Типы формируемых управляющих информационных наносхем и функциональных наносхем

2.2.1. Типы формируемых управляющих информационных наносхем – АЛУ, ОЗУ, ПЗУ, АЦП, ЦАП, ПЛИС, квантовые регистры, однородные вычислительные среды:

· систолические процессорные структуры для обработки сигналов и изображений;

· волновые процессорные структуры для обработки сигналов и изображений;

· клеточные автоматы для моделирования процессов самоорганизации;

· многослойные нейронные сети («с обучением под контролем учителя» и «с обучение без контроля учителя» – самообучающиеся: персептрон Розенблатта, неокогнитрон Фокушимы, самоорганизующиеся карты Кохонена, нейросети со структурой и алгоритмом адаптивной работы определяемой решаемой задачей);

· распределённые однородные нейросетевые вычислительные среды, совмещённые с наносенсорами типа сетчатки (ретины) – фотосенсоры: искусственная сетчатка глаза, химические сенсоры – искусственный нос, сенсоры давления – тактильные свойства кожи и т.п.;

· конвейерная обработка массивов данных при решении уравнений математической физики, распознавания образов, обработке многомерных сигналов и изображений, решении задач адаптивного динамичного управления.

2.2.2. Типы формируемых функциональных наносхем – распределённые 2D/3D массивы – 2D/3D матрицы:

· инжекционные нанодвижители (ИНД);

· инжекционные магнитодинамические наногенераторы (ИМДНГ); 

· квантовые энергетические элементы – плоские 2 D градиентные концентраторы (2D ГК); 

· широкополосные фотоэлементы на базе 2D ГК и логопериодических наноразмерных вибраторов для радиотехнического детектирования электромагнитных волн УФ, оптического, ИК-диапазонов;

· наногироскопы – сенсоры линейных и угловых ускорений, необходимы для ориентации и управления движением;

· туннельные нанолазеры, необходимы для лазерной локации, ориентации – обнаружение и огибание препятствий, подсветка меток для машинного зрения.

Входные данные – формы: графическая, текстовая, параметрическая

2.3.1. Входная графическая информация нанокомпилятора (вводится и редактируется с помощью встроенного графического редактора, храниться в графических файлах специального формата) – 2D/3D графическое описание функциональных наноэлементов и матричных структур на базе функциональных наноэлементов (шаблонов квантовых точек (QCA – Quantum Cellular Automate), инжекционных нанодвижителей, квантовых энергетических элементов, оптических наноэлементов и других).

2.3.2. Входная текстовая информация нанокомпилятора (вводится и редактируется с помощью встроенного текстового редактора, храниться в текстовых файлах) – поведенческое описание управляющих информационных наносхем на основе использования объектно-ориентированных языков HDL-описания и синтезабельных IP-ядер (Hardware Description Language – язык описания аппаратуры; IP – Intellectual Private – интеллектуальная собственность, http://cordis.europa.eu/esprit/src/omi-list.htm, www.opencores.org): VHDL, Verilog, SystemC, C, C++.

2.3.3. Входная параметрическая информация нанокомпилятора (вводится через диалоговые панели, упорядочивается в структурах данных, храниться в базах данных нанокомпилятора) – топологические, электрофизические и энергетические параметры 2D/3D моделей наноэлементов; параметры уравнений математической физики (Шрёдингера, Пуассона, диффузии, непрерывности, теплопроводности и других) применяемых для моделирования функциональных и управляющих информационных наносхем.

Внутренняя обработка

2.4.1. Внутренняя обработка графической информации – разработка и оптимизация 2D/3D топологии и верификация библиотечных элементов на базе ШКТ (QCA) для цифровых наносхем, а также, разработка и оптимизация 2D/3D топологий функциональных наноэлементов – ИНД, ИМДНГ, 2D ГК, широкополосных фотоприёмников, наногироскопов и т.п.

2.4.2. Внутренняя обработка текстовой информации – лексический, синтаксический и семантический анализаторы текстовых поведенческих HDL-описаний на алгоритмических языках высокого уровня VHDL, Verilog, SystemC, C, C++, включая синтезабельные IP-ядра, с целью верификации исходных текстов и генерации регистрового RTL-описания проектируемых цифровых наносхем и, далее, разработки и оптимизации 2D/3D топологий наносхем на основе верифицированных библиотечных НЭ, на базе ШКТ (QCA).

2.4.3. Внутренняя обработка параметрической информации – используется для установки и изменения режимов обработки текстовой и графической информации.