UKŁAD ELEKTRONICZNY ŚLEDZĄCY SŁOŃCE

"Świat Nauki" nr 12/1994 r., artykuł John'a Iovine'a pt.:

BUDUJEMY ELEKTRONICZNY NEURON

JOHN IOVINE jest autorem kilku książek o nauce i elektronice. Czytelnicy Świata Nauki znają go z artykułu „I ty możesz zostać inżynierem genetykiem” zamieszczonego w sierpniu br. (1994) w dziale „Naukowiec amator”. Doświadczenia wykonuje w piwnicy swego domu w Staten Island (stan Nowy Jork). 

Sieci neuropodobne to obwody elektroniczne, które działają i uczą się zgodnie z zasadami funkcjonowania biologicznych modeli ludzkiego mózgu. Są one zwykle wykorzystywane w komputerach jako sterowniki, koprocesory albo systemy operacyjne. Naukowcy mają nadzieję, że badanie sieci o skomplikowanej architekturze, naśladujących prawdziwe struktury neuronowe, umożliwi poznanie przebiegających w mózgu procesów uczenia się, zbierania informacji i reakcji na różne uszkodzenia. Być może w przyszłości sieci neuropodobne staną się najważniejszą częścią myślących maszyn [patrz: Marvin Minsky, „Nie będzie nas, będą roboty?”, strona 90]. Mogą też pomóc w rozwiązaniu problemów, z którymi nie uporano się stosując standardowe techniki programowania. Na przykład posłużą do opracowania algorytmów realizujących w czasie rzeczywistym takie zadania, które mózg wykonuje z wielką łatwością - jak rozumienie mowy albo rozpoznawanie obrazów.

Sieć neuropodobna składa się z jednostek pełniących funkcję neuronów oraz połączeń działających jak dendryty i aksony. Połączenia zmieniają amplitudę sygnału wytwarzanego przez jednostki, co pozwala modelować silę oddziaływania synaps. Każda jednostka podobnie jak neuron przewodzi tylko wtedy, gdy sygnał wejściowy jest silniejszy niż pewna wartość progowa. Podstawową zaletą takiej struktury jest zdolność do uczenia się. Mówiąc dokładniej, sieć zmienia siłę połączeń między synapsami (każdemu połączeniu przypisuje pewną wagę). Sygnał wyjściowy jest modyfikowany podczas przekazywania go między jednostkami zgodnie z wagą odpowiadającą danemu połączeniu. Niektóre połączenia stają się silniejsze, inne słabsze. Uczenie sieci polega na wielokrotnym wykonaniu przez nią programów treningowych, które zmieniają siłę połączeń. Skutkiem takiego treningu jest zmiana intensywności sygnałów wysyłanych przez jednostki tworzące sieć [patrz: Geoftrey E. Hinton, „Jak sieci neuropodobne uczą się na podstawie doświadczeń"; Świat Nauki, listopad 1992].

W rubryce tej pisano już o programie komputerowym [patrz: Świat Nauki, listopad 1992] emulującym działanie sieci neuropodobnej. Poniżej przedstawiam sposób budowy sieci, która może obracać się w kierunku poruszającego się źródła światła (na przykład Słońca) dzięki silniczkowi. Wszystkie części potrzebne do tej konstrukcji są dostępne w sklepach z artykułami elektronicznymi.

Działanie sieci jest proste, częściowo dlatego, że składa się ona z jednego tylko neuronu. Jego funkcję pełni wzmacniacz operacyjny typu 741, układ scalony często stosowany przez elektroników. Kupując wzmacniacz upewnij się, że załączono do niego schemat z ponumerowanymi wyprowadzeniami.

Dwie fotokomórki z siarczku kadmu (wielkości paznokcia małego palca) będą pełnić funkcję zakończeń nerwowych przekazujących bodźce do neuronu. Ich oporność zmienia się w zależności od oświetlenia. Przyklej fotokomórki do plastikowej podstawki o wymiarach około 3x5 cm w odległości kilku centymetrów od siebie, a między nimi przymocuj kawałek plastiku o podobnych wymiarach, tak aby całość przypominała odwróconą literę T. Plastik nie może być przezroczysty: ten, którego używałem, pomalowałem na czarno.

Pozostałą część obwodu zmontuj na sztywnej podstawce umieszczonej kilka centymetrów od fotodetektorów. Dobrze jest użyć w tym celu perforowanej płytki plastikowej, w której można osadzać poszczególne elementy, co daje gwarancję dobrej jakości styków.

Potrzebny nam też zasilacz: dwie 9-woltowe baterie będą w sam raz. Połącz drutem dodatni biegun jednej baterii z ujemnym biegunem drugiej; pozostałe dwie elektrody tworzą bieguny zasilana. Zasilania wymagają cztery elementy: dwie fotokomórki, wzmacniacz operacyjny i silniczek. Połącz je równolegle z zasilaczem. Dla wygody możesz także włączyć do obwodu przełącznik.

Na schemacie widoczne są także oporniki, które stabilizują prąd płynący w obwodzie. Potencjometr o oporze 10k połączony z fotokomórką reguluje napięcie sterujące wzmacniaczem, czyli siłę sprzężenia.

Połącz fotokomórki z wyprowadzeniami 2 i 3 wzmacniacza, a bieguny zasilacza z wyprowadzeniami l i 4. Sygnał wyjściowy wzmacniacza (wyprowadzenie 6) przekazywany jest do dwóch tranzystorów. Jeden z nich, oznaczony symbolem Q1, jest tranzystorem typu n-p-n, drugi zaś, Q2 - typu p-n-p. Tranzystory sterują działaniem silnika i mogą być w pewnym sensie uważane za sztuczne neurony ruchowe. Tranzystory wytwarzają sygnał tylko wtedy, gdy wzmacniacz operacyjny generuje napięcie wyjściowe.

Silniczek musi być dostosowany do zasilania prądem stałym i niskim napięciem. Ten, którego używałem, był zasilany napięciem 12 V, a jego wirnik wykonywał jeden obrót na minutę. Jeśli szybkość obrotów jest nadmierna, musisz zmniejszyć ją łącząc silniczek z jakąś dużą przekładnią. Oś silniczka powinna mieć co najmniej 6 cm długości; ja sam musiałem przedłużyć ją sztywną plastikową rurką.

Podczas sesji treningowej oświetl jednakowo obie fotokomórki, na przykład za pomocą umieszczonej nad nimi lampy. Ustaw taką wartość oporu potencjometru, aby silniczek się zatrzymał. W ten sposób tak ustalasz siłę sprzężenia, że wzmacniacz operacyjny nie wytwarza napięcia, gdy fotokomórki są jednakowo oświetlane. Jeśli zaś oświetlenie fotokomórek jest różne, wówczas napięcie wyjściowe wzmacniacza jest albo dodatnie (co uaktywnia tranzystor typu n-p-n, albo ujemne (wyzwalające tranzystor p-n-p). Napięcie pojawia się na tym tranzystorze, który jest połączony ze słabiej oświetloną fotokomórką.

Aby przetestować działanie obwodu, zasłoń jedną fotokomórkę; wirnik silniczka powinien obracać się, dopóki jej nie odsłonisz. Zasłoń teraz drugą fotokomórkę; wirnik powinien zacząć kręcić się w przeciwnym kierunku.

Następnie przyklej płytkę z fotokomórkami do osi wirnika tak, aby czujniki skierowane były do góry, i oświetl je pod pewnym kątem. Jeśli wirnik obraca się w złym kierunku (fotokomórki oddalają się od światła), zamień miejscami druty zasilające silniczek. Być może trzeba będzie zmniejszyć natężenie światła; w pełnym słońcu może nastąpić nasycenie detektorów. Przykryj wtedy fotokomórki kolorowym półprzeźroczystym plastikiem.

Sygnały docierające do neuronu równoważą się, jeśli światło pada jednakowo na oba czujniki. Ruch Słońca zaburza te równowagę; sygnał z jednej fotokomórki jest silniejszy niż z drugiej. Wzmacniacz operacyjny uruchamia wtedy silnik, który przywraca właściwe położenie fotokomórek. Zwróć uwagę na to, że zbudowany obwód neuropdobny obraca się w kierunku źródła światła, choć nie skorzystaliśmy ani z równań, ani z algorytmu numerycznego. Skonstruowany mechanizm nadaje się do natychmiastowego zastosowania w energetyce słonecznej. Na przykład można go połączyć z bateriami słonecznymi, piecami albo podgrzewaczami wody. Gwarantuje bowiem, że na dane urządzenie zawsze będzie padać największy strumień światła.

Obwód, który zbudowałeś, można udoskonalać na wiele sposobów, na przykład podłączenie drugiej sieci pozwoli śledzić ruch źródła światła w płaszczyźnie poziomej i pionowej. Ambitni majsterkowicze mogą zastąpić fotokomórki innymi detektorami, na przykład antenami radiowymi, aby śledzić ruch satelitów wysyłających fale radiowe. Zbudowane urządzenie nie „gubi" sygnału gdyż samoczynnie koryguje swe położenie. Fotokomórki czułe na podczerwień mogą wykrywać ruch źródła ciepła, co wykorzystano w technice wojskowej do określania położenia celu. Możliwości jest bardzo wiele, ale nie spodziewaj się, że ten neuron zyska świadomość.

Oprogramowanie sieci neuropodobnej

Zawile wersje opisanego układu wymagają zbudowania dość skomplikowanego obwodu. Takie konstrukcje najlepiej chyba wykonać w postaci programów komputerowych. Napisany przeze mnie program w języku BASIC emuluje działanie jednej z pierwszych sieci neuropodobnych (Perceptronu) skonstruowaną w 1957 roku przez Franka Rosenblatta z Cornell University. Perceptron rozpoznaje kształty i litery. Ten i inne programy emulujące działanie sieci neuropodobnych, nagrane na dyskietce w standardzie IBM, można kupić za 9.95 dolara (plus koszt przesyłki i doręczenia) w Images Company, P. O. Box 140742, Staten Island, NY 10314, [phone].

Tłumaczył

Jerzy Łusakowski

---