Радиоэлектроника и АВМ.

Основное отличие аналогового компьютера от дискретного (цифрового) заключается в том, что в АВМ числовые данные представляются в виде аналоговых физических параметров: скорость, длина, напряжение, сила тока, давление. Первым в мировой истории аналоговым компьютером стала изобретенная в 1622 году логарифмическая линейка (в ней данные представляются в виде изменяющейся длины «задающей» и «результирующей» шкалы). Эта АВМ широко применялась студентами, инженерами и учеными в научных и технических расчетах вплоть до появления первых персональных компьютеров.

Типы АВМ

АВМ работает с реальными физическими процессами (тип рабочего тела): движение различных жидкостей или газов, и их параметрами. К ним можно отнести скорость, длину, силу, силу тока, сопротивление, давление, температуру и др. Аналоговый компьютер (устройство) отличается от ЭВМ тем, что лишен программы управления. То есть нет специальных команд, которые бы помогали ему справляться с задачами. Круг решаемых задач определяется архитектурой устройства, а результат зависит только от конкретных настроек и условий (обстоятельств), которые должны находиться в заданном диапазоне (см. Мера, эталон).
Так, встречаются: механические; пневматические; гидравлические; электрические; комбинированные; электромеханические. К механическому типу относят такие устройства, которые имеют механические перемещения. Из-за особенностей этого варианта машины необходимо масштабировать переменные, а также вести силовой расчет конструкции и мертвых ходов. Этот тип имеет свои достоинства и недостатки. Машина надежная и справляется с различными математическими задачами. Вместе с тем имеет высокую стоимость, непростой механизм разработки и крупные размеры. Пневматический вид работает с показателями давления воздуха. В составе этой машины часто можно увидеть дроссели, емкости и мембраны. Этот тип АВМ практически не имеет каких-либо погрешностей. Сейчас часто его можно встретить в промышленности, которая требует повышенной вибрационной стойкости и работе при перепадах температур.
Гидравлический тип работает с дифференциальными уравнениями, которые связаны с протеканием воды (жидкостей). Ранее эти машины можно было встретить во многих фирмах, до 80-х годов XX века. Сейчас есть лишь две гидравлические АВМ, которые находятся в музее. По аналогии можно догадаться, что электрические устройства берут за показатели электрическое напряжение постоянного тока. Популярны благодаря надежным свойствам, скорости работы, удобному регулированию и точным конечным данным.
Электромеханический тип имеет в своем составе механические и электрические элементы. Для машины этого вида характерны вращающиеся трансформаторы и тахогенераторы. Устройство имеет скользящие контакты, поэтому менее надежно, чем предыдущие варианты. 

Примеры

Примеров аналоговых компьютеров за время их существования собралось множество. К примеру, в 1962 году была создана АВМ «Итератор». Она помогала решать особый вид задач, связанный с линейными уравнениями. Этот прибор функционирует благодаря особому способу, которым ученые обязаны Ньютону. Также «Итератор» легко справляется с линейными алгебраическими уравнениями.
«МН». Название является аббревиатурой - «модель нелинейная». Изначально устройство должно было работать с задачами Коши. Самым ярким представителем линейки является «МН-18». Это средней мощности прибор, который может решать сложные динамические уравнения.
Тележка Монте-Карло. Этот компьютер появился благодаря Энрико Ферми. Он был рассчитан на исследование движения нейтронов. Для получения результатов был взят за основу метод Монте-Карло.
ZAM - это очередное семейство аналоговых машин, которые были созданы в Варшаве. Их производство началось в 60-е годы XX века. Каждое устройство работало на основе двоичной системы исчисления. Примечание. Принято считать, что мозг человека - самое популярное «аналоговое устройство». Ученые считают его сильным и работоспособным устройством, который когда-либо существовал. 

Нейроосети с глубоким обучением и метаматериалы

И вот на примере возрождения из полувекового забвения АВМ мы в очередной раз убеждаемся в непреходящей народной мудрости – «новое – это хорошо забытое старое». А возрождение это происходит благодаря появлению метаматериалов,  которые должны выполнять заданные преобразования. На сегодняшний день известны несколько разновидностей аналоговых вычислителей, созданных на базе метаматериалов, которые работают с электромагнитными волнами. А недавно создан прототип АВМ на базе метаматериала, выполняющего вычислительные операции с использованием акустических волн.

Метаматериал-вычислитель, разработанный в Федеральной политехнической школе Лозанны (École polytechnique fédérale de Lausanne – EPFL), выполняет сложные преобразования фронта и формы звуковой волны в процессе ее отражения от структуры метаматериала (при отражении звуковой волны от «природных» поверхностей ее характеристики, как известно, не изменяются). Главной отличительной особенностью «лозаннского компьютера» является то, что он работает с «пространственными преобразованиями» акустической волны, для восприятия которых нет необходимости в дополнительных преобразующих подсистемах. Все же существующие на сегодняшний день аналоговые компьютеры на базе метаматериалов работают с «частотными преобразованиями», для работы с которыми необходимы дополнительные подсистемы, выполняющие прямое и обратное преобразование Фурье.

Швейцарские изобретатели утверждают, что с помощью созданного ими метаматериала можно решать дифференциальные уравнения второго порядка, выполнять операции дифференцирования, интегрирования, непрерывного преобразования сигналов, обработки изображений, реализовывать нейросети. По их мнению, комплекс указанных вычислительных способностей может служить основой моделирования динамики сложных биологических систем в медицине и нейробиологии.

К аналоговой схемотехнике обратились специалисты IBM Research – Equivalent-accuracy accelerated neural-network training using analogue memory. Задача, стоявшая перед ними, состояла в резком повышении производительности и эффективности нейросетей в задачах глубокого машинного обучения. Дело в том, что даже современные многоядерные вычислители с архитектурой фон Неймана (на настоящий день ведущие генеалогию от видеокарт) не слишком оптимальны для задач нейросетей, своеобразных аналогов нервных систем животных и человека.

Да, кремниевые процессоры перемалывают легионы чисел с бухгалтерской точностью (Паскаль же изобретал свою счетную машину для помощи папе-мытарю…). Они несопоставимо быстрее сигналов в нервных сетях. И – точнее! Но, нейронов в головном мозгу много-много больше. И они работают с очень и очень высокой степенью параллелизма. Так что архитектуры фон Неймана соревнуются с ними явно не на своем поле. Поэтому инженеры IBM и решили перенести обработку «нейросетевой» информации из регистров процессора в память.

Сетки энергонезависимой памяти ускоряют глубокое обучение нейронных сетей путем выполнения вычислений там, где данные хранятся. (Источник: IBM)

Для этого оказались весьма подходящими микросхемы энергонезависимой памяти с изменением фазового состояния, Phase-change memory, PCM. Их халькогенид, тот самый материал, что используется в перезаписываемых оптических носителях DVD-RW, под действием нагрева мигрирует из морфного состояния в кристаллическое. И вот оказалось, что точности этой самой миграции между фазовыми точками вполне достаточно для решения конкретных задач глубокого обучения.
Так что для формирования весовых коэффициентов многоуровневых нейронных сетей были использованы почти те же приемы, с помощью которых на аналоговых ЭВМ моделировались дифференциальные уравнения; тем же суммированием через резистивные цепочки, обеспечивающим высочайшую параллельность вычислений. Только искомая величина накапливается не на обкладках конденсатора, а изменяет фазовое состояние вещества. Со значительной ошибкой, которая в данном случае не важна.