İnsan beyninin məlumatı necə bu qədər effektiv şəkildə əlaqələndirdiyini və emal etdiyini heç soruşmusunuzmu?
Neyromorfik hesablama insan beynindən ilham alan hesablamanın bir qoludur.
Bu məqalə neyromorfik hesablama sahəsinə daxil olacaq.
Və bu, necə işlədiyinə dair bir fikir verəcəkdir. Onun necə istifadə oluna biləcəyini, həmçinin faydaları və mənfi cəhətlərini kəşf edəcəksiniz.
Bilməli olduğunuz hər şeyi topladıq.
İnsan Beyindən İlham Almaq
The insan beyni son dərəcə mürəkkəb informasiya emal sistemidir. Sinapslarla əlaqəli milyardlarla neyrondan ibarətdir. Neyronlar bir-biri ilə qarşılıqlı əlaqədə olurlar. Neyron və sinaps şəbəkəsi nümunələri müəyyən edir.
Bu sistem sayəsində biz dili emal edə və qərar qəbul edə bilərik.
Neyromorfik hesablama insan beyninin strukturunu və funksiyasını təqlid edir.
Rəqəmsal məntiq və ikili koda əsaslanan tipik hesablama sistemləri əvəzinə, neyromorfik hesablama süni neyron və sinaps şəbəkələrindən istifadə edərək hesablamalar aparır. Və bu süni neyronlar və sinapslar bioloji analoqları ilə eyni şəkildə fəaliyyət göstərir.
Burada məqsəd standart hesablama sistemlərindən daha səmərəli və miqyaslana bilən kompüter sistemləri yaratmaqdır. Alimlər və mühəndislər mövcud hesablama sistemlərinin məhdudiyyətlərini aradan qaldırmağa çalışırlar.
Bu necə çalışır mı?
Süni sinir şəbəkələri insan beynindəki neyron şəbəkələrinə əsaslanır. Məlumat paylanmış şəkildə idarə olunur.
Bu, tez və səmərəli emal etməyə imkan verir. Hesablamaları aparmaq üçün mərkəzi emal vahidindən istifadə edən klassik hesablamadan fərqli olaraq, neyromorf hesablama çoxlu sayda kiçik, ixtisaslaşmış prosessorlardan istifadə edir. Və bu prosessorlar mürəkkəb problemləri həll etmək üçün əməkdaşlıq edirlər.
Neyromorfik Hesablama Tətbiqləri
Şəkil və Nitqin Tanınması
Neyromorfik hesablamalar görüntü və nitqin tanınmasını dəyişdirmək potensialına malikdir. Beləliklə, elm adamları naxışların işlənməsi və tanınması üçün yeni bir üsul tətbiq etməyə çalışırlar. Neyromorfik sistemlər, məsələn, öyrədilə bilər obyektləri aşkar etmək fotolarda.
Yaxud səsi daha dəqiqliklə mətnə köçürə bilərik.
Təbii Dillə İşləmə (NLP)
Neyromorfik hesablama yeni və daha güclü NLP üsulları yaratmağa çalışır. Ünsiyyət olunan məlumatın mənasını və kontekstini başa düşmək üçün bu alqoritmlərdən mətni, səsi və digər ünsiyyət formalarını qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər.
Muxtar Vasitələr
Neyromorfik hesablamalar özünü idarə edən avtomobillərin inkişafında getdikcə daha vacib hala gəlir. Neyromorfik sistemlər real vaxt rejimində sensor məlumatlarını toplaya və şərh edə bilər. Beləliklə, avtonom avtomobillər mühakimə yürütə bilər. Və onlar ətraf mühitə cavab olaraq hərəkətlər edə bilərlər.
Neyromorfik hesablamanın faydaları
Qurulmamış və səs-küylü məlumatlarla işləmək bacarığı
O, strukturlaşdırılmamış məlumatları idarə edə bilər. Strukturlaşdırılmış və təmiz məlumatlara ehtiyacı olan ənənəvi kompüter sistemlərindən fərqli olaraq, neyromorfik sistemlər çirkli və strukturlaşdırılmamış məlumatların öhdəsindən gəlmək üçün qurulur. Bu, onları real dünya məlumatlarını emal etmək və şərh etmək üçün mükəmməl edir.
Həddindən artıq paralellik
Neyromorfik hesablama sistemləri eyni vaxtda bir neçə hesablama apara bilər. Bu, onları real vaxt rejimində məlumatların işlənməsini tələb edən proqramlar üçün ideal hala gətirir. Beləliklə, o, görüntü və nitqin tanınması və elmi simulyasiyalar kimi tətbiqlər üçün idealdır.
Aşağı enerji istehlakı
Neyromorfik hesablamanın əsas üstünlüklərindən biri onun çox az elektrik istehlak etməsidir. Neyromorfik hesablama sistemləri daha az enerji ilə işləmək üçün nəzərdə tutulub. Bu, böyük miqdarda enerji istifadə edən adi kompüterlərdən daha yaxşıdır. Buna görə də onlar sensorlar və dronlar kimi quraşdırılmış sistemlər üçün mükəmməldir.
Neyromorfik hesablamanın çatışmazlıqları
Çoxsaylı faydalarına baxmayaraq, neyromorfik hesablama hələ də ən erkən mərhələlərindədir. Və onun əsas istifadəsini yavaşlatan bir sıra maneələrlə üzləşir. Məsələn, hazırda standartlaşdırılmış alqoritmlər və alətlər çatışmazlığı var. Bu, neyromorfik sistemlərlə işləməyi akademiklər və tərtibatçılar üçün problemli edir.
Bundan əlavə, neyromorfik hesablama üçün lazım olan avadanlıq hələ də kifayət qədər bahalıdır. Bir çox insan üçün əlçatmaz ola bilər. Bundan əlavə, neyromorfik sistemlər indiki kompüter platformaları ilə uyğun gəlmir.
Bu, onların mövcud infrastrukturla əlaqə qurmaq potensialını məhdudlaşdırır.
Bu məhdudiyyətlərə görə neyromorfik hesablama cəmiyyəti standartlaşdırılmış alqoritmlər qurmalıdır. Bu, neyromorfik hesablamanı hər kəs üçün daha əlçatan və praktik edəcək.
Neyromorfik hesablamada real həyatda irəliləyişlər
Yaxşı, indi biz irəliləyişlərlə haradayıq?
Yaxşı, bizdə TrueNorth var. Bu, real vaxt rejimində çətin hesablamaları yerinə yetirmək üçün IBM tərəfindən qurulmuş bir növ neyromorfik prosessordur. O, aşağı enerji istehlakı üçün nəzərdə tutulmuş unikal dizayndan istifadə edir. Həmçinin, insan beyninin strukturunu təkrarlayır.
Qualcomm-un Zeroth platforması bu işdə başqa bir nümunədir.
Bu, aşağı güclü, yüksək performanslı AI yaratmaq üçün neyromorfik hesablama yanaşmalarından istifadə edən AI platformasıdır. Bu platforma AI tətbiqləri üçün genişlənə bilən həllər təklif etmək üçün aparat və proqram təminatını birləşdirir. etmək nəzərdə tutulur süni intellekt daha əlçatandır.
Gələcək nədir?
Neyromorfik Hesablamanın gələcəyi parlaq görünür. Bu kompüter istifadəsinə innovativ yanaşmadır. Onun süni intellektdə inqilab edəcəyini gözləyirik. Bundan əlavə, o, məlumatları daha tez və effektiv şəkildə emal edə bilər.
Alimlər bu texnologiya ilə inteqrasiya edə bilərlər kənar hesablama. Bu o deməkdir ki, biz mərkəzi yerə yönləndirmək əvəzinə yerli olaraq emal edə bilərik.
Neyromorfik Hesablamanın Edge Computing ilə birləşməsi süni intellekt və robototexnika sahəsində maraqlı irəliləyişlərlə nəticələnəcək. Məsələn, robotlar real vaxt rejimində mühakimə yürütə və ətrafdakılara cavab verə biləcəklər.
Bu texnologiya real vaxt rejimində emal və qərar qəbul etmənin vacib olduğu bankçılıq, tədqiqat və səhiyyə kimi sahələrdə də dəyərli olacaq.
Wrap Up
Nəticə olaraq, neyromorfik hesablama sürətlə genişlənən bir intizamdır. O, insan beyninin hesablamada effektivliyini təkrarlaya bilər.
Sahə hələ də inkişaf etsə də, artıq müəyyən çətinliklərlə üzləşir.
Neyromorfik hesablamanın daha geniş şəkildə istifadə edilməsi və əlçatan olması üçün cəmiyyətin standartlaşdırılmış alqoritmlər və daha çox istifadəçi dostu aparat üçün təkan verməsi çox vacibdir.
Cavab yaz