NEURONOVÁ BUDOUCNOST - Euro.cz

Zprávy

Přihlášení

NEURONOVÁ BUDOUCNOST

, Pavel Matocha,
NEURONOVÁ BUDOUCNOST
Zdroj: Euro.cz

Dálková správa sítí z jednoho centra snižuje náklady

Dobře řízená společnost nekupuje software, který se líbí jejím počítačovým technikům, ale ten, který přinese například snížení nákladů či zvýšení výkonu. Novinkou v tomto smyslu jsou tři významné produkty, a to Unicenter TNG od společnosti Compu ter Associates, Tivoli Enterprice od IBM a HP OpenView od Hewlett Packard. Všechny sledují firemní IT prostředí z perspektivy podnikových procesů (včetně hardwaru, síťových prvků, operačních systémů, databází a aplikací) a jejich přín osem je právě redukce nákladů na správu počítačových sítí.

Největší podíl na trhu softwaru pro správu systémů měl v loňském roce podle výzkumu společnosti IDC produkt Unicenter. Využívá jej například i New York Board of Trade (řídí burzovní transakce probíhající v reálném čase) či izraelská poli cie (zajišťuje centrální řízení národní informační infrastruktury).

Nejakčnější využití našel asi ve Formuli 1, ve vozech stáje West McLaren. Jeho výkonný ředitel Ron Dennis říká, že Unicenter poskytuje týmovým inženýrům jednoduchý přístup k informacím o okamžitém výkonu vozu a všem potřebným analýzám. TN G monitoruje komplexně celou formuli, včetně okamžité gravitační síly, která působí na pilota. Pod kapotou se skrývá stovka senzorů, které sledují motor, převodovku, podvozek a zavěšení kol a informace vysílají rádiovým signálem do počítače ve stáji.

Computer Associates má podle počítačových expertů před konkurencí náskok zejména v třídimenzionální vizualizaci a v uplatnění technologie pracující na bázi teorie neuronových sítí.

Předvídání budoucnosti.

Unicenter, zdokonalený technologií neuronových sítí, dokáže novým způsobem analyzovat systém a na základě historických údajů a okamžitých informací předvídat budoucí možné problémy. Podává pak hlášení typu: „Pravděpodobn ost, že se během příštích dvaceti minut systém výkonově zahltí, je 80 procent. Zatímco lidé mají schopnost sledovat a vyhodnocovat naráz pouze několik parametrů, neuronové sítě mohou pracovat s tisíci parametry současně.

„Při jedné z našich prvních zkušeností tento produkt předpověděl, že se server dostane se stoprocentní pravděpodobností do stavu velkého snížení výkonu. A skutečně, když jsme monitorovali server, zjistili jsme, že jeho výkonnost je velmi zasa žena, prohlásil manažer technických služeb společnosti DAOU Systems Bruce Allison.

Princip neuronové sítě.

Umělá neuronová síť (v počítačové terminologii) je hustě propojená síť jednoduchých prvků nesoucích základní informaci (v nejjednodušším případě pouze v podobě dvou stavů: 0 a 1), které napodobují spojení a funkce l idského mozku. Síť se tedy skládá z množství jednoduchých jednotek (uzlů) spojených různě intenzivními vazbami. Neurální sítě řeší problémy, které jsou pro člověka snadné, ale pro klasické počítačové systémy jinak obtížně řešitelné, jako je napříkla d rozpoznávání řeči a tvarů. Jedním z největších přínosů systémů založených na teorii neuronové sítě je jejich schopnost se samostatně učit, tedy přizpůsobovat se změnám v realitě a zdokonalovat se. Na principech neuronové sítě pracuj e umělá inteligence.

Neuronové sítě se učí ze zadané sady příkladů, ze kterých si samy odvozují algoritmus, jak určovat ze vstupních dat očekávaný výstup. Vstupem mohou být například míry, váhy, zbarvení a tvrdost různých semínek a výstupem jméno květiny, která ze semínek vyroste. Nebo mohou být na vstupu sady fotografií různých lidí a na výstupu jména těchto lidí. Systém se z těchto dat naučí řešit daný úkol a aplikuje potom naučený algoritmus i na nová vstupní data.

Předností neuronových sítí je tedy jejich schopnost rozpoznávat podstatné znaky a vzorce v extrémně velkých souborech vstupních dat. A dále také skutečnost, že i po částečném poškození je síť schopna nadále generovat dobré výsledky. Proto se s neuronovými sítěmi počítá v budoucnosti například v kontrolních systémech vojenských letadel. NASA pracuje na projektu robotů řízených umělými neuronovými sítěmi, kteří by měli prozkoumávat cizí planety.

Neuronových sítí se užívá i k prognózování. Například někteří investoři na kapitálových trzích využívají analýz a doporučení těchto systémů.

Od serverů po nápojové automaty.

Jak se IT sítě prudce rozrůstají co do velikosti i různorodosti, multiplatformové schopnosti spravujících sofwarů se stávají stále důležitější. Například zmíněný Unicenter TNG je schopen pracovat v nejrůznějšíc h operačních systémech (Windows NT, HP-UX, Solaris, OS/390), zvládá množství nejrůznějších činností (distribuci softwaru, správu osobních počítačů i serverů, kontrolu skladu, zálohování a dolování dat, zabezpečení systémů), pracuje v reáln ém čase a zároveň nabízí třídimenzionální pohled na propojené počítačové systémy. Umožňuje tak od jednoho počítače řídit a spravovat sítě počítačů, ale i bankomatů či automatů na colu rozmístěných po celém světě. Informace o zahlcení systému, nedostatku tisícikorunových bankovek či zvýšené teplotě nápojů jsou generovány automaticky a hlášeny správci.

(Informace o principu neuronové sítě jsou zpracovány podle encyklopedie Encarta Online Deluxe.)