Купить статью

Оценивается эффективность применения модифицированной нейронной сети U-Net при поиске отличий на изображениях, сформированных в разных спектральных областях: видимой и радиочастотной. В нейронной сети выполнены модификации сверточных слоев путем замены блоков свертки на нейроморфные микробиологические ячейки, которые посредством управляемого процесса биокоррозии частично разрушают ячеистую скелетную структуру и изменяют свою проводимость. Разработана процедура обучения модифицированной нейронной сети, основанная на стимуляции бактериального слоя, для коррозионного разрушения проводящих компонентов. Анализ функционирования показал высокую эффективность конфигурирования нейросетевых элементов и их способность образовывать связанные активные структуры. Выявленная особенность нейросетевой ячейки приводит к возникновению автогенерации сигналов нейронными единицами, что делает возможным обработку проходящей через сеть информации не только в пассивном режиме, но и путем взаимодействия с локальной электрической активностью. Исследование генерируемых активностей выявило интегральный эффект сложения сигналов нейроморфных ячеек с образованием результирующего отклика сложной формы, включающего в себя спектральные составляющие всех ячеек-соседей. Преимущество перед аналогичными нейросетевыми структурами заключается в контроле правильности обучения не путем оценки реакции сети на тестовые данные, а по изменению суммарной активности нейронов. В обученной и сформированной нейронной сети, в которой сконфигурированы проводящие структуры, возникновение спонтанной активности происходит значительно реже, чем в первоначальной исходной конфигурации, в которой ячейки не подверглись биокоррозии и обладали максимальной проводимостью. Проведенные эксперименты показали эффективность применения модифицированной сети U-Net для выявления отличий на изображениях, представляющих объекты съемки в разных спектральных составляющих. Комплексный подход сравнения изображений, использующий видимый и радиоспектр, позволил выявить отличия, скрытые геометрическими особенностями местности. Практическая новизна выполненного исследования заключается в разработанной модификации нейроморфных ячеек, в которых достигается высокое быстродействие решаемой задачи за счет массивно-параллельной организации детектирования изменений на изображениях. Возможность построения комплексных нейроморфных вычислительных структур и увеличение их быстродействия стало возможным благодаря самостоятельной генерации активности микробиологическими ячейками.