RU2025776C1

RU2025776C1 - Hydride optronic cell

Info

Publication number: RU2025776C1
Authority: RU
Inventors: А.Ф. Лавренюк
Original assignee: Томский политехнический университет
Priority date: 1991-04-28
Filing date: 1991-04-28
Publication date: 1994-12-30

Abstract

FIELD: computer technique. SUBSTANCE: a cell of hydride optronic network-pattern, having two information modules , and optically connected with them two optronic operational network-structure modules , also includes the digital counter with the photodetector on its inlet and irradiation sources in each bit flip-flop of the digital counter. The operational network module is in the form of optronic neuro-like member with the unit for quantization of signals, being treated, and for converting these signals to a train of binary optical signals, being fed to an input of the digital counter. EFFECT: enhanced reliability of the cell. 1 cl, 6 dwg

Description

Изобретение относится к гибридным нейроподобным оптоэлектронным вычислительным структурам, осуществляющим параллельные вычисления, и предназначено для моделирования распределенных систем. The invention relates to hybrid neural-like optoelectronic computing structures performing parallel computing, and is intended for modeling distributed systems.

Известно гибридное оптоэлектронное устройство, содержащее моделирующую сетевую структуру из оптоэлектронных элементов с цифровыми блоками управления и аналого-цифровыми блоками контроля. Known hybrid optoelectronic device containing a simulating network structure of optoelectronic elements with digital control units and analog-to-digital control units.

Более близким по техническому решению является гибридное оптоэлектронное вычислительное устройство, содержащее два оптоэлектронных операционных блока сеточной структуры выполненные из оптокодоуправляемых резисторов и оптоэлектронных ключей, два блока оперативной памяти, блок управления, блок контроля. Блоки оперативной памяти содержат матрицу элементов памяти, каждый из которых выполнен на триггере, в плечи которого включены источники излучения. Closer in technical solution is a hybrid optoelectronic computing device containing two optoelectronic operating units of a grid structure made of optically controlled resistors and optoelectronic keys, two RAM units, a control unit, and a control unit. The memory blocks contain a matrix of memory elements, each of which is executed on a trigger, in the shoulders of which radiation sources are included.

Такой блок оперативной памяти работает как обычный блок оперативной памяти ЦВМ, но за счет высвечивания оптических бинарных (двоичных) сигналов содержимого элементов памяти такой модуль применяется как устройство параллельного управления параметрами сетевой моделирующей структуры. Сетевая структура подбирается путем соответствующих соединений оптоэлектронными ключами оптокодоуправляемых резисторов модели-сетки. Применение оптоэлектронных ключей на фотодиодах позволяет моделировать направленную передачу моделирующих сигналов и, тем самым, имеется возможность моделирования частных случаев нейроподобных сетевых структур. Such a block of random access memory works like a regular block of random access memory of a digital computer, but due to the display of optical binary (binary) signals of the contents of the memory elements, such a module is used as a device for parallel control of the parameters of a network modeling structure. The network structure is selected by appropriate connections with the optoelectronic keys of the optocode controlled resistors of the grid model. The use of optoelectronic keys on photodiodes allows you to simulate the directional transmission of modeling signals and, thus, it is possible to simulate special cases of neural-like network structures.

Несмотря на то, что в известном устройстве применяются параллельные процессы вычисления и управления структурной моделирующей среды, быстродействие устройства ограничено "узким горлом" - пропускной способностью каналов последовательной аналого-цифровой обработки аналоговых результатов решения, получаемых в операционном блоке сетевой структуры. Despite the fact that the known device uses parallel processes of calculation and control of the structural modeling environment, the device’s speed is limited by the “narrow neck” - the bandwidth of the channels of sequential analog-to-digital processing of the analog solution results obtained in the operating unit of the network structure.

Целью изобретения является расширение функциональных возможностей устройства за счет реализации нейроподобных сетевых структур и повышение быстродействия за счет применения в нейроподобных модулях частотно-амплитудной модуляции (квантования) обрабатываемых и передаваемых сигналов в нейроподобной сетевой структуре. The aim of the invention is to expand the functionality of the device through the implementation of neural-like network structures and increase performance by using frequency-amplitude modulation (quantization) of the processed and transmitted signals in the neural-like network structure in neural-like modules.

Поставленная цель достигается тем, что моделирующая среда сетевой структуры выполняется как нейроподобная сеть с амплитудно-частотной модуляцией обрабатываемых в нейроподобных элементах такой сети сигналов с последующим преобразованием их в бинарные оптические сигналы, которые затем параллельно от всех модулей передаются на соответствующие распределенные цифровые счетчики, затем уже результаты суммирования на этих счетчиках с источников излучения триггеров счетчиков параллельно и поразрядно оптическими сигналами переписываются в элементы памяти второго модуля оперативной памяти. This goal is achieved by the fact that the modeling medium of the network structure is performed as a neural network with amplitude-frequency modulation of the signals processed in the neural-like elements of such a network, followed by their conversion into binary optical signals, which are then transmitted in parallel from all modules to the corresponding distributed digital counters, then the results of summing on these counters from the radiation sources of the triggers of the counters are copied in parallel and bitwise by optical signals into the memory elements of the second RAM module.

Техническое осуществление такой процедуры становится возможным за счет изменения структуры модели-сетки и выполнения ее в виде нейроподобной сетевой модели на оптоэлектронных нейроподобных модулях с параллельным процессом выполнения аналоговых операций в самой сетевой нейроподобной структуре, параллельным процессом оптического задания структуры моделирующей среды и параллельным процессом передачи результатов моделирования из нейросетевой структуры в виде квантованных бинарных оптических сигналов в выходной буфер - второй модуль оперативной памяти. The technical implementation of such a procedure becomes possible by changing the structure of the grid model and executing it in the form of a neural network model on optoelectronic neural modules with a parallel process of performing analog operations in the network neural structure itself, a parallel process of optical specification of the structure of the modeling medium and a parallel process of transmitting simulation results from a neural network structure in the form of quantized binary optical signals to the output buffer - the second module l RAM.

Процесс самонастройки (адаптации) нейросетевой структуры осуществляется потоком оптических сигналов от второго модуля оперативной памяти к оптоэлектронным ключам второго оптоэлектронного операционного модуля нейросетевой структуры. The process of self-tuning (adaptation) of the neural network structure is carried out by the flow of optical signals from the second RAM module to the optoelectronic keys of the second optoelectronic operating module of the neural network structure.

Изобретение совершенствует гибридную оптоэлектронную ячейку нейроподобной сетевой вычислительной структуры, содержащую первый и второй модули оперативной памяти, первый и второй оптоэлектронные операционные модули сетевой структуры, элементы памяти модулей оперативной памяти выполнены на триггерах, каждый из которых содержит два источника излучения, каждый источник включен в соответствующее плечо триггера, оптоэлектронные узлы первого и второго оптоэлектронного операционного модуля сетевой структуры выполнены в виде оптоэлектронных ключей, электрически соединенных с набором калиброванных резисторов и оптически связанных с источниками излучения элементов памяти, образуя при этом оптокодоуправляемые резисторы, на которых выполняется оптоэлектронная моделирующая сеточная среда, элементы задания начальной структуры моделирующей среды выполнены в виде оптически связанных источников излучения, содержащихся в элементах памяти в первом оптоэлектронном операционном модуле сетевой структуры, элементы задания самонастраивающейся структуры моделирующей среды нейроподобной сетевой структуры выполнены в виде оптически связанных источников излучения, содержащихся в элементах памяти второго модуля оперативной памяти, и соответствующих им оптоэлектронных ключей во втором оптоэлектронном оперативном модуле сетевой структуры, элементы памяти модулей оперативной памяти через дешифраторы и электронный порт ввода-вывода электрически соединены с общей магистралью цифровой части гибридной вычислительной системы. The invention improves the hybrid optoelectronic cell of a neural network computing structure, comprising the first and second RAM modules, the first and second optoelectronic operational modules of the network structure, the memory elements of the RAM modules are made on triggers, each of which contains two radiation sources, each source is included in the corresponding arm flip-flops, optoelectronic nodes of the first and second optoelectronic operating module of the network structure are made in the form of an optoelectronic of keys, electrically connected to a set of calibrated resistors and optically coupled memory elements, forming optically controlled resistors that run an optoelectronic modeling grid medium, the elements of the initial structure of the modeling medium are configured as optically coupled radiation sources contained in memory elements in the first optoelectronic operating module of the network structure, the elements of the job self-adjusting structure of the modeling environment n The network-like structure is made in the form of optically coupled radiation sources contained in the memory elements of the second RAM module and the corresponding optoelectronic keys in the second optoelectronic operational module of the network structure, the memory elements of the RAM modules are decrypted via electronic decoders and an electronic input / output port to a common the backbone of the digital part of the hybrid computing system.

Отличительными признаками является то, что с целью расширения функциональных возможностей устройства и повышения быстродействия введен цифровой счетчик, в каждый элемент памяти введены по два фотоприемника, оптоэлектронный операционный модуль сетевой структуры выполнен в виде нейроподобного модуля, содержащего последовательно соединенные узел конвергенции входных сигналов, узел интегральной обработки входных сигналов, квантования и однонаправленной передачи квантованных сигналов, узел дивергенции выходных сигналов, при этом узлы конвергенции и дивергенции нейроподобного модуля образованы соединенными по соответствующей топологии оптокодоуправляемыми резисторами первого и второго оптоэлектронных операционных модулей сетевой структуры, а узел интегральной обработки входных сигналов, квантования и однонаправленной передачи квантованного сигнала содержит в цепи передачи квантованного сигнала источник излучения бинарного оптического сигнала, фотоприемники, вводимые в элементы памяти, подключены параллельно цепям записи запоминаемых сигналов и образуют оптический порт параллельной записи оптических сигналов, цифровой счетчик выполнен на кольцевом счетчике на триггерах, в плечи каждого из которых включены источники излучения, образующие оптический порт параллельного вывода оптических кодовых сигналов содержимого каждого триггера цифрового счетчика, на вход цифрового счетчика подключен фотоприемник, который оптически связан с источником излучения бинарных оптических сигналов узла интегральной обработки входных сигналов, квантования и однонаправленной передачи квантованных сигналов, оптический порт параллельного вывода оптических кодовых (бинарных) сигналов цифрового счетчика оптически связан с соответствующими входами оптического порта параллельной записи оптических сигналов второго модуля оперативной памяти, управляющий вход цифрового счетчика соединен с общей магистралью, электрические входы узла конвергенции являются электрическими входами нейроподобного модуля, а выходы узла дивергенции являются выходами нейроподобного модуля для связи с входами нейроподобных модулей других гибридных оптоэлектронных ячеек нейроподобной сетевой вычислительной структуры. Distinctive features are that in order to expand the functionality of the device and increase the speed, a digital counter is introduced, two photodetectors are introduced into each memory element, the optoelectronic operating module of the network structure is made in the form of a neural module containing serial converged input convergence unit, integrated processing unit input signals, quantization and unidirectional transmission of quantized signals, the node divergence of the output signals, while the node convergence and divergence of a neural-like module are formed by optocode-controlled resistors of the first and second optoelectronic operating modules connected according to the topology of the network structure, and the node for integrated processing of input signals, quantization and unidirectional transmission of a quantized signal contains a binary optical signal radiation source and photodetectors introduced into the transmission circuit of the quantized signal memory elements are connected in parallel with the chains of recording of stored signals and form about optical port for parallel recording of optical signals, a digital counter is mounted on a ring counter on triggers, each of which has radiation sources on its shoulders forming an optical port for parallel output of optical code signals of the contents of each trigger of the digital counter, a photodetector is connected to the input of the digital counter, which is optically connected to the source of radiation of binary optical signals of the node integrated processing of input signals, quantization and unidirectional transmission of quantized signal c, the optical port for parallel output of the optical code (binary) signals of the digital counter is optically connected to the corresponding inputs of the optical port for parallel recording of the optical signals of the second RAM module, the control input of the digital counter is connected to a common highway, the electrical inputs of the convergence unit are the electrical inputs of the neural module, and the outputs of the divergence node are the outputs of the neural module for communication with the inputs of the neural modules of other hybrid optoelectronic n cells of a neural network computing structure.

Сравнительный анализ с прототипом показывает, что заявленное устройство отличается наличием нового узла - распределенного цифрового счетчика с оптоэлектронными элементами входа и выхода, новой структуры и новых элементов оптоэлектронной модели-сетки, имеются также новые взаимосвязи между блоками устройства. Ранее такие элементы и их взаимосвязи не применялись в моделях-сетках специализированных сеточных процессоров. A comparative analysis with the prototype shows that the claimed device is characterized by the presence of a new node - a distributed digital counter with optoelectronic elements of the input and output, a new structure and new elements of the optoelectronic model-grid, there are also new relationships between the blocks of the device. Previously, such elements and their interconnections were not used in mesh models of specialized mesh processors.

Введение новых узлов и новых взаимосвязей в предполагаемом устройстве существенно отличают заявленную вычислительную ячейку от известных структур вычислительных узлов и ячеек сетевой структуры, что позволяет делать вывод о соответствии заявленного устройства критерию "новизна". The introduction of new nodes and new relationships in the proposed device significantly distinguishes the claimed computing cell from the known structures of the computing nodes and cells of the network structure, which allows us to conclude that the claimed device meets the criterion of "novelty."

Сравнение заявленного технического решения с известными схемами показывает, что предлагаемая структура вычислительной ячейки оптоэлектронного гибридного нейроподобного устройства существенно отличается от известных технических решений нейроподобных сетевых структур. Основные отличия заключаются в том, что предложена новая структура вычислительного устройства с параллельными процессами аналогового вычисления и обмена информацией оптическими сигналами в цифровой форме между модулями устройства. При этом сигналы в цифровой форме записываются в элементы памяти первого модуля оперативной памяти, откуда затем в параллельной форме оптическими бинарными (двоичными) либо квазианалоговыми сигналами передаются на оптические входы нейроподобных элементов сетевой модели, каждый из модульных элементов нейросетевой модели выполнен в виде нейроподобного модуля, содержащего "видимые" - внешние узлы входа-выхода - узел конвергенции входных сигналов, узел дивергенции выходных сигналов и "скрытый" - внутренний узел - узел интегральной обработки и однонаправленной передачи сигналов с амплитудно-частотной модуляцией (квантованием) проинтегрированных входных сигналов. Comparison of the claimed technical solution with known schemes shows that the proposed structure of the computing cell of an optoelectronic hybrid neural-like device differs significantly from the known technical solutions of neural-like network structures. The main differences are that a new structure of a computing device with parallel processes of analog computing and the exchange of information by optical signals in digital form between the device modules is proposed. In this case, the signals are digitally recorded in the memory elements of the first RAM module, from where they are then transmitted in parallel form by optical binary (binary) or quasi-analog signals to the optical inputs of neural-like elements of a network model, each of the modular elements of a neural network model is made in the form of a neural-like module containing "visible" - external input-output nodes - input convergence node, output divergence node, and "hidden" - internal node - integrated processing node and unidirectional signal transmission with amplitude-frequency modulation (quantization) of the integrated input signals.

Еще одним существенным отличием является наличие в гибридной ячейке цифрового счетчика квантованных бинарных (двоичных) сигналов, формируемых в "скрытом" узле. С параллельных разрядных выходов счетчика результирующие сигналы суммирования передаются в виде оптических бинарных сигналов на входы соответствующих разрядных элементов второго модуля оперативной памяти, который является выходным буфером предлагаемой вычислительной ячейки. Применение параллельных оптических связей между модулями вычислительной ячейки позволяет организовать однонаправленную передачу сигналов, применять многослойную сендвич-структуру с обменом информацией между функциональными слоями оптическими сигналами. При этом за счет одновременного аналого-цифрового преобразования непосредственно в каждом нейроподобном элементе ячейки вычислительного устройства сетевой структуры повышается быстродействие устройства в целом. Another significant difference is the presence in the hybrid cell of a digital counter of quantized binary (binary) signals generated in a "hidden" node. From the parallel bit outputs of the counter, the resulting summation signals are transmitted in the form of optical binary signals to the inputs of the corresponding bit elements of the second RAM module, which is the output buffer of the proposed computing cell. The use of parallel optical connections between the modules of the computational cell allows one-way signal transmission, the use of a multilayer sandwich structure with the exchange of information between the functional layers of optical signals. In this case, due to the simultaneous analog-to-digital conversion directly in each neural-like cell element of a computing device of a network structure, the overall performance of the device is increased.

Причем преобразование сигналов осуществляется по аналогии с тем, как это происходит в нейронной сети, в которой преобразование напряжение-частота является одним из выработанных эволюцией механизмов передачи информации. Эта особенность квантования передаваемых сигналов в каждом нейроне нейронной сети и использована в предлагаемом вычислительном устройстве, где операция квантования передаваемых сигналов в каждом нейроподобном модуле является одной из основных, а высвечиваемые при этом оптические бинарные сигналы подсчитываются локальным цифровым счетчиком. Так же по аналогии с реальными нейросетями решена проблема самонастройки (адаптации) нейросетевой структуры. Получаемые в выходном буфере - втором модуле оперативной памяти результаты моделирования высвечиваются и поток таких оптических сигналов используется для задания структуры второго оптоэлектронного модуля сетевой структуры. В предлагаемой гибридной ячейке так же, как и в нейронной сети применяются принципы обработки и переноса информации - непрерывными и дискретными сигналами. Moreover, the signal conversion is carried out by analogy with how it happens in a neural network, in which the voltage-frequency conversion is one of the information transfer mechanisms developed by the evolution. This feature of quantization of transmitted signals in each neuron of a neural network is used in the proposed computing device, where the operation of quantization of transmitted signals in each neural-like module is one of the main ones, and the optical binary signals that are displayed in this case are calculated by a local digital counter. Also, by analogy with real neural networks, the problem of self-tuning (adaptation) of the neural network structure was solved. The simulation results obtained in the output buffer, the second RAM module, are displayed and the stream of such optical signals is used to specify the structure of the second optoelectronic module of the network structure. In the proposed hybrid cell, as well as in a neural network, the principles of information processing and transfer are applied - continuous and discrete signals.

Совместное применение нейроподобных принципов обработки и передачи информационных сигналов носителями разной физической природы (оптическими и электрическими сигналами), а так же сигналами дискретного и непрерывного вида, существенно отличают предлагаемое устройство от известных вычислительных устройств, имеют морфологическую аналогию и приближаются по функциональным возможностям к реальным нейронным сетям. The combined use of neural-like principles of processing and transmission of information signals by carriers of different physical nature (optical and electrical signals), as well as discrete and continuous signals, significantly distinguish the proposed device from well-known computing devices, have a morphological analogy and are closer in functionality to real neural networks .

По описанным признакам предлагаемая ячейка нейроподобной сети соответствует критерию изобретения "существенные отличия". According to the described features, the proposed cell neural network meets the criteria of the invention "significant differences".

На фиг. 1 приведена структурная схема предлагаемой гибридной оптоэлектронной ячейки нейроподобной сетевой вычислительной структуры; на фиг. 2 - фрагмент нейросетевой модели из предлагаемых ячеек; на фиг. 3-5 - схемы элементов ячейки; на фиг. 6 - временные диаграммы синхронизирующих сигналов для управления работой модулей ячейки. In FIG. 1 is a structural diagram of the proposed hybrid optoelectronic cell neural network computing structure; in FIG. 2 - a fragment of the neural network model of the proposed cells; in FIG. 3-5 - cell elements diagrams; in FIG. 6 is a timing diagram of clock signals for controlling the operation of cell modules.

Структурная схема гибридной оптоэлектронной ячейки (фиг. 1) состоит из оптически взаимосвязанных цифровых и аналоговых операционных модулей - первого модуля 1 оперативной памяти, модуля 2 нейросетевой моделирующей структуры, модуля 3 цифровой обработки (цифрового суммирования) результатов моделирования в нейросетевой структуре, второго модуля 4 оперативной памяти. The block diagram of a hybrid optoelectronic cell (Fig. 1) consists of optically interconnected digital and analog operating modules — the first RAM module 1, the neural network modeling module 2, the digital processing module (digital summing) 3 of the simulation results in the neural network structure, and the second operational module 4 memory.

Первый модуль 1 оперативной памяти (фиг. 1) состоит из элементов памяти 5, фотоприемников 6 бинарных (двочных) оптических сигналов, источников излучения 7 двоичных и квазианалоговых сигналов. The first RAM module 1 (Fig. 1) consists of memory elements 5, photodetectors 6 binary (binary) optical signals, radiation sources 7 binary and quasi-analog signals.

Модуль 2 нейросетевой моделирующей структуры состоит из узла 8 конвергенции входных сигналов, узла 9 интегрирования входных сигналов с квантованием по заданному пороговому уровню и однонаправленной передачи квантованного сигнала, узла 10 дивергенции выходных сигналов, фотоприемников 11 двоичных оптических сигналов от первого модуля 1 оперативной памяти, фотоприемников 12 двоичных оптических сигналов от второго модуля 4 оперативной памяти, источников излучения 13 оптических бинарных (двоичных) сигналов узла 9 в нейроподобном модуле 2. Module 2 of the neural network modeling structure consists of node 8 convergence of input signals, node 9 of integration of input signals with quantization at a given threshold level and unidirectional transmission of a quantized signal, node 10 divergence of output signals, photodetectors 11 binary optical signals from the first module 1 RAM, photodetectors 12 binary optical signals from the second RAM module 4, radiation sources 13 optical binary (binary) signals of the node 9 in the neural module 2.

Модуль 3 цифровой обработки (цифрового суммирования) оптических бинарных сигналов состоит из фотоприемника 14 бинарных оптических сигналов, цифрового счетчика на триггерах 15, источников излучения 16 оптических бинарных сигналов, включенных в плечи триггеров 15. Module 3 for digital processing (digital summation) of optical binary signals consists of a photodetector 14 of binary optical signals, a digital counter on triggers 15, radiation sources 16 of the optical binary signals included in the arms of the triggers 15.

Модуль 4 повторяет структуру и элементный состав модуля 1, элементы памяти 5, фотоприемники 6 оптических двоичных (бинарных) сигналов, источники излучения 7 оптических двоичных сигналов. Module 4 repeats the structure and elemental composition of module 1, memory elements 5, photodetectors 6 optical binary (binary) signals, radiation sources 7 optical binary signals.

Модули 1 и 4 фактически являются портами ввода-вывода электронных цифровых (двоичных) сигналов в предлагаемой ячейке нейропроцессора. При этом модуль 1 работает как входной буфер, а модуль 2 - как буфер выхода. Modules 1 and 4 are actually input-output ports of electronic digital (binary) signals in the proposed neuroprocessor cell. In this case, module 1 acts as an input buffer, and module 2 acts as an output buffer.

Модули 1 и 4 имеют обычную структуру модулей оперативной памяти цифровых устройств и каждый из них содержит матрицу элементов памяти на триггерах 5, соединенных через дешифраторы строк и столбцов с портом ввода-вывода электронных двоичных сигналов (на фиг. 1 ввод - "запись" и вывод - "считывание" - показаны двойными стрелками). Modules 1 and 4 have the usual structure of the RAM modules of digital devices and each of them contains a matrix of memory elements on triggers 5 connected via row and column decoders to the input-output port of electronic binary signals (in Fig. 1, input is “record” and output - "read" - shown by double arrows).

Отличительные особенности предлагаемых модулей 1 и 4 заключается в наличии дополнительных оптоэлектронных элементов в модулях оперативной памяти (фиг. 4). На фиг. 4 приведена схема элемента памяти на триггере 5, выполненного на транзисторах 5.1-5.4 и транзисторных ключах 5.5 и 5.6, фотоприемники 6 и фотодиоды (6.1,6.2) включены в цепи "записи" фотоприемников 6, источники излучения 7 (7.1,7.2) включены в плечи триггера либо в цепи "считывания" источников излучения 7. Причем источники излучения 7 могут излучать как бинарные (двоичные) оптические сигналы, так и квазианалоговые оптические сигналы. Distinctive features of the proposed modules 1 and 4 is the presence of additional optoelectronic elements in the memory modules (Fig. 4). In FIG. 4 is a diagram of a memory element on a trigger 5, made on transistors 5.1-5.4 and transistor switches 5.5 and 5.6, photodetectors 6 and photo diodes (6.1,6.2) are included in the “recording” circuit of photodetectors 6, radiation sources 7 (7.1,7.2) are included in the shoulders of the trigger either in the "read" circuit of the radiation sources 7. Moreover, the radiation sources 7 can emit both binary (binary) optical signals and quasi-analog optical signals.

Модуль 2 нейроподобной сети - основной операционный узел выполнения параллельных вычислений по нейросетевому алгоритму. Этот модуль производит обработку информационных сигналов в аналоговой форме, управление и контроль осуществляется оптическими двоичными (бинарными) сигналами. Module 2 of a neural network is the main operational node for performing parallel calculations using a neural network algorithm. This module processes information signals in analog form, control and monitoring is carried out by optical binary (binary) signals.

Модуль 2 является базовым элементом нейросетевой модели и имеет нейроподобную структуру, представленную на фиг. 3; где 8 - узел конвергенции входных сигналов, 9 - узел интегрирования входных сигналов с квантованием по заданному пороговому уровню и однонаправленной передачей проквантованного сигнала, 10 - узел дивергенции выходных сигналов, стрелками с треугольным окончанием показаны линии передачи оптических сигналов, обычными стрелками - линии передачи электрических сигналов. Module 2 is a basic element of the neural network model and has a neural-like structure shown in FIG. 3; where 8 is the convergence node of the input signals, 9 is the integration node of the input signals with quantization at a given threshold level and unidirectional transmission of the quantized signal, 10 is the divergence of the output signals, the arrows with a triangular end show the transmission lines of optical signals, the usual arrows indicate the transmission lines of electrical signals .

Этот нейроподобный модуль может иметь обычное схемное решение: узел входа - узел конвергенции входных сигналов, внутренний узел - узел интегральной обработки, квантования и однонаправленной передачи сигнала и узел выхода - узел дивергенции выходных сигналов. Основное отличие - оптическое задание параметров и оптических вывод бинарных сигналов, формируемых во внутреннем узле 9 при квантовании передаваемых сигналов по заданному пороговому уровню. Простым вариантом схемного решения нейроподобного модуля 2 является схема с узлом конвергенции входных сигналов в виде сумматора, к выходу которого подключен АЦП с преобразователем напряжение-частота, в выходную цепь последнего включен источник излучения 13, посредством которого формируется оптический бинарный сигнал. This neural-like module can have the usual circuit solution: the input node is the convergence node of the input signals, the internal node is the node of integrated processing, quantization and unidirectional signal transmission and the output node is the divergence node of the output signals. The main difference is the optical specification of the parameters and the optical output of the binary signals generated in the internal node 9 when quantizing the transmitted signals at a given threshold level. A simple version of the circuit solution for neural module 2 is a circuit with a convergence unit of input signals in the form of an adder, to the output of which an ADC with a voltage-frequency converter is connected, a radiation source 13 is included in the output circuit of the latter, through which an optical binary signal is generated.

Ячейки нейроподобной сети соединены друг с другом по нейросетевому алгоритму, который определен классом решаемых задач, в общем случае это могут быть соединения "каждого со всеми" - входы узла конвергенции нейроподобного модуля одной ячейки соединены с выходами узлов дивергенции нейроподобных модулей других ячеек. The cells of the neural network are connected to each other according to the neural network algorithm, which is defined by the class of tasks to be solved, in the general case, these can be “each to all” connections - the inputs of the convergence node of the neural module of one cell are connected to the outputs of the divergence nodes of the neural modules of other cells.

Фотоприемники 11 и 12 при управлении оптическими бинарными сигналами - оптоэлектронные ключи, которые совместно с набором калиброванных резисторов образуют пары параллельно соединяемых оптокодоуправляемых резисторов, один из которых задает начальные свойства моделируемой среды, а второй - характеристики, изменяемые в процессе моделирования. When controlling optical binary signals, photodetectors 11 and 12 are optoelectronic keys that, together with a set of calibrated resistors, form pairs of parallel-connected optocoupled resistors, one of which sets the initial properties of the simulated medium, and the second - characteristics that are changed during the simulation.

При управлении квазианалоговыми оптическими сигналами от источников излучения 7 фотоприемники 11 и 12 - фоторезисторы, образующие оптоэлектронную моделирующую среду переменной структуры. When controlling quasi-analog optical signals from radiation sources 7, photodetectors 11 and 12 are photoresistors forming an optoelectronic modeling medium of variable structure.

Модуль 3 - цифровой сумматор оптических бинарных сигналов выполнен на цифровом счетчике (фиг. 5). Это может быть кольцевой счетчик на триггерах 15.1-15. N, в плечи триггеров включены источники излучения 16.1-16.N, на входе счетчика включен фотоприемник бинарных оптических сигналов (фотодиод) 14. Двойной стрелкой показана управляющая шина соединения с общей магистралью, по которой осуществляется подача синхроимпульсов для запуска, останова и сброса счетчика. Module 3 - a digital adder of optical binary signals is made on a digital counter (Fig. 5). It can be a ring counter on triggers 15.1-15. N, radiation sources 16.1-16.N are included in the shoulders of the triggers, a binary optical photodetector (photodiode) 14 is included at the counter input. The double bus shows the control bus for connecting to the common trunk, through which clock pulses are supplied to start, stop and reset the counter.

Модули 1-4 гибридной ячейки нейроподобной сети соединены между собой оптическими линиями связи, которые на фиг. 1 показаны стрелками. При этом внешний порт ввода оптических бинарных сигналов модуля 1 является внешним портом ввода оптических бинарных сигналов ячейки нейросетевой модели, а порт вывода оптических бинарных сигналов в модуле 4 является внешним портом вывода оптических сигналов ячейки нейросетевой модели. Modules 1-4 of the hybrid cell of a neural network are interconnected by optical communication lines, which in FIG. 1 are shown by arrows. The external optical binary signal input port of module 1 is an external optical binary signal input port of a neural network model cell, and the optical binary signal output port in module 4 is an external optical signal output port of a neural network model cell.

Наличие в ячейке таких портов параллельного ввода-вывода оптических сигналов оказывается очень удобным для формирования многослойных нейроподобных сетевых структур. Фрагмент структурной схемы такой многослойной нейросетевой модели для двух слоев и двух ячеек в каждом слое приведен на фиг. 2. На приведенном фрагменте структурной схемы показан вариант развитой электронной связи между нейроподобными модулями в одном слое, а между ячейками разных слоев показана связь за счет оптических бинарных оптических сигналов. Развитая оптическая связь между слоями может быть довольно просто организована перекрестными оптическими связями между выходами вторых модулей 4 оперативной памяти и входом первых модулей 1 оперативной памяти ячеек во втором слое. Оптическая перекрестная связь также может быть организована оптическими квазианалоговыми сигналами, направленными от выходов модулей 4 первого слоя и оптическим управляемым входам фоторезисторов нейроподобных модулей 2 в другом слое многослойной нейросетевой структуры. Перекрестные оптические связи могут быть организованы непосредственно световыми лучами и через световоды. The presence in the cell of such ports of parallel input-output optical signals is very convenient for the formation of multilayer neural-like network structures. A fragment of the structural diagram of such a multilayer neural network model for two layers and two cells in each layer is shown in FIG. 2. The given fragment of the structural diagram shows a variant of developed electronic communication between neural-like modules in one layer, and between cells of different layers the connection is shown due to optical binary optical signals. The developed optical connection between the layers can be quite simply organized by cross-optical connections between the outputs of the second RAM modules 4 and the input of the first RAM modules 1 of the cells in the second layer. Optical cross-coupling can also be organized by optical quasi-analog signals directed from the outputs of the modules 4 of the first layer and the optical controlled inputs of the photoresistors of the neural modules 2 in another layer of the multilayer neural network structure. Cross optical communications can be arranged directly by light beams and through optical fibers.

Работает предлагаемая гибридная оптоэлектронная ячейка нейроподобной сети следующим образом. В соответствии с условиями решаемой задачи и структурой моделируемой нейросети в модуль 1 оперативной памяти записываются соответствующие значения для задания структуры. В модуль 4 оперативной памяти записываются начальные условия и характеристики нелинейности. При этом производится распределение ресурсов оперативной памяти модулей 1 и 4 таким образом, чтобы определенная группа элементов памяти каждого модуля соответствовала бы конкретной группе оптокодоуправляемых резисторов нейроподобного модуля 2. Записанные в модули 1 и 4 оперативной памяти данные хранятся в течение одного такта решения, а затем обновляются в соответствии с полученным результатом, причем можно задавать такие режимы решения, когда полученный результат, записанный в выходной буфер-модуль 4 оперативной памяти, применяется для корректировки - самонастройки, а затем производится перерасчет значений для следующего шага решения. Кроме процедуры внутренней самонастройки, могут применяться процедуры внешней самонастройки за счет передачи результатов моделирования из других ячеек, расположенных в других слоях моделирующей многослойной структуры. The proposed hybrid optoelectronic cell of a neural network operates as follows. In accordance with the conditions of the problem being solved and the structure of the simulated neural network, the corresponding values for setting the structure are recorded in the RAM module 1. Initial conditions and nonlinearity characteristics are recorded in the RAM module 4. At the same time, the resources of the RAM memory of modules 1 and 4 are allocated so that a certain group of memory elements of each module corresponds to a specific group of optically controlled resistors of a neural module 2. The data recorded in modules 1 and 4 of the RAM are stored for one decision clock and then updated in accordance with the result obtained, and it is possible to set such decision modes when the result recorded in the output buffer module 4 of the RAM is used to adjustment - self-tuning, and then recalculated values for the next step decision. In addition to the internal self-tuning procedure, external self-tuning procedures can be applied by transmitting simulation results from other cells located in other layers of the simulating multilayer structure.

Моделирование процессов обработки передачи информации в предлагаемых ячейках нейросетевых структур включает в себя следующие процедуры:
- задание структуры, синаптических весов связи, пороговых уровней;
- собственно сами аналоговые вычисления энергетических функций;
- цифровая обработка получаемых результатов моделирования.Modeling of information transfer processing processes in the proposed cells of neural network structures includes the following procedures:
- setting the structure, synaptic communication weights, threshold levels;
- actually the analog calculations of energy functions themselves;
- digital processing of the obtained simulation results.

Эти процедуры выполняются последовательно одна за другой, но возможны такие режимы моделирования, когда задание структуры и обработка результатов моделирования проводится параллельно. В последнем случае требуется два процессора - один для работы с входным буфером-модулем 1 оперативной памяти, посредством которого задается структура нейроподобного модуля, второй процессор в это время обрабатывает результаты моделирования, записанные в выходном буфере-модуле 4 оперативной памяти. These procedures are performed sequentially one after the other, but such simulation modes are possible when the structure is set and the simulation results are processed in parallel. In the latter case, two processors are required - one for working with the input buffer module 1 of the RAM, through which the structure of the neural-like module is set, the second processor at this time processes the simulation results recorded in the output buffer module 4 of the RAM.

На фиг. 6 приведена временная диаграмма синхронизирующих сигналов, подаваемых на управляющие входы модулей для их программируемого функционирования в соответствии с режимом решения задач, при этом наличие сигнала - функциональный запуск модуля, отсутствие сигнала - блокировка модуля. In FIG. Figure 6 shows the timing diagram of the synchronizing signals supplied to the control inputs of the modules for their programmable operation in accordance with the problem solving mode, with the presence of a signal - the functional launch of the module, the absence of a signal - blocking the module.

По горизонтальной (временной оси) каждый временной цикл (шаг) решения условно разделен на 3 стадии:
- первая стадия - подготовительная - запись необходимой для решения информации в модули 1 и 4 оперативной памяти и стартовая подготовка операционных модулей 2 и 3;
- вторая стадия - процесс вычислений - хранимая в модулях 1 и 4 информация высвечивается потоком параллельных оптических сигналов и задает структуру и параметры соответствующих операционных элеметов модуля 2, который производит параллельные аналоговые вычисления с аналого-цифровым квантованием обрабатываемых сигналов, модуль 3 при этом обрабатывает оперативную информацию результатов вычислений в виде бинарных оптических сигналов, поступающих с источника излучения 13, включенного в узел 9 модуля 2;
- третья стадия - обработка результатов вычислений и запись полученной на данном шаге решения информации в выходной буфер-модуль 4.On the horizontal (time axis), each time cycle (step) of the solution is conditionally divided into 3 stages:
- the first stage - preparatory - recording the information necessary for solving information in modules 1 and 4 of RAM and the initial preparation of operating modules 2 and 3;
- the second stage - the calculation process - the information stored in modules 1 and 4 is highlighted by a stream of parallel optical signals and sets the structure and parameters of the corresponding operational elements of module 2, which performs parallel analog calculations with analog-to-digital quantization of the processed signals, while module 3 processes operational information calculation results in the form of binary optical signals coming from a radiation source 13 included in the node 9 of module 2;
- the third stage is the processing of the calculation results and recording the information obtained at this step of the solution in the output buffer module 4.

Диаграмма синхронизирующих сигналов приведена для всех модулей 1-4 и наличие управляющего сигнала обозначает "резрешение" выполнения следующих процедур:
W/R - электронные последовательные процедуры записи-считывания обычными цифровыми методами информации из элементов памяти модулей 1 и 4 оперативной памяти;
P/R_o - хранение и параллельное оптическое считывание - высвечивание потоком оптических сигналов информации о содержимом элементов памяти модулей 1 и 4;
W_o - параллельная оптическая запись - запись потоком оптических сигналов от модуля 3 содержимого цифрового счетчика этого модуля в элементы памяти модуля 4 (подобная процедура может иметь место при параллельном переносе информации из модуля 4 в модуль 1);
С - параллельные аналоговые вычисления на нейросетевой структуре операционного модуля 2 с одновременным аналого-цифровым преобразованием обрабатываемых сигналов и передачей квантованных сигналов модулю 3 бинарными оптическими сигналами;
S - суммирование цифровым счетчиком модуля 3 оптических бинарных сигналов, поступающих на вход этого счетчика от узла 9 квантования обрабатываемых в модуле 2 сигналов;
О - процедура сброса или стартовая подготовка модулей к следующему шагу решения.The synchronization signal diagram is shown for all modules 1-4 and the presence of a control signal indicates a “resolution” of the following procedures:
W / R - electronic sequential write-read procedures using conventional digital methods of information from memory elements of modules 1 and 4 of RAM;
P / R _o - storage and parallel optical reading - flashing a stream of optical signals of information about the contents of the memory elements of modules 1 and 4;
W _o - parallel optical recording - recording by a stream of optical signals from module 3 the contents of the digital counter of this module into the memory elements of module 4 (a similar procedure can occur when information is transferred from module 4 to module 1 in parallel);
C - parallel analog calculations on the neural network structure of the operating module 2 with simultaneous analog-to-digital conversion of the processed signals and the transmission of quantized signals to module 3 by binary optical signals;
S is the summation by the digital counter of module 3 of the optical binary signals received at the input of this counter from the quantization node 9 of the signals processed in module 2;
О - reset procedure or starting preparation of modules for the next solution step.

Моделирование процессов обработки и передачи информации в нейроподобных структурах в соответствии с задаваемыми режимами работы модулей 1-4 в соответствии с синхросигналами на диаграмме фиг. 6 производится следующим образом. Modeling of processes for processing and transmitting information in neural-like structures in accordance with the set operating modes of modules 1-4 in accordance with the clock signals in the diagram of FIG. 6 is as follows.

На первой стадии решения обычными цифровыми методами обработки информации в цифровых электронных схемах производится считывание, обработка и запись необходимой для решения информации из оперативной памяти управляющей ЦВМ в соотвествующие элементы памяти модулей 1 и 4 оперативной памяти. Каждый из модулей оперативной памяти может работать со своим процессором, либо это может быть транспьютер, локальная память которого является модулем оперативной памяти ячейки нейроподобной сети. На модулях 2 и 3 на этой стадии производится стартовая подготовка или сброс для последующего вычислительного шага решения. At the first stage of the solution, conventional digital methods of processing information in digital electronic circuits read, process and write the information necessary for solving from the operating memory of the control computer to the corresponding memory elements of modules 1 and 4 of the RAM. Each of the RAM modules can work with its own processor, or it can be a transputer, the local memory of which is a RAM module of a neural network cell. On modules 2 and 3, at this stage, starting preparation or reset is performed for the subsequent computational step of the solution.

На второй стадии решения задается определенный временной шаг, в течение которого с оптического порта вывода параллельных оптических сигналов модулей 1 и 4 хранимые в элементах памяти этих модулей электронные бинарные сигналы высвечиваются в виде картины параллельных оптических сигналов и таким образом задается структура связей и значение параметров оптоэлектронных элементов нейроподобных модулей 2. В этих модулях в зависимости от задаваемой структуры взаимосвязей и завадаемых параметров синаптических весов и пороговых уровней квантования - преобразования потенциалов передаваемых сигналов в частоту (код) устанавливается определенное распределение энергетических функций. В соответствии с этим распределением с узла 9 квантования модуля 2 посредством источника излучения 13 высвечиваются оптические бинарные сигналы, которые поступают на оптический вход цифрового счетчика модуля 3, где производится их суммирование за заданный временной шаг. Схема цифрового счетчика может иметь два выхода - выход полностью просуммированного результата (полной суммы) и выход среднего значения. В последнем случае организуется схема пересчета (делитель) на заданное значение временного шага. После окончания второй стадии решения результат остается записанным и хранится в регистре цифрового счетчика. At the second stage of the solution, a certain time step is set, during which the electronic binary signals stored in the memory elements of these modules from the optical output port of parallel optical signals of modules 1 and 4 are displayed in the form of a picture of parallel optical signals, and thus the connection structure and the parameter value of the optoelectronic elements are set neural-like modules 2. In these modules, depending on the specified structure of the relationships and the wound parameters of the synaptic weights and threshold levels of quanta - transforming the potentials of the transmitted signals into the frequency (code) a certain distribution of energy functions is established. In accordance with this distribution, from the quantization unit 9 of the module 2, the optical binary signals are illuminated by the radiation source 13, which are fed to the optical input of the digital counter of module 3, where they are summed over a given time step. The digital counter circuit can have two outputs - the output of the fully summed result (total amount) and the output of the average value. In the latter case, a conversion scheme (divider) is organized for a given value of the time step. After the second stage of the decision, the result remains recorded and stored in the register of the digital counter.

На третьей стадии решения производятся следующие операции. Первая операция - сброс и "обнуление" содержимого элементов памяти выходного буфера-модуля 4. Такая же процедура может быть осуществлена и для модуля 1 в том случае, если для нового шага решения требуется полностью обновленная информация, либо процесс решения организован рекурсивно так, что полученные на предыдущем шаге результаты решения перезаписываются из выходного буфера-модуля 4 во входной буфер-модуль 1. Вторая операция - параллельный поразрядный перенос хранимой в регистре цифрового счетчика модуля 3 информации потоком оптических сигналов к соответствующим элементам памяти модуля 4. At the third stage of the solution, the following operations are performed. The first operation is the reset and “zeroing” of the contents of the memory elements of the output buffer module 4. The same procedure can be carried out for module 1 if the new solution step requires completely updated information, or the decision process is organized recursively so that the received at the previous step, the results of the solution are overwritten from the output buffer module 4 to the input buffer module 1. The second operation is a parallel bitwise transfer of the information stored in the register of the digital counter of module 3 by an optical stream with driven to the corresponding elements of the memory module 4.

После завершения третьей стадии решения цикл решения повторяется, при этом на последующей первой стадии производится считывание результатов, полученных на предыдущем шаге, корректировка задаваемых значений в соответствии с условиями нелинейности и запись их в соответствующие элементы памяти модулей 1 и 4. Затем на второй стадии решения производятся параллельные вычисления на нейросетевой структуре модуля 2 и на третьей стадии - обработка результатов моделирования и запись в выходной буфер-модуль 4. Количество циклов определяется условиями решаемых задач, длительность каждого цикла и стадии решения определяется имеющимися аппаратными средствами и алгоритмом решаемой задачи. After the completion of the third stage of the solution, the solution cycle is repeated, and in the next first stage, the results obtained in the previous step are read, the set values are corrected in accordance with the nonlinearity conditions and written to the corresponding memory elements of modules 1 and 4. Then, at the second stage of the solution, parallel computing on the neural network structure of module 2 and in the third stage — processing the simulation results and writing to the output buffer module 4. The number of cycles is determined by the condition s tasks, the duration of each cycle and the stage of solutions is determined by the available hardware and algorithm solves the problem.

Одним из эффективных методов моделирования распределенных систем на предлагаемых нейроподобных структурах является метод Монте-Карло. Алгоритм моделирования в этом случае довольно прост. Задается некоторая случайно распределенная топология связей и случайно заданные значения синаптических весов межузловых связей, цифровыми счетчиками подсчитываются усредненные значения вероятности распределения моделируемых энергетических функций для набора случайных событий. One of the effective methods for modeling distributed systems on the proposed neural-like structures is the Monte Carlo method. The modeling algorithm in this case is quite simple. A randomly distributed link topology and randomly set values of the synaptic weights of the inter-node bonds are specified, and the averaged probability values of the distribution of simulated energy functions for a set of random events are calculated by digital counters.

Предлагаемая структура нейроподобного вычислителя может быть применена и при решении различного класса задач с рекуррентными процедурами, когда результаты решения на одном шаге являются исходными для другого шага решения. The proposed structure of a neural-like calculator can be applied to solve a different class of problems with recurrent procedures, when the results of the solution at one step are the source for another step of the solution.

Claims

A HYBRID OPTOELECTRONIC CELL, containing the first and second RAM modules, the first and second optoelectronic operating modules of the network structure, the memory elements of the RAM modules are made on triggers, each of which contains two radiation sources, each source is included in the corresponding trigger arm, the optoelectronic nodes of the first and the second optoelectronic operating modules of the network structure are made in the form of optoelectronic switches electrically connected to a set of calibrated resistors and about optically controlled resistors, characterized in that, in order to expand the functionality of the hybrid optoelectronic cell and increase the speed, a digital counter is introduced into it, two photodetectors are introduced into each memory element, the optoelectronic operating module of the network structure is made in the form of a neural module containing serially connected node of convergence of input signals, node of integrated processing of input signals, quantization and unidirectional transmission of quantization of signals, a node of divergence of output signals, and the node of integrated processing of input signals, quantization and unidirectional transmission of a quantized signal contains a radiation source of a binary optical signal in the transmission circuit of the quantized signal, photodetectors introduced into the memory elements, a digital counter is made on a ring counter on triggers, in the shoulders of each of which radiation sources are connected, a photodetector is connected to the input of the digital counter, which is optically coupled to the radiation source of the binary optical signals of the integrated processing unit of the input signals, quantization and unidirectional transmission of quantized signals, the outputs of the digital counter are optically connected to the corresponding inputs of the second RAM module, the control input of the digital counter is connected to a common highway, the electrical inputs of the convergence unit are the electrical inputs of the neural module, and the outputs of the divergence node are the outputs of the neural module.