Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Neyron şəbəkələri süni intellekt cəmiyyətində qurulmuş bir anlayışdır. Praktiklərin əksəriyyəti praktiki olaraq hər hansı bir diqqətəlayiq neyron şəbəkəsi təlimi üçün əhəmiyyətli emal və enerji tələblərindən xəbərdardır.
Yəni ərazinin irəliləməsi üçün yeni növ avadanlıq lazımdır. Bəzi mütəxəssislər hesab edirlər ki, bu kvant kompüteri həmin avadanlıq parçasıdır.
Kvant hesablama nəhəng potensiala malik olmasına baxmayaraq, inkişafı uzun onilliklər çəkəcək texnologiyadır. Fizika nəzəriyyələri hələ faydalı və sərfəli məhsulların yaradılmasına imkan verəcək dərəcədə inkişaf etdirilməyib.
Burada neyromorfik texnologiyanın istifadəsi aktualdır.
Çiplərin neyron kimi davrandığı bir arxitekturadan istifadə edərək, neyromorfik texnologiya beynin üstünlüklərindən istifadə edir. Bu məqalə yaxından nəzərdən keçiriləcək süni intellekt və neyromorfik texnologiyalar, eləcə də onların fərqli və oxşar cəhətləri.
Beləliklə, Neyromorfik texnologiya nədir?
Neyromorfik texnologiya daha çox beynimiz kimi işləyən kompüterlər yaratmaq üçün bir texnikadır. Bu, beynimizin neyronları və onları birləşdirən sinapslarla eyni fundamental quruluşa malik xüsusi kompüter çiplərinin hazırlanmasını nəzərdə tutur.
Bu çiplər məlumatları necə emal etmək qabiliyyətinə malikdir insan beyni edir ki, bu da onları nümunənin tanınması və qərar qəbulu kimi xüsusi fəaliyyətlərdə daha effektiv edir.
Sadə dillə desək, bu, insanlar kimi daha çox “düşünməyə” və “öyrənə” bilən kompüterlər yaratmaq üçün texnikadır, eyni zamanda daha az enerji sərf edir və bunu dərhal edir.
O, Süni İntellektlə (AI) müqayisə edilə bilər, lakin mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə etmək əvəzinə, beynimizin necə işlədiyini təqlid edir.
Neyromorfik texnologiya necə işləyir?
Neyromorfik texnologiyanın işləməsi üçün beynimizin neyronları və onları birləşdirən sinapslarla eyni fundamental quruluşa malik xüsusi kompüter çipləri qurulmalıdır.
Bu çiplər insan beyninin etdiyi kimi məlumatları emal etmək qabiliyyətinə malikdir, bu da onları nümunənin tanınması və qərar qəbulu kimi xüsusi fəaliyyətlərdə daha effektiv edir.
Sadəcə olaraq, çip beyindəki neyronları birləşdirən sinapslar şəbəkəsi kimi işləmək üçün hazırlanmışdır.
Beynin məlumatı necə emal etdiyi kimi, çip də paralel olaraq məlumatları emal etmək qabiliyyətinə malikdir. Enerjiyə qənaət etməklə yanaşı, çip adi kompüter prosessorlarından daha az enerji sərf etməklə məlumatları təhlil edə və dərhal mühakimə yürütə bilir.
Şəkildə iti müəyyən edə bilən kompüter yaratmaq üçün neyromorfik texnologiyadan istifadə etməyi düşünün. Çipin şəbəkəsindəki hər bir süni neyron, xəz, dörd ayaq və ya quyruq kimi müəyyən bir xüsusiyyət üçün təsviri skan etməkdən məsul olacaq.
Bu bir itdir, kifayət qədər bu neyronlar şəkildə eyni xüsusiyyətləri görəndə başqa bir neyrona siqnal verəcəklər.
Neyromorfik texnologiyanın real həyatda istifadə halları
Bu gün neyromorfik texnologiya üçün çoxsaylı praktik istifadələr mövcuddur, məsələn:
Robototexnika: Robotların hərəkəti və davranışları neyromorfik sistemlər tərəfindən idarə oluna bilər və bu sistemlər həmçinin robotlara sensor məlumatlarına əsaslanaraq qərarlar qəbul etməyə imkan verir.
Avtonom sistemlər: Neyromorfik texnologiya real vaxt rejimində qərar qəbul etmək, hərəkətin planlaşdırılması və idarə edilməsi və özünü idarə edən avtomobillərdə, dronlarda və digər avtonom sistemlərdə qavrayış üçün istifadə edilə bilər.
Şəkil və səsin tanınması: Neyromorfik sistemlər təhlükəsizlik sistemləri, şəkil axtarışı və axtarış sistemləri və nitqlə idarə olunan cihazlar kimi tətbiqlərdə dəyərlidir, çünki onlar obyektin tanınması, üz tanıma, və nitqin mətnə çevrilməsi.
Əşyaların İnterneti (IoT): Kameralar, mikrofonlar və sensorlar kimi Əşyaların İnterneti cihazları neyromorfik texnologiyadan istifadə edərək məlumatları yerli olaraq təhlil edə bilər, bu da buludlara əhəmiyyətli həcmdə məlumat göndərmək ehtiyacını aradan qaldırır.
Səhiyyə: Neyromorfik sistemlər protez əzalar və idrak yardımı, həmçinin tibbi görüntüləmə, diaqnostika və terapiya kimi köməkçi texnologiyanı təkmilləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.
Maliyyə: Real vaxtda maliyyə məlumatlarının təhlili, saxta əməliyyatların aşkarlanması və investisiya seçimləri hamısı neyromorfik texnologiya ilə edilə bilər.
İndi neyromorfik texnologiya ilə yaxşı tanış oldunuz, süni intellekt və onların arasındakı fərq və oxşarlıqlar haqqında danışmağın vaxtı gəldi.
İndi süni intellekt və ya süni intellekt nədir?
Süni intellekt və ya AI, insanlar kimi düşünmək və bilik əldə etmək üçün nəzərdə tutulmuş maşınlarda insan intellektinin təkrarlanmasıdır.
Bu, nitqi başa düşmək, şəkilləri müəyyən etmək, tez qərarlar qəbul etmək və məsələləri həll etmək kimi insan intellektinə ehtiyac duyan əməliyyatları yerinə yetirməyə qadir olan kompüter sistemlərinin işlənib hazırlanmasını nəzərdə tutur.
Robotlara insanlar kimi düşünməyə və öyrənməyə imkan verən texnologiya süni intellekt (AI) kimi tanınır.
O, nitqi başa düşmək, üzləri müəyyən etmək və mühakimə yürütmək kimi insanı adi olaraq tələb edən tapşırıqları yerinə yetirməyə qadir olan kompüterlər və digər qurğular yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Neyromorfik texnologiya Vs Süni İntellekt
Süni intellekt (AI) və neyromorfik texnologiya bir-biri ilə sıx əlaqəli, lakin fərqli mövzulardır.
Elektronikanın alt sahəsi olan neyromorfik texnologiyanın məqsədi insan beyninin fəaliyyətini simulyasiya etmək üçün xüsusi avadanlıqdan istifadə etməkdir.
Əksinə, süni intellektin sahəsi daha böyükdür və intellektual robotların yaradılması üçün geniş texnologiya və üsulları əhatə edir. Bu, süni intellekt, kompüter görmə və təbii dil emalı kimi texnikaları əhatə edə bilər.
Neyromorfik sistemlərin xüsusilə beynin neyron quruluşunu təqlid etmək üçün yaradılması, AI sistemlərinin geniş dizayn diapazonu üzərində qurula bilməsi neyromorfik texnologiya ilə AI arasındakı əsas fərqlərdən biridir.
Bu o deməkdir ki, neyromorfik sistemlər bəzi tapşırıqlarda standart AI sistemlərindən daha bacarıqlı ola bilsələr də, eyni zamanda daha məhdud ola bilərlər.
Neyromorfik sistemlərin məhdud fəaliyyətlər toplusunu yerinə yetirmək üçün dizaynı və yeni vəzifələrə sürətlə uyğunlaşmaqda potensial çətinliyi səbəbindən süni intellektdən daha az çevik olması başqa bir mühüm fərqdir.
Bununla belə, neyromorfik sistemlər daha çox enerjiyə qənaət etmək və robotlar və özünü idarə edən avtomobillər kimi operativ qərar qəbul etməyin zəruri olduğu real vaxt proqramlarında yaxşı işləmə potensialına malikdir.
Burada nəzərə alınmalı bəzi vacib məqamlar var:
- Süni intellekt (AI) intellektual maşınların qurulması üçün müxtəlif texnologiyalar və strategiyaları özündə birləşdirən daha ümumi sahə olsa da, neyromorfik texnologiya xüsusi avadanlıqdan istifadə edərək insan beyninin əməliyyatlarını təqlid etməyə çalışan elektronikanın alt dəstidir.
- Ənənəvi olaraq insan intellektinə aid edilən nitqin tanınması, şəklin müəyyənləşdirilməsi və qərar qəbul etmə kimi fəaliyyətlərdə neyromorfik sistemlər son dərəcə təsirli olmaq üçün yaradılır. Digər tərəfdən, süni intellekt sistemləri ənənəvi olaraq insan zəkasına ehtiyacı olan müxtəlif işləri yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər.
- Süni intellekt sistemləri geniş dizayn diapazonu üzərində qurula bilsə də, neyromorfik texnologiya real neyronların və sinapsların necə işlədiyinə bənzər şəkildə işləmək üçün yaradılmış süni neyronlardan və sinapslardan istifadə edir.
- Ənənəvi olaraq insan intellektinə aid edilən nitqin tanınması, təsvirin identifikasiyası və qərar qəbul etmə kimi fəaliyyətlərdə neyromorfik sistemlər son dərəcə təsirli olmaq üçün yaradılır. Digər tərəfdən, ənənəvi olaraq insan intellektinə ehtiyacı olan müxtəlif işlər süni intellekt sistemləri tərəfindən tamamlana bilər.
- Neyromorfik texnologiya inanılmaz dərəcədə səmərəli və çevik olan intellektual sistemlər yaratmaq üçün istifadə oluna bilər, süni intellekt isə insanların təkbaşına yerinə yetirməsi çətin və ya qeyri-mümkün olan tapşırıqları yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər.
- Süni intellekt (AI) və neyromorfik texnologiyalar adətən insan zəkasını tələb edən müxtəlif vəzifələri yerinə yetirməyə qadir olan möhkəm, ağıllı sistemlər yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Neyromorfik texnologiya və süni intellektin gələcəyi nədir?
Süni intellekt (AI) və neyromorfik texnologiya iki maraqlı və sürətlə inkişaf edən tədqiqat və inkişaf sahəsidir.
Neyromorfik texnologiyanın gələcəkdə daha da təsirli və güclü olacağı gözlənilir.
Bu, robototexnika, özünü idarə edən avtomobillər və ev avtomatlaşdırması kimi sahələrdə real vaxt rejimində qərar qəbul etmək və aşağı enerji istehlakı üçün yeni istifadələrlə nəticələnə bilər.
Bundan əlavə, neyromorfik prosessorların məlumatları yerli olaraq təhlil etmək və sadəcə lazımi məlumatları buludla ötürmək üçün kameralar və sensorlar da daxil olmaqla müxtəlif daxili sistemlərdə və IoT qadcetlərində istifadə ediləcəyi gözlənilir.
Dərin öyrənmə, gücləndirici öyrənmə və izah edilə bilən AI, növbəti illərdə sürətli böyüməsi gözlənilən AI tədqiqatının üç sahəsidir. Bu yeniliklər süni intellekt sistemlərini daha güclü, daha dəqiq və şəffaf edəcək.
Süni intellektdən istifadənin səhiyyə, bankçılıq və logistika da daxil olmaqla bir sıra sektorlarda da artacağı gözlənilir. Süni intellekt, məsələn, saxta maliyyə əməliyyatlarını avtomatik aşkar etmək və ya klinisyenlərə daha dəqiq diaqnoz qoymağa kömək etmək üçün böyük həcmdə tibbi məlumatları təhlil etmək üçün istifadə edilə bilər.
Süni intellektin həmçinin protezlər, idrak vasitələri və virtual köməkçilər də daxil olmaqla köməkçi texnologiyanın yaradılması və inkişafında mühüm rol oynaması gözlənilir.
Nəticə
Nəhayət, süni intellekt sektorunun tam effektiv olması üçün neyromorfik aparat tələb olunan yeni bir texnologiya növüdür.
Bunun üçün ən yaxşı seçim neyromorfik prosessorlar kimi görünür və bir sıra müəssisələr bu texnologiyanı və aparat süni intellektinin gələcəyini inkişaf etdirməyə çalışırlar.
İnşallah bu sahədə daha çox kommersiya araşdırması aparılacaq və neyron şəbəkə hardware tezliklə mövcud olacaq.
Süni intellekt tərtibatçıları sayəsində dünya nəticədə dəyişə bilər. Bu domenlər daha da inkişaf etdikcə, biz ənənəvi olaraq insan zəkasını tələb edən müxtəlif fəaliyyətləri yerinə yetirməyə qadir olan daha güclü və təkmil sistemləri görməyi təxmin edə bilərik.
Cavab yaz