Калі-небудзь сумняваліся, як чалавечы мозг так эфектыўна перадае і апрацоўвае інфармацыю?
Нейраморфныя вылічэнні - гэта галіна вылічэнняў, якая бярэ натхненне ў чалавечым мозгу.
Гэты артыкул будзе разглядаць вобласць нейраморфных вылічэнняў.
І гэта дасць вам уяўленне аб тым, як гэта працуе. Вы даведаецеся, як яго можна выкарыстоўваць, а таксама яго перавагі і недахопы.
Мы сабралі ўсё, што вам трэба ведаць.
Натхненне чалавечым мозгам
,en чалавечы мозг гэта вельмі складаная сістэма апрацоўкі інфармацыі. Ён складаецца з мільярдаў нейронаў, звязаных сінапсамі. Нейроны ўзаемадзейнічаюць адзін з адным. Сетка нейронаў і сінапсаў вызначае заканамернасці.
Дзякуючы гэтай сістэме мы можам апрацоўваць мову і прымаць рашэнні.
Нейраморфныя вылічэнні эмулююць структуру і функцыі чалавечага мозгу.
Замест тыповых вылічальных сістэм, заснаваных на лічбавай логіцы і двайковым кодзе, нейроморфные вылічэнні выконваюць вылічэнні з выкарыстаннем сетак штучных нейронаў і сінапсаў. І гэтыя штучныя нейроны і сінапсы функцыянуюць аналагічна сваім біялагічным аналагам.
Мэта тут складаецца ў стварэнні камп'ютэрных сістэм, якія з'яўляюцца больш эфектыўнымі і маштабуюцца, чым стандартныя вылічальныя сістэмы. Навукоўцы і інжынеры спрабуюць пераадолець абмежаванні існуючых вылічальных сістэм.
Як гэта працуе?
Штучны нейронавыя сеткі заснаваныя на сетках нейронаў чалавечага мозгу. Інфармацыя апрацоўваецца размеркаваным спосабам.
Гэта робіць магчымай хуткую і эфектыўную апрацоўку. У адрозненне ад класічных вылічэнняў, якія выкарыстоўваюць цэнтральны працэсар для правядзення вылічэнняў, нейраморфныя вылічэнні выкарыстоўваюць вялікую колькасць малюсенькіх спецыялізаваных працэсараў. І гэтыя працэсары супрацоўнічаюць для вырашэння складаных задач.
Прыкладанні нейраморфных вылічэнняў
Распазнаванне малюнкаў і маўлення
Нейраморфныя вылічэнні могуць трансфармаваць распазнаванне вобразаў і гаворкі. Такім чынам, навукоўцы спрабуюць укараніць новы метад апрацоўкі і распазнавання вобразаў. Нейраморфныя сістэмы, напрыклад, можна навучыць выяўляць аб'екты на фотаздымках.
Або мы можам зрабіць так, каб ён транскрыбаваў голас у тэкст з большай дакладнасцю.
Апрацоўка натуральнай мовы (NLP)
Нейраморфныя вылічэнні спрабуюць пабудаваць новыя і больш магутныя метады НЛП. Каб зразумець сэнс і кантэкст інфармацыі, якая перадаецца, гэтыя алгарытмы можна выкарыстоўваць для ацэнкі тэксту, голасу і іншых формаў камунікацыі.
аўтаномныя сродкі
Нейраморфныя вылічэнні набываюць усё большае значэнне ў распрацоўцы беспілотных аўтамабіляў. Нейраморфныя сістэмы могуць збіраць і інтэрпрэтаваць даныя датчыкаў у рэжыме рэальнага часу. Такім чынам, аўтаномныя аўтамабілі могуць выносіць меркаванні. І яны могуць праводзіць дзеянні ў адказ на сваё асяроддзе.
Перавагі нейраморфных вылічэнняў
Магчымасць працы з неструктураванымі і зашумленымі дадзенымі
Ён можа кіраваць неструктураванымі дадзенымі. У адрозненне ад традыцыйных камп'ютэрных сістэм, якім патрэбны структураваныя і чыстыя даныя, нейроморфные сістэмы пабудаваны так, каб спраўляцца з бруднымі і неструктураванымі данымі. Гэта робіць іх ідэальнымі для апрацоўкі і інтэрпрэтацыі рэальных даных.
Надзвычайны паралелізм
Нейраморфныя вылічальныя сістэмы могуць выконваць некалькі вылічэнняў адначасова. Гэта робіць іх ідэальнымі для прыкладанняў, якія патрабуюць апрацоўкі дадзеных у рэжыме рэальнага часу. Такім чынам, ён ідэальна падыходзіць для такіх прыкладанняў, як распазнаванне малюнкаў і маўлення і навуковае мадэляванне.
Нізкае энергаспажыванне
Адной з галоўных пераваг нейраморфных вылічэнняў з'яўляецца тое, што яны спажываюць вельмі мала электраэнергіі. Нейраморфныя вылічальныя сістэмы прызначаны для працы, выкарыстоўваючы значна менш энергіі. Гэта нашмат лепш, чым звычайныя кампутары, якія спажываюць велізарную колькасць энергіі. Таму яны ідэальна падыходзяць для ўбудаваных сістэм, такіх як датчыкі і беспілотнікі.
Недахопы нейраморфных вылічэнняў
Нягледзячы на шматлікія перавагі, нейраморфныя вылічэнні ўсё яшчэ знаходзяцца на самых ранніх стадыях. І ён сутыкаецца з некалькімі перашкодамі, якія запавольваюць яго асноўнае выкарыстанне. Напрыклад, у цяперашні час існуе недахоп стандартызаваных алгарытмаў і інструментаў. Гэта робіць працу з нейраморфнымі сістэмамі праблематычнай для навукоўцаў і распрацоўшчыкаў.
Акрамя таго, апаратнае забеспячэнне, неабходнае для нейраморфных вылічэнняў, усё яшчэ даволі дарагое. Гэта можа быць недаступным для многіх людзей. Акрамя таго, нейроморфные сістэмы несумяшчальныя з сучаснымі кампутарнымі платформамі.
Гэта абмяжоўвае іх патэнцыял для ўзаемадзеяння з існуючай інфраструктурай.
З-за гэтых абмежаванняў нейраморфная вылічальная супольнасць павінна ствараць стандартызаваныя алгарытмы. Гэта зробіць нейраморфныя вылічэнні больш даступнымі і практычнымі для ўсіх.
Рэальныя дасягненні нейраморфных вылічэнняў
Такім чынам, дзе мы цяпер з прагрэсам?
Ну, у нас ёсць TrueNorth. Гэта нейраморфны працэсар, створаны IBM для выканання складаных вылічэнняў у рэжыме рэальнага часу. Ён выкарыстоўвае унікальны дызайн, які распрацаваны для нізкага энергаспажывання. Акрамя таго, ён паўтарае структуру чалавечага мозгу.
Платформа Qualcomm Zeroth - яшчэ адзін прыклад у гэтым выпадку.
Гэта платформа штучнага інтэлекту, якая выкарыстоўвае нейраморфныя вылічальныя падыходы для стварэння маламагутнага высокапрадукцыйнага штучнага інтэлекту. Гэтая платформа аб'ядноўвае апаратнае і праграмнае забеспячэнне, каб прапанаваць маштабаваныя рашэнні для прыкладанняў штучнага інтэлекту. Гэта прызначана зрабіць штучны інтэлект больш даступным.
Што мае будучыня?
Будучыня нейраморфных вылічэнняў здаецца яркай. Гэта інавацыйны падыход да выкарыстання кампутара. Мы чакаем, што гэта зробіць рэвалюцыю ў галіне штучнага інтэлекту. Акрамя таго, ён можа апрацоўваць інфармацыю больш хутка і эфектыўна.
Навукоўцы могуць інтэграваць гэтую тэхналогію з край вылічэнняў. Гэта азначае, што мы можам апрацоўваць лакальна, а не накіроўвацца ў цэнтральнае месца.
Гэта аб'яднанне нейраморфных вылічэнняў з гранічнымі вылічэннямі прывядзе да захапляльнага прагрэсу ў галіне штучнага інтэлекту і робататэхнікі. Робаты, напрыклад, змогуць выносіць меркаванні і рэагаваць на наваколле ў рэжыме рэальнага часу.
Гэтая тэхналогія таксама будзе карысная ў такіх галінах, як банкаўская справа, даследаванні і ахова здароўя, дзе апрацоўка ў рэжыме рэальнага часу і прыняцце рашэнняў маюць вырашальнае значэнне.
хутацца
У заключэнне, нейраморфныя вылічэнні - гэта дысцыпліна, якая хутка развіваецца. Ён можа паўтарыць эфектыўнасць чалавечага мозгу ў вылічэннях.
Нягледзячы на тое, што сфера яшчэ развіваецца, яна ўжо сутыкаецца з некаторымі цяжкасцямі.
Каб нейраморфныя вылічэнні сталі больш шырока выкарыстоўвацца і даступнымі, вельмі важна, каб супольнасць працягвала настойваць на стандартызаваных алгарытмах і больш зручным апаратным забеспячэнні.
Пакінуць каментар