная когнитивная система, вторичные законы и свойства, паттерн, pattern, управление, 7. Clean energy, логический элемент, secondary laws and properties, процессор, processor, ядро, control, intellectualization, интеллектуализация, logic element |
| Περιγραφή: | Искусственные когнитивные системы реального времени – ключевой фактор развития современного высокотехнологичного производства. Построение таких систем зависит от решения двух фундаментальных задач: обеспечения работы с большим объемом данных в реальном времени и интеллектуализации – придания когнитивной системе способности к решению интеллектуальных задач. Основой решения первой из указанных задач является параллельность выполнения операций обработки данных: на уровне процессоров, ядер или логических элементов. Задача интеллектуализации искусственной когнитивной системы решается за счет использования искусственных нейронных сетей, которые могут быть программно-реализуемыми или аппаратно-реализуемыми. Каждый из вариантов реализации имеет свои достоинства и недостатки. В частности, аппаратная реализация потенциально обеспечивает большие быстродействие и надежность, а программная реализация в обозримой перспективе будет оставаться более эффективной для решения наиболее сложных интеллектуальных задач. Real-time artificial cognitive systems are a key factor in the development of modern high-tech production. The construction of such systems depends on the solution of two fundamental tasks: to ensure work with a large amount of data in real time and intellectualization – giving the cognitive system the ability to solve intellectual tasks. The basis for solving the first of these tasks is the parallelism of data processing operations: at the level of processors, cores or logical elements. The task of intellectualization of an artificial cognitive system is solved by using artificial neural networks, which can be software- or hardware-implementable. Each of the options of implementation has its own merits and drawbacks. In particular, hardware implementation potentially provides greater speed and reliability, while software implementation in the foreseeable future will remain more effective for solving the most complex intellectual tasks. Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 4 (142) 2024 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.23670/irj.2024.142.140 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........4fe764f6713dc4c83f49ca1c0f23e44a |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.23670/irj.2024.142.140 |
|---|