В современном мире существует много данных. Некоторые данные можно обрабатывать с помощью компьютерного зрения, потому что ручная обработка занимает очень много времени и ресурсов. На данный момент существуют решения, которые справляются с  такими задачами. Это нейронные сети на математических нейронах. Наш проект будет решать те же задачи, но на биологических нейронах Ходжкина-Хаксли. Обладая собственной нетривиальной динамикой, нейроны формируют сети со сложными межклеточными взаимодействиями. Характерной особенностью коллективной динамики таких сетей является наличие таких нелинейных эффектов, как мультистабильность, синхронизация, формирование структур активности. Данные нелинейные эффекты и возможность управлять ими, отсутствует в нейронных сетях и персептронах предыдущего поколения.  Будет создана нейронная сеть Хопфилда на основе биологических нейронов Ходжкина-Хаксли, которая будет распознавать изображения. На вход нейронной сети будет подаваться искаженное изображение, а нейронная сеть будет распознавать образы.

Необходимо: 

1) Разработать и исследовать модель нейрона Ходжкина-Хаксли

2) Разработать и исследовать пары нейронов Ходжкина-Хаксли

3) Разработать и исследовать динамику нейронной сети

4) Спроектировать компьютерную программу

5) Отладить программный код, разработать интерфейс и протестировать функционал

На страницу проекта