С.П. Романов

Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург, Россия

Постер (лист 1) 314.82 Kb

 Постер (лист 2) 834.89 Kb

Нет задач, которые не мог бы решить мозг. И в этом отношении нервная система, её структурная организация предоставляет для него (мозга как осознающего субстрата) широкие возможности. Структурная лингвистика использует принципы организации движений, выдвинутые Н.А. Бернштейном, а речь предстаёт как организованная и в высшей степени координированная артикуляция. С одной стороны, мозг служит предметом изучения лингвистики и психофизиологии, которые выявляют законы становления речи и формирования поведения. С другой стороны, анализ нейронных сетей и создание нейрокомпьютеров (хотя бы программными средствами) также претендует на использование принципов работы мозга.

С.П. Романов 

[Робототехника. Взгляд в будущее. Труды международного научно-технического семинара. Санкт-Петербург: Изд-во "Политехника-сервис", 2010, 206-209].

 Презентация (4.46 Мбайт)

Становление в середине XX века кибернетики как научного на-правления по изучению принципов управления в технических и живых системах и бионики с целью использования этих принципов и знаний о строении и организации природных объектов для решениях различных инженерных задач объединило исследователей разных специальностей в этих двух междисциплинарных направлениях. Особое внимание уделялось исследованию нервной системы и моделированию её свойств как новой методологии нейрокибернетики и нейробионики, изучающих возможность реализации принципов организации нервной системы и функционирования мозга на элементной базе электронной техники, пользуясь аналогией между мозгом и вычислительной машиной на ос-новании тождества двух стабильных состояний у триггера и генерируе-мого биологическим нейроном импульса.

А.В. Бахшиев,С.П. Романов

Для понимания nработы нервной системы, в частности, необходим объект, которым она управляет. В самом широком отношении к живым организмам, таким объектом служит локомоторный аппарат, двигателем которого являются мышцы. Таким образом, важным этапом на пути понимания работы нервной системы является моделирование нейронных структур управления мышечным сокращением.

А.В. Бахшиев, С.П. Романов     Скачать (1.2 Мбайт)

Известные математические модели нейрона не обладают необходимыми свойствами для моделирования естественных нейронных сетей. Реализуемые в программной среде как сумматоры для решения логических задач нейроинформатики или генерирующие импульсы в соответствии с уравнениями Ходжкина-Хаксли и их модификациями для имитации паттернов разрядов биологических нейронов, они не соответствуют необходимым свойствам структурного (базового) элемента для моделирования естественных нейронных структур обработки информации. Наиболее значимым биологическому прототипу представляется соответствие как структуры связей между нейронами сети, так и принципов преобразования информационных (импульсных) потоков каждым нейроном. В работе предложена система дифференциальных уравнений, описывающая процессы аналогового преобразования импульсных потоков в естественном нейроне. Преимуществом модели является возможность реализации нейрона с произвольной структурой дендритного аппарата и эффектом пресинаптического торможения. Модель не требует настройки внутренних параметров в процессе функционирования. Свойства нейронов определяет модификация структурной организации мембраны и синаптического аппарата формируемыми связями в сети. Проведен ряд численных экспериментов, показавших качественную адекватность поведения предложенных математических моделей биологическим прототипам.