|
Hozirgi texnik tahrir
Kapillyar sekvensiya deyarli to'liq inson genomini muvaffaqiyatli ketma-ketlashtirishning birinchi usuli bo'lsa-da, u hali ham juda qimmat va tijorat maqsadlarida juda uzoq vaqt talab etadi. 2005 yildan beri kapillyarlarning ketma-ketligi Illumina bo'yoqlar ketma-ketligi, piroseksiyalash va SMRT ketma-ketligi kabi yuqori o'tkazuvchanlik (ilgari "yangi avlod") texnologiyasi yordamida asta-sekin o'zgartirildi. [33] Ushbu texnologiyalarning barchasi asosiy ov miltig'i strategiyasidan foydalanishda davom etmoqda, ya'ni genom parchalanishi orqali parallellashtirish va shablonni yaratish.
Boshqa texnologiyalar paydo bo'lmoqda, shu jumladan nanopor texnologiyasi. Nanopor ketma-ketligi texnologiyasi hali ham takomillashib borayotgan bo'lsa-da, uning portativligi va uzoq o'qish potentsiali butun genomli ketma-ketlikdagi ilovalarga tegishli. [34]
Tahlilni tahrirlash
Aslida, to'liq genom ketma-ketligi individual organizm DNKsining xom nukleotidlar ketma-ketligini ta'minlashi mumkin. Shu bilan birga, ushbu ketma -ketlikning biologik yoki tibbiy ma'nosini ta'minlash uchun qo'shimcha tahlillarni o'tkazish kerak, masalan, bu ma'lumotni kasallikning oldini olishda qanday ishlatish mumkin. Ma'lumotlarning ketma -ketligini tahlil qilish usullari ishlab chiqilmoqda va takomillashtirilmoqda.
Neyron to'rlarnining qo'llanishi.
Reja:
1.Neyron
2. Neyron to'rlarnining qo'llanishi.
Neyron, nevron (neyro... ) - nerv hujayrasi, Nerv sistemasining asosiy strukturaviy va funksional birligi, kalta dendritlar va uzun aksondan iborat (sxema). Hayvon xujayrasiga xos organizmlardan tashqari, Neyron sitoplazma (neyroplazma)sida neyrofibrillalar (tigroid modda) boʻladi. Sezuvchi, koʻshuvchi va effektor Neyron farq qilinadi. Neyron nerv impulslarini retseptorlardan markaziy nerv sistemasiga (sezuvchi Neyron), markaziy nerv sistemasidan ijrochi aʼzolarga (harakatlanuvchi Neyron) oʻtkazadi, boshqa bir qancha nerv hujayralarini oʻzaro biriktiradi (qoʻshuvchi Neyron) Neyronlar oʻzaro va ijrochi aʼzolar hujayralari bilan sinapslar orqali aloqada boʻladi. Bosh miya katta yarim sharlari poʻstlogʻi, miyacha, markaziy nerv sistemasining boshqa baʼzi boʻlimlari neyroni murakkab tuzilgan. Neyronlar oʻlchami va soni turli hayvonlar va odamda turlicha. akson bn dentrid yoki dentrid bn akson tutashgan joy sinaps deyiladi sinapslardan mediator suyuqligi chiqadi. suyuqlikning vazifasi nerv impulslarini utkizb berish sun’iy neyronlar birlashuvi bilan yuzaga kelgan, biologik
nerv to‘rini juda ham soddalashtirilgan ko‘rinishidir. Bu o‘rinda soddalashtirish darajasi
neyronlar va ular o‘rtasidagi bog‘lanishlarning beqiyos murakkabligi bilan belgilanadi. Biologik
nerv tizimlarida har bir neyron xossalar va funksiyalar to‘plamiga ega bo‘lib, ular ichida
miyaning kommunikatsion tizimini tashkil qiluvchi nerv tolalari bo‘yicha elektroximik
signallarni qabul qilish, ishlov berish va uzatish funksiyalari noyob hisoblanadi.
Sun’iy neyron to‘rlari o‘z arxitekturasi bilan ajralib turadi: neyron-lar o‘rtasidagi
bog‘lanishlar tuzilmasi, qatlamlar soni, neyronlarni faollashtirish funksiyalari, o‘rganish
algoritmlari. Bu nuqtayi nazardan mashhur SNT ichidan statistik, dinamik to‘rlar va
fuzzy
-
tuzilmalar; bir yoki ko‘p qatlamli to‘rlarni ajratib ko‘rsatish mumkin. Neyron tarmoq nafaqat faoliyatni, balki inson asab tizimining tuzilishini ham taqlid qiladi. Bunday tarmoq ko'p sonli individual hisoblash elementlaridan ("neyronlar") iborat. Ko'pgina hollarda, har bir "neyron" tarmoqning ma'lum bir qatlamiga ishora qiladi. Kirish ma'lumotlari tarmoqning barcha qatlamlarida ketma-ket qayta ishlanadi. Har bir "neyron" ning parametrlari kirish ma'lumotlarining oldingi to'plamlari bo'yicha olingan natijalarga qarab o'zgarishi mumkin, shu bilan butun tizimning tartibini o'zgartiradi.
Mail.Ru Group’dagi Mail.ru qidiruvi rahbari Andrey Kalinin ta’kidlashicha, neyron tarmoqlar boshqa mashinani o‘rganish algoritmlari bilan bir xil muammolarni hal qilishga qodir, farq faqat o‘rganishga yondashuvdadir.
Neyron tarmoqlar hal qila oladigan barcha vazifalar qandaydir tarzda o'rganish bilan bog'liq. Neyron tarmoqlarni qo'llashning asosiy yo'nalishlari qatoriga prognozlash, qaror qabul qilish, naqshni aniqlash, optimallashtirish, ma'lumotlarni tahlil qilish kiradi.
Rossiyadagi Microsoft texnologiyalari hamkorlik dasturlari direktori Vlad Shershulskiy neyron tarmoqlar hozirda keng qoʻllanilayotganini taʼkidlaydi: “Masalan, koʻplab yirik internet saytlari ulardan foydalanuvchilarning xatti-harakatlariga munosabatni tabiiyroq va oʻz auditoriyasi uchun foydali qilish uchun foydalanadi. Neyron tarmoqlar ko'pchilikning asosini tashkil qiladi zamonaviy tizimlar nutqni aniqlash va sintez qilish, shuningdek tasvirni aniqlash va qayta ishlash. Ular sanoat robotlari yoki o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillar bo'lsin, ba'zi navigatsiya tizimlarida qo'llaniladi. Neyron tarmoqlarga asoslangan algoritmlar himoya qiladi Axborot tizimlari zararli hujumlardan himoya qiladi va tarmoqdagi noqonuniy tarkibni aniqlashga yordam beradi.
Shershulskiyning fikricha, qisqa muddatda (5-10 yil) neyron tarmoqlar yanada kengroq qo'llaniladi:
Qishloq xo'jaligi kombaynini tasavvur qiling, uning aktuatorlari bir nechta videokameralar bilan jihozlangan. U har bir o‘simlikni o‘z traektoriya chizig‘i bo‘ylab daqiqasiga besh mingta suratga oladi va neyron tarmog‘i yordamida uning begona o‘t ekanligini, kasallik yoki zararkunandalar bilan kasallanganligini tahlil qiladi. Va u har bir o'simlikka alohida munosabatda bo'ladi. Fantaziyami? Endi unchalik emas. Va besh yildan keyin bu odatiy holga aylanishi mumkin. - Vlad Shershulskiy, Microsoft
Moskva fizika-texnika institutining Tirik tizimlar markazining asab tizimlari va chuqur o'rganish laboratoriyasi boshlig'i Mixail Burtsev 2016-2018 yillar uchun neyron tarmoqlarni rivojlantirishning taxminiy xaritasini beradi:
materiallar oqimini boshqarish yoki ob'ektlarning joylashishini (omborlarda, transportda) optimallashtiradigan o'z-o'zini o'rganish tizimlari;
ishlab chiqarish jarayonlari va qurilmalarini (shu jumladan robotlashtirilgan) aqlli, o'z-o'zini o'rganishni boshqarish tizimlari;
konferentsiyalar va shaxsiy foydalanish uchun "parvozda" universal tarjima tizimlarining paydo bo'lishi;
bot-maslahatchilarning paydo bo'lishi texnik yordam yoki shaxsiy yordamchilar, insonga yaqin vazifalarda.
“Yandeks” kompaniyasining texnologiyalarni tarqatish bo‘yicha direktori Grigoriy Bakunovning fikricha, yaqin besh yil ichida neyron tarmoqlarni tarqatishning asosi bunday tizimlarning turli qarorlar qabul qilish qobiliyati bo‘ladi:
Do'stlaringiz bilan baham: |
