Техника - молодёжи 1989-05, страница 13

ПАМЯТИ Константина Александровича БОРИНА (1908—1989 гг.)

Константин Александрович Борин почти тридцать лет, с 1960 года, был членом редколлегии журнала. Герою Социалистического Труде, комбайнеру, которого а 30— 50-е годы знала аса страна, ученому, преподавателю Сельскохозяйственной академии имени Тимирязева Константину Александровичу Борину пратила роль «свадебного генералаа. Он по-деловому откликался на любую просьбу редакции — написать пи статью, выступить лн перед читателями, отрецензировать пи рукопись. К нему обращались мы, когда требовалось поддержать разумные преобразования а нашем

многострадальном сельском хозяйстве или

аации. Борин ратовал на страницах журнала за необходимость совершенствования существующей уборочной техники. Одним из первых Константин Александрович выдвинул не страницах «ТМ» ндею перехода от комбайнового к стационарному обмолоту зерновых на токах с применением современной техники. Он постоянно напоминал о вековом опыте русских крестьян, на который нужно опираться сегодня. Знал о нем Борин, выходец из нижегородской деревни, не понаслышке. С детстве занимался крестьянским трудом, потом учился а городе ремеслу жестянщика, работал на заводе. Но проходил в рабочих недолго, вернулся в родную деревню, а а 1933 году по призыву партии поехал с группой земляков на Кубань, где, выучившись на комбайнера, начал борьбу за стехеноаские ме

тоды уборки хлеба. Крестьянская сметка, основательность, знание механизмов и жадность до работы, как он сам говорил, помогли Борину-комбайнеру добиться в предаоенныа годы не превзойденных доныне результатов. За ударный труд К. А. Борин был награжден тремя орденами Ленина. Прошел войну «от звонка до звонка», а 1943 году осколок мины попал ему а грудь, но... застрял в обложке депутатского мандате. В послевоенные годы, уже учесь а сельхозакадемии, каждое пето приезжал в ской колхоз и вновь работал на комбайне от зарн до зари. Защитил кандидатскую диссертацию, много лет преподавал в Тимирязевке.

Мы, работавшие с Константином Александровичем Бориным, ценили его доброту, открытость, честность, верность слову, любовь к Родине и к труду хлебороба кек ее символу.

В последнее время появляется немало сообщений о примерах практического применения нейро-ноподобных сетей, работающих по принципу коллективного принятия решений. В июле 1987 года в Сан-Диего (США) прошла вторая ежегодная международная конференция по нейронным сетям. Ее участники могли наблюдать работу нейронных сетей на выставленных образцах новых систем, уже внедренных на промышленных предприятиях, в научных центрах и медицинских учреждениях. Например, демонстрировалась работа автоматической системы контроля качества массовой продукции, по замкнутому пути непрерывно движется игрушечный состав, платформы которого уставлены бутылочками с сиропом, а на экране графического дисплея видно, как выбраковываются бутылочки с перекошенными этикетками, с неплотно закрытыми крышками и пр.

Разработанная фирмой Глобал Холонетикс, эта нейронная сеть рассчитана на работу в жестких условиях заводского производства. Новые системы такого типа уже установлены на многих предприятиях США, где они проверяют качество кондитерских изделий, покрышек, электрических батареек и другой продукции. В структуру системы заложена способность решать более 100 различных задач контроля качества. При этом она руководствуется не перечнем предписаний, позволяющих отличить некачественное изделие от качественного, а образами, усвоенными ею в процессе обучения. В обученной системе между ее многочисленными простыми процессорами («нейронами») связи устанавли

ваются таким образом, чтобы при поступлении определенных входных данных на выходе появлялся соответствующий результат.

При переключении системы с одной задачи на другую характер этих связей меняется так, что система приобретает способность усваивать другой образ. Если контролируется внешний вид изделия, то на входе нейронной сети устанавливается видеокамера, которая воспринимает исследуемый объект и производит предварительную обработку изображения с применением лазеров и новейших оптических устройств — пространственных модуляторов света. Изображение разбивается на 65 000 точечных элементов, которые с помощью алгоритма «сжатия» преобразуются в 32 числа, содержащих самую существенную информацию о форме, внешнем виде и ориентации предмета Затем нейронная сеть сравнивает данные, поступившие с видеокамеры, с теми, что хранятся в ее памяти (после обучения), и классифицирует объект. Конечно, с подобной задачей в принципе могла бы справиться и обычная ЭВМ, но программа для ее решения была бы гораздо сложнее, а это затрудняло бы ее использование в специфических заводских условиях.

Нейронные сети хорошо зарекомендовали себя не только в распознавании образов. Специалисты одного из исследовательских медицинских центров в Сан-Франциско еще в конце 70-х годов успешно применили такую сеть для анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ), больных эпилепсией. Система почти безошибочно предсказывала исход нейрохирургической операции, которую предстояло перенести эпи

лептику. В другом эксперименте по анализу ЭЭГ сеть заранее предсказывала наступление усталости у летчиков-испытателей, выполнявших сложные задания, требующие быстрых визуально-моторных реакций. Как убедились нейрофизиологи, по сравнению с применяемыми здесь стандартными тестами сеть проявляет себя лучше.

Возможности нейронных сетей не оставили равнодушными также банкиров, финансистов, торговцев. Проведя сложный анализ предприятия, под которое, скажем, банк выдает ссуду, система с большой точностью может оценить степень риска и способность лиц, берущих кредит, расплатиться с банком. Для авиакомпаний подобные системы могут оптимально и оперативно распределять имеющееся число мест в пассажирских самолетах по многочисленным авиалиниям с учетом сезона, погоды, длительности полета, предпочтительной для пассажиров классности и т. д. На химических заводах нейронные сети могут анализировать влияние различных пропорций исходных веществ на свойства конечного продукта, а также способны решать и обратную задачу — разрабатывать новые материалы.

Сейчас в США более ста компаний развернули исследования по применению нейронных сетей для решения своих специфических задач. И конечно, в их число уже вошли и такие «специфические» задачи, как военные действия... По словам одного из руководителей крупной исследовательской организации, работающей в области обороны, нейронные сети «будут важнее, чем атомная бомба».

Подготовил О. КУДРЯБОВ

11