TNG QUAN TèNH HèNH NGHIấN CU MNG N RON CHO
RễBT THễNG MINH

T -Hng-K . Phũng C in t , Vin C hc , 264 i cn ,H ni .
Email: [email protected]
Túm tt: Chng trỡnh nghiờn cu Mng n ron trờn th gii . Tỡnh hỡnh
nghiờn cu trong nc .Mt s cụng trỡnh nghiờn c mng n ron ó cụng
b nc ngoi.
Abstract: Neural Network Projects in the World . Rerearchs of Neural
network in Vietnam Researchs of Neural Network in the world..

I.GIOI THIEU
Ngày nay trên thế giới không có
công nghệ nào phát triển nhanh và
mạnh nhu kỹ thuật robot . Nguời ta dự
đoán đến giữa thế kỷ 21 , Robot sẽ trở
thành một trong những động lực quan
trọng nhất của sự phát triển kỹ thuật.
Mạng nơ ron là chìa khoá công nghệ
của thế kỷ 21 trong lĩnh vực trao đổi và
xử lý thông tin. Đó là một hệ thống bao
gồm một số luợng lớn những kiểu đặc
biệt của những bộ xử lý phi tuyến gọi là
nơ ron.
II. CHUONG TRINH NGHIEN CUU
MANG NO RON TOAN CAU:
Nghiên cứu về mạng Nơ ron đã đu-
ợc quan tâm từ những năm 40 của thế
kỷ 20 . Khoảng những năm 90 Nơ ron
đuợc đặc biệt chú ý bởi khả năng ứng
dụng rộng lớn của nó .

NASA .
Bang Massachusetts , có Trung tâm
Dạy học Tính toán và Sinh học tại Viện
Công nghệ Massachusetts -MIT , Nhóm
tính toán ở khoa Não và khoa học Nhận
thức thuộc MIT , NeuoDyne Ins,
Cambridge.
Bang Washington có Phòng Thí nghiệm
Ưng dụng , Trí tuệ Tính toán thuộc Đại
học Washington , Nhóm Nghiên cứu Nơ
ron tại Phòng thí nghiệm Xử lý Thông tin
. Nhóm nghiên cứu Nơ ron thuộc Phòng
thí nghiệm Pacific Northwest tại
Washington.
Bang Texas có Phòng thí nghiệm Kỹ
thuật Nơ ron R&D thuộc Đại học Texas
ở Austin .Phòng thí nghiệm Tính toán
Ưng dụng tại đại học Kỹ thuật Texas .
Bang Pensylvania có Trung tâm Cơ sở
Nơ ron của Nhận thức tại Carnegie
Melon .
Bang Ohio có Phòng Thí nghiệm Hệ
thống Nơ ron Nhân tạo thuộc Đai học
Cincinnati.
Bang New Mexico có Nhóm Tính
toán Thích nghi thuộc Đại học New
Mexico. Nhóm Tính toán Thích nghi Phi
tuyến thuộc Phòng thí nghiệm Quốc gia
Los Alamos .
Bang New Jersey có Nhóm Nghiên

Damstardt. Nhóm Nhìn- Máy tính và
Nhận dạng thuộc Đại học Bon . Trung
tâm nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đức
DFKI thuộc Kaiserlautern . Nhóm
Nghiên cứu Nơ ron của GMD FIRST tại
Berlin.Viện Logic, Tổ hợp và Hệ thống
Suy diễn tại Đại học Karlsruhe.
Pháp:
có Nhóm nghiên cứu Tin-Sinh
học Truờng Cao cấp ,Pari.Nhóm tính
toán Nơ ron thuộc Phòng Tin học Pari
Nord .Nhóm nghiên cứu Nơ ron ở
LEIBNIZ, Grenoble. Nhóm nghiên cứu
Laplace , Mô hình gần đúng trong
Robot và Trí tuệ Nhân tạo ở LEIBNIZ,
Grenoble.
Hungary:
có Nhóm Xử lý thông tin
Nơ ron thuộc Đại học
Eotvos Lorand ,
Budapest .

III.MANG PERCEPTRON NHIEU LOP

MPL
Đây là mạng Nơ ron thuận với những tín
hiệu vào liên tục và những lớp bao gồm :


'
0
x

Lop vao 0
x

1
N
x

IV.THUAT TOAN PHAN HOI :
Buớc 1 :
Đua ra trọng luợng và giá trị
nguỡng bằng những giá trị duơng nhỏ .
Buớc 2:
Đua ra tín hiệu đầu vào
121
,...,,
N
xxx

v giỏ tr u ra mong mun
121
,...,
M

w
ij
là trọng luợng synap của liênkết nút i
với nút j của lớp tieptheo ở thời gian t .
x
'
i
tín hiệu ra của nút i ( hoặc tín
hiệu vào i của mạng nơ ron ) .


hệ số thu nhận ( hệ số tỉ số
dạy học )

j

số hạng sai số cho nút xác định
nhu :

j

=y
j
(1-y
j
)(d
i
-y
i
)

những tín hiệu vào của những giá trị không
đổi . Cho tốc độ hội tụ , một cái có thể
cộng thêm số hạng nhu :w
ij
(t}= w
ij
+
j

x
'
i
+

[ w
ij
(t) - w
ij
(t-1)] , 0 <

< 1
Buớc 5 :
Lặp lại từ buớc 2 .V. MOT SO CONG TRINH MANG NO
RON DA CONG BO O NUOC NGOAI:
Đa số các nhà nghiên cứu các Hệ
thống Thông minh chấp nhận rằng : Trí
tuệ Tính toán (Computational

tuệ Tính toán là khai thác khả năng xử
lý thông tin không chính xác , không
chắc chắn , chỉ đúng một phần và kết
quả đạt đuợc là tính dễ áp dụng ,sự
năng động và các giải pháp chi phí
thấp cho các vấn đề phức tạp . Đây
cũng là mục tiêu do giáo su Lofti A
Zadeh , Đại học California Berkeley (
nguời sáng tạo Lý thuyết Tập Mờ 1965
dua ra vào đầu những năm 1990 đối
với sự phát triển của các Hệ Thông
minh .
Hai dạng của Mạng Nơ ron thuờng
đuợc sử dụng trong Kỹ thuật Robot là
Mạng Hopfield và Mạng Perceptron
nhiều lớp do Hopfied đa ra 1982,
Kohonen 1984, Rumelhart 1986.
Những mạng khác bao gồm Mạng
Cạnh tranh & Hợp tác do Amari &Arbib
nghiên cứu năm 1977 và Mạng Thuởng
phạt do A.G.Barto&C.W.Anderson
1983.
Hệ thống Robot bao gồm 3 hệ thống
phụ là : Hệ thống truyền động , Hệ
thống Nhận dạng và Hệ thống Điều
khiển . Những vấn đề chính của Điều
khiển Robot bao gồm Động học , Động
lực học , Lập kế hoạch đuờng đi (Thiết
lập quĩ đạo ) , Điều khiển , Cảm biến ,
Lập trình và Trí tuệ (Thông minh).

Hexapod Di động, 1993-2000 .
Điều khiển Robot bằng Mạng Nơ ron
đuợc gọi là Điều khiển khớp bằng mô
hình tiểu não CMAC do Albus 1975
1979. Giáo s F.L.Lewis ,Viện nghiên
cứu Robot và Tự động hoá, Đại học
Texas Arlington USA đã ứng dụng
CMAC để điều khiển hệ động lực phi
tuyến, 1997.
Nhận dạng hệ động lực phi tuyến sử
dụng mạng nơ ron đuợc
S.J.Jagannathan, Liên hợp Phân tích
Tự động hoá, USA nghiên cứu năm
1996.
Y.Pao&D.Sobasic 1987 thực hiện hệ
thống điều khiển vị trí robot hai bậc tự
do sử dụng Mạng Nơ ron Perceptron .
A.Guez sử dụng mô hình thích nghi
(MRAC). W.T. Miler sử dụng kỹ thuật
CMAC trong liên kết với phuơng pháp
điều khiển mô men. R.Elsley thực hiện
điều khiển Jacobi nguợc,sử dụng Mạng
Perceptron nhiều lớp.
Mạng Nơ ron Đuợc sử dụng trong cảm
biến và điều khiển Robot nhiều lớp ,
liên tục bởi R.Esley , &Y.Pati 1988.
Điều khiển thích nghi hệ động lực học
phi tuyến sử dụng mạng nơ ron đuợc
giáo su A.M.Annaswamy , Phòng thí
nghiệm Điều khiển thích nghi - Khoa

KAIST, Hãng Thép và Kim loại
Pohang-POSCO, Viện truởng Viện
Điều khiển ,Tự động hoá và Kỹ thuật
Hệ thống, đã nghiên cứu điều khiển và
cảm biến nano cho robot ,2001.
Giáo su T.Fukuda , Khoa Kỹ thuật Vi
Hệ thống,Trung tâm Hợp tác Khoa học
&Công nghệ Cấp cao, Đại học Nagoya-
Nhật bản, nguyên Chủ tịch Hội Robot
và Tự động hóa Quốc tế , Chủ tịch Hội
đồng Công nghệ Nano Quốc tế, đã
nghiên cứu Mạng Mờ-Nơ ron -Thuật
giải AND để điều khiển robot, 2000.
Công nghệ Nano đang mở ra những
triển vọng to lớn. Việc chế tạo ra những
robot nhỏ cỡ Nano 10
-9
mm đòi hỏi
những nghiên cứu mới về cơ sở lý
thuyết cũng nhu công nghệ. Giáo su
Toshio Fukuda , đặc biệt nhấn mạnh
tầm quan trọng của Robot Micro-Nano
trong Kỹ thuật Robot và Tự động hoá
tuơng lai.
Giáo su,Viện sĩ G.M.Edelman ,giải
thuởng Nobel, Viện truởng Viện Khoa
học Nơ ron - USA ,Chủ tịch Hội nghiên
cứu Khoa học Nơ ron Quốc tế, đã mô
phỏng Nơ ron hệ thống Nghe-Nhìn của
loài chim để điều khiển robot ,1999.

VietcomBank , Viện Năng luợng
Nguyên tử , Học viện Kỹ thuật Quân sự
, Đại học Quốc gia - HCM . Công tác
đào tạo đuợc triển khai , đã có những
luận án Tiến sĩ (2) , Thạc sĩ và buớc
đầu đuợc giảng dạy cho sinh viên . Tuy
nhiên những nghiên cứu thuờng rải rác
,cha tập trung thành những nhóm
nghiên cứu mạnh để có thể buớc đầu
đua vào ứng dụng và có thể hợp tác với
các tổ chức quốc tế.

VII.KET LUAN :
Chúng ta tin tuởng rằng cuối thế kỷ 21 ,
những robot không chỉ thông minh, mà còn
biết xúc cảm , chúng có thể có các yêu
sách về quyền chính trị & xã hội . Hàng tỷ
bộ não của con nguời sẽ đuợc kết nối vào
một Mạng Nơ ron Toàn cầu . Con nguời có
thể nạp Trí tuệ, thậm chí cả Nhân cách vào
Mạng Nơ ron Toàn cầu . Giấc mơ sống lâu
, bất tử sẽ trở thành hiện thực

VI. TAI LIEU THAM KHAO:
1. Toshio Fukuda &Naoyuki Kubota
Intelligent Robotic Systems.
Pre- print of Japan-USA Vietnam
Workshop on Rerearch and Education
in System Computation and Control
Engineering,pp.26-

Automatica,Vol.34,N
o
3, March 1998.
7. Gregory Durek & Michael Jenkin
Computational Principles of Mobile
Robots.Cambridge University Press,
2000.