Человеческий мозг обладает невероятной структурой, позволяющей создавать уникальные правила для решения конкретных задач основываясь на опыте накопленном с течением времени, что позволяет выполнять любые задачи в разы быстрее любого современного компьютера. Именно этим обусловлены исследования в области искусственных нейронных сетей.
Искусственная нейронная сеть – это механизм, моделирующий обработку некоторой задачи человеческим мозгом. Нейронные сети обычно моделируются программами, но могут быть реализованы и электронными компонентами.
Преимущество нейронных сетей по сравнению со стандартными алгоритмами:
параллельная обработка информации;
самообучение т.е. способность получать результат на основе данных, ранее не встречающихся в обучении.
Вышеописанные преимущества ИНС позволяют им решать задачи, которые невозможно решить, применяя стандартные алгоритмические решения.
Развитие нейронных сетей на сегодняшний день позволяет решать множество задач из различных областей, а именно: распознавание речи, обработка зашумлённых данных, прогнозирование, диагностика, обработка сигналов, сегментация сигналов и данных, машинное зрение, распознавание рукописных текстов.
Основное преимущество нейронных сетей заключается в том, что они составляют свои модели на основе полученных данных и не нуждаются в заранее построенной модели. Именно поэтому нейросети часто применяются в таких областях деятельности, в которых есть плохо алгоритмизируемые задачи. К таким областям относятся:
ввод информации, а именно распознавание рукописных текстов и различных отсканированных документов;
автоматизация производства: оптимизация различных процессов на производстве, предупреждение аварийных ситуаций;
медицина: очистка показаний от шумов приборов, постановка диагноза и отслеживание состояния пациента;
авиация: обучение автопилотов и беспилотных летательных аппаратов;
системы безопасности: распознавание лиц, отпечатков пальцев, подписи, автомобильных номеров;
информационная безопасность: обнаружение вторжений, отслеживание трафика в сети, обнаружение подделок.
Исходя из направления развития нейронных сетей можно предположить, что в будущем будут развиваться алгоритмы обучения нейросетей в режиме реального времени, обработки естественных и искусственных языков, распознавания изображений и звуков.
На данный момент наблюдается тенденция поиска и разработки наиболее эффективных методов синхронизации работы ИНС на параллельных устройствах.