Волновая резонансная теория

Диагностика и лечение онкологических заболеваний, а также разработка новых медикаментозных средств несомненно представляют собой важнейшую область применения нейросетевых технологий. Однако в последнее время среди исследователей и врачей растет осознание того факта, что будущие успехи должны быть тесно связаны с изучением молекулярных и генетических причин развития заболеваний.

Не случайно

в апреле 1997 года эксперты Национального института здоровья (США) выступили с рекомендациями по усилению исследований, связанных с выявлением причин, вызывающих рак, и разработок, направленных на предупреждение болезней. Нейросети уже довольно давно активно применяются в анализе геномных последовательностей ДНК, в частности для распознавания промоторов - участков, предшествующих генам и связываемых с белком РНК-полимераза, который инициирует транскрипцию. Их используют для дифференциации кодирующих и некодирующих участков ДНК (экзонов и интронов) и предсказания структуры белков.

География исследовательских групп, применяющих нейросети для разработки медицинских приложений, очень широка. О США нечего и говорить - в университете каждого штата ведутся подобные исследования, причем главное их направление - рак молочной железы. Да что там университеты - военные академии этим тоже занимаются. В Чехии Иржи Шима разработал теорию обучения нейронных сетей, способных эффективно работать с так называемыми интервальными данными (когда известны не значения параметра, а интервал его изменения), и использует их в различных медицинских приложениях. В Китае сотрудники Института атомной энергии обучили нейросеть отличать больных с легкими и тяжелыми заболеваниями эпителия пищевода от тех, кто страдает раком пищевода, на основе элементного анализа ногтей. В России в НИИЯФ МГУ нейросети применяются для анализа заболеваний органов слуха. Наконец, в Австралии Джордж Христос использовал теорию нейронных сетей для построения первой гипотезы о причинах загадочного синдрома внезапной смерти новорожденных.

И это только в медицине. А возможности, предоставляющиеся при использовании нейронных сетей в других сферах жизни, порою трудно вообразить. Например, компания Psynapse, стартап-компания из Вашингтона, утверждает, что, комбинируя науки о поведении и о компьютерах, удалось создать первую анти-хакерскую систему. Разработчики обещают, что новая система сетевого мониторинга, не будет впускать хакеров в сеть и отключит их еще до того, как они смогут как-либо навредить.

Система защиты от вторжений Checkmate компании Psynapse в реальном времени оценивает действия каждого посетителя сети, и если она замечает поведение, указывающее на попытки взлома безопасности, автоматически ограничивает доступ взломщика. По словам основателя и СЕО Psynapse Гарри Джексона это большой прогресс по сравнению с существующими системами, которые обычно лишь посылают сигналы тревоги сетевым администраторам. Система Checkmate отличается от существующих систем мониторинга, которые в основном представляют собой системы на основе продукционных правил или на основе распознавания подписей. Такие технологии ограничены, поскольку базируются на распознавании известных алгоритмов взлома и последовательных обновлениях баз данных.

Для создания Checkmate Джексон обратился к наукам о поведении и в основу системы заложил нейронную сеть. Используя процесс, сходный с тем, который протекает при развитии психологических оценок, эксперты по компьютерной безопасности Psynapse описали алгоритмы поведения, о которых программа будет сообщать администраторам. "Однажды столкнувшись с явлением, обучившись", - говорит Джексон, - "Checkmate может обобщить его и использовать в ситуациях, с которыми она раньше никогда не сталкивалась". По данным компании тестирование показывает, что Checkmate так же аккуратна, как и человек – и намного быстрее. По сравнению с людьми-экспертами, Checkmate "гораздо стремительнее, тот есть может оценить намерения пользователей сети в реальном времени," говорит Джексон. Checkmate, продажи которой начнутся в январе, будет продаваться как готовое к использованию приложение. Ожидаемая начальная цена - $30,000 за единицу товара.

О возможностях использования нейронных сетей можно говорить бесконечно. Они используются в финансовом прогнозировании,….И в первую очередь в построении искусственного интеллекта и интеллектуальных роботов. Актуальность развития этой сферы науки очевидна.

Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи мыслят их в терминах организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия может и закончиться. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось руководящих ориентиров для тех, кто стал бы ему подражать. Поэтому разработчикам сетей приходится выходить за пределы современных биологических знаний в поисках структур, способных выполнять полезные функции. Во многих случаях это приводит к необходимости отказа от биологического правдоподобия, мозг становится просто метафорой, и создаются сети, невозможные в живой материи или требующие неправдоподобно больших допущений об анатомии и функционировании мозга. Несмотря на то что связь с биологией слаба и зачастую несущественна, искусственные нейронные сети продолжают сравниваться с мозгом.

Для лучшего понимания задачи и ее решения необходимы некоторые знания из анатомии.

1.2 Некоторые сведения из анатомии мозга и нейрона

Мозг состоит из нескольких больших участков, каждый из которых отвечает за какие-то жизненные функции. Мозг включает: ствол головного мозга (задний мозг), мозжечок, лимбическую систему, диэнцифалон и кору головного мозга (рис.1).

Ствол головного мозга – часть мозга, соединяющая головной и спинной мозг. Он контролирует многие основные функции, такие как биение сердца, дыхание, прием пищи, сон. Осуществляет он это с помощью указаний спинному мозгу, другим частям мозга и тела о том, что необходимо делать для выполнения основных функций.

Мозжечок, который составляет всего одну восьмую веса головного мозга, координирует инструкции мозга по привычным повторяющимся действиям и по поддержанию равновесия и сохранению позы. Это выпуклый рельефный участок, расположенный над стволом головного мозга.

На вершине ствола головного мозга под корой расположен участок более эволюционно примитивной структуры – лимбической системы (рис. 2). Лимбическая система задействована во многих наших эмоциях и мотивациях, особенно в тех, что относятся к выживанию, например, страх и гнев, и тех, что связаны с сексуальным поведением.

Рис.1. Этот рисунок мозга в разрезе демонстрирует некоторые основные области мозга.

Рис.2. Рисунок мозга в разрезе демонстрирует некоторые внутренние структуры мозга. Амигдалоид и гиппокамп находятся глубоко в мозге, но показано так, чтобы было видно в какой части.

 Скачать реферат