Ալթունյան, Տիգրան Պավլիկի

Informatics

Աշխատությունը նվիրված է նեյրոհամակարգիչների կառուցման համար նախատեսված տարրերի և սարքերի մշակմանը, դրանց կառուցվածքային առանձնահատկությունների, աշխատանքի սկզբունքների և արդյունավետության ուսումնասիրությանը։ Հետազոտության շրջանակում նեյրոհամակարգիչները դիտարկվում են որպես հաշվողական համակարգեր, որոնց աշխատանքային տրամաբանությունը որոշակիորեն նմանակում է կենսաբանական նյարդային համակարգերում տեղեկատվության զուգահեռ մշակման սկզբունքները։ Ուսումնասիրվում են արհեստական նեյրոնների և դրանց միջև կապերի ապարատային իրականացման հնարավորությունները, ազդանշանների ընդունման, մշակման, փոխանցման և կուտակման համար անհրաժեշտ էլեկտրոնային հանգույցները, ինչպես նաև մեծ թվով տարրերի միասնական համակարգում կազմակերպման սկզբունքները։ Առանձնահատուկ ուշադրություն է դարձվում այն տեխնիկական լուծումներին, որոնք հնարավորություն են տալիս բարձրացնել հաշվարկների արագությունը, ապահովել տվյալների զուգահեռ մշակում և նվազեցնել համակարգի էներգասպառումն ու ապարատային բարդությունը։ Քննության են առնվում նեյրոնային ցանցերի ապարատային իրականացման տարբեր կառուցվածքներ, հիշողության տարրերի և հաշվողական հանգույցների փոխազդեցությունը, կապերի կշիռների ներկայացման ու փոփոխման եղանակները և ուսուցման գործընթացների տեխնիկական ապահովման հնարավորությունները։ Վերլուծվում են առանձին տարրերի էլեկտրական բնութագրերը, արագագործությունը, կայունությունը, ճշգրտությունը և արտաքին ազդեցությունների նկատմամբ զգայունությունը։ Կարևոր տեղ է հատկացվում մշակվող սարքերի համակարգչային մոդելավորմանը և փորձարարական հետազոտությանը, որոնց միջոցով հնարավոր է գնահատել դրանց աշխատանքը տարբեր ռեժիմներում և որոշել կառուցվածքային պարամետրերի ազդեցությունը ընդհանուր համակարգի արդյունավետության վրա։ Ուսումնասիրվում են նաև նեյրոհամակարգչային ճարտարապետությունների ընդլայնման և մեծ թվով հաշվողական տարրերի ինտեգրման հետ կապված խնդիրները։ Հետազոտության արդյունքները կարող են նշանակություն ունենալ պատկերների և ազդանշանների ճանաչման, դասակարգման, կառավարման, կանխատեսման և տվյալների արագ մշակման համար նախատեսված մասնագիտացված հաշվողական համակարգերի զարգացման տեսանկյունից։ Աշխատանքը նպաստում է նեյրոնային հաշվարկների ապարատային հիմքերի կատարելագործմանը՝ համադրելով միկրոէլեկտրոնիկայի, համակարգչային ճարտարագիտության և արհեստական նեյրոնային ցանցերի սկզբունքները։