Архітектура високопродуктивного нейрокомп’ютера для розв’язання задач комбінаторної оптимізації

Запропоновано архітектуру новітнього нейрокомп’ютера для ефективного розв’язання задач комбінаторної оптимізації в режимі жорсткого реального часу. Висока продуктивність, компактність, надійність та енергоефективність нової платформи досягається за рахунок відтворення основних властивостей біологічних аналогів та врахування досвіду попередніх розробок. Наведено алгоритм адаптації запропонованої системи до розв’язання NP-складної задачі пошуку максимальної кліки. Сформовано підхід до масштабування нейрокомп’ютера шляхом його складання з блоків меншої розмірності. Показано, що продуктивність такої системи є сумірною з потужністю сучасних суперкомп’ютерів