title: Investigation of existing systems of modelling brain activity with the aim of identifying problem areas and high complexity software imperfection
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Залуцкая Наталья Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Синельникова Анастасия Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sinelnikova Anastasiia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Богданов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bogdanov Aleksandr Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:18:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:18:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 057792
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12506
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Для решения большого количества задач быстродействия стандартных алгоритмов не хватает, поэтому появилась тенденция задействовать подходы, моделирующие мышление. В данной работе исследованы существующие проекты по моделированию деятельности мозга, а также предложена конфигурация экспериментальной установки, основанная на особенности функциональной асимметрии головного мозга: левое полушарие (аналитическое) моделируется современными графическими ускорителями NVIDIA Tesla P100, правое полушарие сопроцессором IBM Power9, созданного для решения задач искусственного интеллекта. Связь между компонентами осуществляется по сети InfiniBand QDR. Ключевая характеристика системы - балансировка всех компонент по скорости и производительности (разбалансировка в человеческом мозге - это и есть когнитивное расстройство, психическое заболевание). Поэтому скорости всех компонент должны быть грубо сравнимы.  Поскольку для оценки аналитических способностей применяется умножение матрицы на вектор, то для тестирования аналитической части применяется High Perfomance Linpack. Тестирование "правого полушария" основано на распознавании образов, тестирование коммуникатора - на передаче данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: To solve a large number of tasks, the speed of standard algorithms is not enough, so there was a tendency to use approaches that model thinking. In this work, existing projects on modeling brain activity have been investigated, and a configuration of the experimental setup based on the features of functional asymmetry of the brain has been proposed: the left hemisphere (analytical) is modeled by modern NVIDIA Tesla P100 graphics accelerators, the right hemisphere by the IBM Power9 coprocessor. Communication between components is carried out via the InfiniBand QDR network. The key characteristic of the system is the balancing of all components in terms of speed and performance (imbalance in the human brain - this is cognitive disorder, mental illness). Therefore, the speeds of all components must be roughly comparable.  Since to evaluate the analytical abilities matrix multiplication by vector is used, High Perfomance Linpack is used to test the analytical part. Testing the "right hemisphere" is based on pattern recognition, communicator testing - on data transmission.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование деятельности мозга
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейроморфические технологии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: TrueNorth
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Power9
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: суперкомпьютер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: когнитивные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тестирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: InfiniBand
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: High-performance LINPACK
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: функциональная асимметрия мозга.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling of brain activity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neuromorphic technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: TrueNorth
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Power9
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: supercomputer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cognitive systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: testing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: InfiniBand
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: High-performance LINPACK
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: functional brain asymmetry.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigation of existing systems of modelling brain activity with the aim of identifying problem areas and high complexity software imperfection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование существующих систем моделирования деятельности головного мозга с целью выявления проблемных участков и несовершенств ПО высокой сложности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaya_Sinelnikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12506/1/Magisterskaya_Sinelnikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,01 MB
resources.filename: reviewSV_rev_sineln.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12506/2/reviewSV_rev_sineln.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 44,96 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Sinelnikova_A_S_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12506/3/reviewSV_Recenziya_Sinelnikova_A_S_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 760,31 kB