NC37.003_Công nghệ thông tin Mạng nơron Tế bào

Mở đầu

Công nghệ xử lý trên cơ sở mạng nơron tế bào CNN (Cellular Neural Networks) đã được các nhà khoa học Mỹ và Hungary phát minh vào năm 1992 có tốc độ xử lý 10 phép
tính/giây và được áp dụng cho các hệ thống xử lý ảnh nhanh 10-50000 ảnh/giây. Đây là bước đột phá về chất do cấu trúc của máy tính xử lý CNN là song song với hàng chục ngàn CPU được kết nối thành mạng nơ ron trong một chip. Công nghệ này cho phép giải quyết nhiều bài toán xử lý phức tạp trong thời gian thực mà các máy tính thông thường chưa làm được. Do là một phát minh mới trên nền tảng mạng nơron, xử lý song song nên hàng loạt các hội nghị quốc tế về CNN đã được tổ chức trên thế giới thời gian qua và đã tạo nền tảng khoa học cho công nghệ CNN. Với tốc độ xử lý 10 12 phép tính/giây và xử lý ảnh 10-50000 ảnh/giây ranh giới giữa xử lý tín hiệu tương tự và số không còn nhiều khác biệt.

Các máy tính số sử dụng các bộ vi xử lý với hệ lệnh nối tiếp đã phát triển mạnh trong vài chục năm nay. Mặc dù có các nỗ lực trong việc cải tiến nguyên lý hoạt động của các bộ vi xử lý như xử lý ống lệnh (pipeline), siêu luồng (hyper threading) cùng với việc tăng tốc độ xung đồng hồ làm việc của chip vi xử lý, nhưng tuy vậy về cơ bản vẫn là các bộ xử lý với các hệ lệnh nối tiếp. Việc giải các phương trình sóng phụ thuộc không gian thời gian nhanh trong khoảng thời gian rất ngắn (chẳng hạn một vài micro giây) vẫn còn là thách thức với các máy tính tính toán hiện hành.

Trong nhiều lĩnh vực, yêu cầu về các máy tính có công suất tính toán cực mạnh là rất cấp thiết, như trong xử lý ảnh động thời gian thực, nhận dạng và định vị đa mục tiêu di động trong an ninh quốc phòng, kiểm tra chất lượng sản phẩm chuyển động nhanh trên dây chuyền công nghiệp, xử lý chất lượng ảnh siêu âm trong y tế, chế tạo robot thông minh, chế tạo các thiết bị không người lái…

Gần đây phần lớn những nhà sản xuất bộ vi xử lý trên thế giới đã nhận thấy một trong những thách thức lớn cho công nghệ thông tin trong thời gian sắp tới là tạo được một bộ xử lý có hiệu suất cao và một công nghệ nền để có thể biểu diễn được hình ảnh và video trong thời gian thực hoặc xử lý những tín hiệu ở cùng một thời điểm nhưng thu được từ những nguồn khác nhau trong không gian. Cả hai nhiệm vụ này đều liên quan đến tính toán không gian-thời gian. Việc sử dụng phương trình vi phân đạo hàm riêng rời rạc phi tuyến (Nonlinear Partial Difference Equation-PDE) có thể giúp cho máy tính thực hiện được những tính toán này đã có một ảnh hưởng rất lớn. Khả năng lợi dụng những tiềm năng tính toán tương tự theo mảng tín hiệu thay cho cách tính toán số truyền thống theo dòng bit được đề cập đến như một giải pháp mới. Mô hình mạng nơron tế bào hay phi tuyến tế bào CNN (Cellullar Neural/Nonliear Network) đã thể hiện đầy đủ khái niệm, giới thiệu một mô hình tính tóan mới cho quá trình xử lý ma trận hỗn hợp tín hiệu tương tự và logic. Từ khía cạnh xử lý siêu đẳng kết hợp với khả năng lập trình của CNN đã đưa tới khái niệm máy tính vạn năng tương tự-logic dựa trên mạng nơ ron tế bào (Cellular Neural Network Universal Machine – CNN-UM). Các CNN-UM thế hệ đầu đã tỏ rõ những ưu thế mà chưa bộ xử lý số nào đáp ứng được. Các máy tính CNN-UM trong những thế hệ sau được phát triển theo hướng mở rộng cấu trúc với đặc tính học (learning) và tự thích nghi (adaptive) sẽ cho chúng ta các máy tính tương tự-logic siêu mạnh và thông minh đủ đáp ứng nhiều đòi hỏi khắt khe về tính toán và xử lý trong thực tiễn.

Lĩnh vực xử lý ảnh số tĩnh và xử lý ảnh động (video) đã được hình thành và phát triển vào những thập kỷ đầu của thế kỷ XX. Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ một số ứng dụng như nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh đối với mắt người và xử lý số liệu, nhận dạng cho hệ thống tự động. Một trong những ứng dụng đầu tiên của xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp giữa London và New York vào những năm 1920. Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh (báo), truyền qua cáp và khôi phục lại ở phía thu. Cùng với thời gian, do kỹ thuật máy tính phát triển nên xử lý hình ảnh ngày càng phát triển. Các kỹ thuật cơ bản cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh như làm nổi đường biên và lưu hình ảnh.

Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh và video (ảnh động) phát triển không ngừng. Các kỹ thuật xử lý ảnh số (digital image processing) đang được sử dụng để giải quyết một loạt các vấn đề nhằm nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh. Và xử lý ảnh số được ứng dụng rất nhiều trong y tế, thiên văn học, viễn thám, sinh học, y tế hạt nhân, quân sự, sản xuất công nghiệp …Một ứng dụng rất quan trọng của xử lý ảnh số mà ta không thể không nhắc đến, đó là ứng dụng xử lý ảnh trong lĩnh vực thị giác máy gắn liền với cảm nhận của máy móc tự động. Trong đó, quá trình xử lý thông tin hình ảnh và trích ra những thông tin cần thiết cho bài toán nhận dạng ảnh được sử dụng khá nhiều trong thực tế. Một số vấn đề điển hình ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh tĩnh và ảnh động như tự động nhận dạng chữ in và chữ viết tay, nhận dạng và bám mục tiêu trong quân sự, thị giác máy trong công nghiệp để giám sát, điều khiển và kiểm tra sản phẩm trong dây chuyền sản xuất, tự động nhận dạng vân tay…

Mạng nơron tế bào (Cellular Neural Networks – CNN) là một hệ xử lý song song có rất nhiều ứng dụng và khái niệm mới trong nhiều lĩnh vực. Chíp nơron tế bào đã thúc đẩy sự ra đời của các thế hệ máy tính xử lý ảnh có tốc độ xử lý cực nhanh. Một trong số chúng là máy tính BiI của hãng Analogic Computer Ltd sử dụng chip CNN ACE16k có độ
phân giải 128×128 pixel. Máy tính này còn được tích hợp một bộ xử lý tín hiệu số chất lượng cao DSP cung cấp dữ liệu cho chip CNN và điều khiển hoạt động của chip này. Ngoài ra DSP đóng vai trò quan trọng khi nhiệm vụ xử lý ảnh chứa một số toán hạng logic. Sau khi toàn bộ quá trình tính toán tiền xử lý phức tạp (bao gồm một số lượng
lớn toán hạng xử lý ảnh) được thực hiện bởi chip CNN, DSP sẽ hoàn thành nốt nhiệm vụ còn lại.

Tức là, chíp CNN sẽ lọc ra khoảng 1% ảnh cần quan tâm, và DSP sẽ chỉ làm việc trên phần dữ liệu được rút gọn đáng kể này. Hai bộ xử lý chất lượng cao được tích hợp để tạo
ra một hệ thống thị giác cực mạnh tựa sinh học, có khả năng tính toán ảnh thời gian thực trong các ứng dụng có yêu cầu cao. Bi-I cũng có một bộ xử lý truyền thông hỗ trợ các
giao diện khác nhau, trong đó, giao diện quan trọng nhất là Ethernet 100 Mbit. Chương trình chạy trên Bi-i được nạp qua Ethernet và máy tính chủ có thể đọc, ghi từ Bi-i qua Ethernet. Ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào trong xử lý ảnh tốc độ cao (tốc độ xử lý trên 10000 ảnh/giây) trong công nghiệp đã được nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới triển khai. Ở Việt Nam, lĩnh vực này còn mới mẻ và chưa được nghiên cứu nhiều.

Báo cáo này nhằm giới thiệu cấu trúc, các tính chất cơ bản của mạng nơron tế bào, máy tính thị giác Bi-I, các kết quả nghiên cứu đã đạt được và xu thế phát triển của CNN trong giai đoạn tới. Báo cáo cũng điểm qua các khả năng ứng dụng của công nghệ CNN trong công nghiệp, trong các lĩnh vực y tế, an ninh và quốc phòng