• Modeliranje kompleksnih dinamičnih problemov z metodami mehkega računanja
Naročnik: Javna agencija za raziskovalno dejavnost RS
Tip projekta: Bilaterarni projekti
Trajanje projekta: 2010 - 2011
  • Opis

Obstaja mnogo kompleksnih dinamičnih sistemov, ki jih želimo nadzirati in/ali krmiliti. Ker slednji običajno niso teoretično obvladljivi, se pri modeliranju odločamo za adaptivni pristop. Tehnike mehkega računanja, ki obsegajo umetne nevronske mreže, evolucijske algoritme, mehko logiko in druge naravne algoritme, predstavljajo aktualne metode za reševanje takšnih problemov, med katerimi so najbolj znani razpoznavanje, klasificiranje, optimizacija, identifikacija in simulacija. Zgrajeni modeli nam nato lahko služijo kot podlaga za zaprto-zančno vodenje teh kompleksnih sistemov.

Izbira relevantnih vhodov v model je pomembna naloga, ki jo lahko rešujemo na različne načine, na primer s klasičnimi postopki (korelacijska, spektralna analiza), z analizo povprečne medsebojne informacije med vhodi in izhodi ali s preoblikovanjem podatkov (metode PCA, ICA). Ti algoritmi so nadzorovani s posebnimi cenilnimi funkcijami, ki izhajajo iz napak med dejanskimi izhodi in izhodi modela. V primeru, da porazdelitev napak ne sledi normalni porazdelitvi, je potrebno namesto srednje kvadratne napake vzeti za cenilno funkcijo višjih redov, na primer informacijski meri entropijo in divergenco. Tedaj so postopki učenja/evolucije še posebej zahtevni v smislu procesorskega časa, kar implicira paralelno programiranje/procesiranje.

Za nekaj praktičnih aplikacij, ki sodijo v kategorijo kompleksnih dinamičnih problemov bomo iskali najprimernejše metode sinteze modelov za krmiljenje, ob upoštevanju značilnosti omenjenih naravnih algoritmov, najprimernejših cenilnih funkcij in orodij za paralelno programiranje/procesiranje na različnih nivojih strojne opreme. Na osnovi predhodnih analiz bo sledila realizacija izbranih modelov in njihovo testiranje.

Zadnje aktivnosti iz zgornjega področja raziskav lahko razdelimo v tri konkretne sklope: (i) paralelna implementacija informacijsko-teoretičnega procesiranja na grafičnih procesorjih, (ii) razvoj novih postopkov za razvrščanje podatkov na osnovi ansambelskega pristopa in (iii) snovanje informacijskega procesiranja v živih celicah z umetnimi genskimi represorji.

/* */