Задавали ли сте си въпроса как човешкият мозък комуникира и обработва информация толкова ефективно?
Невроморфното изчисление е клон на изчисленията, който се вдъхновява от човешкия мозък.
Тази статия ще навлезе в областта на невроморфното изчисление.
И ще ви даде представа как работи. Ще разберете как може да се използва, както и неговите предимства и недостатъци.
Събрахме всичко, което трябва да знаете.
Вдъхновение от човешкия мозък
- човешки мозък е изключително сложна система за обработка на информация. Състои се от милиарди неврони, свързани чрез синапси. Невроните взаимодействат един с друг. Мрежа от неврони и синапси идентифицира модели.
Благодарение на тази система можем да обработваме езика и да вземаме решения.
Невроморфното изчисление емулира структурата и функцията на човешкия мозък.
Вместо типичните изчислителни системи, базирани на цифрова логика и двоичен код, невроморфното изчисление извършва изчисления, използвайки мрежи от изкуствени неврони и синапси. И тези изкуствени неврони и синапси функционират подобно на техните биологични двойници.
Целта тук е да се създадат компютърни системи, които са по-ефективни и мащабируеми от стандартните компютърни системи. Учените и инженерите се опитват да преодолеят ограниченията на съществуващите изчислителни системи.
Как работи?
изкуствен невронни мрежи се основават на мрежите от неврони в човешкия мозък. Информацията се обработва по разпределен начин.
Това прави възможна бърза и ефективна обработка. За разлика от класическото изчисление, което използва централен процесор за извършване на изчисления, невроморфното изчисление използва голям брой малки, специализирани процесори. И тези процесори си сътрудничат за решаване на сложни проблеми.
Невроморфни изчислителни приложения
Разпознаване на изображения и реч
Невроморфното изчисление има потенциала да трансформира разпознаването на изображения и реч. И така, учените се опитват да въведат нов метод за обработка и разпознаване на образи. Невроморфните системи, например, могат да бъдат обучени откриване на обекти в снимки.
Или можем да го накараме да транскрибира глас в текст с по-голяма точност.
Обработка на естествен език (NLP)
Невроморфното изчисление се опитва да конструира нови и по-мощни НЛП методи. За да се разбере значението и контекста на информацията, която се съобщава, тези алгоритми могат да се използват за оценка на текст, глас и други форми на комуникация.
Автономни превозни средства
Невроморфното изчисление става все по-решаващо за разработването на самоуправляващи се автомобили. Невроморфните системи могат да събират и интерпретират сензорни данни в реално време. Така че автономните автомобили могат да правят преценки. И те могат да извършват действия в отговор на тяхната среда.
Ползите от невроморфното изчисление
Възможност за работа с неструктурирани и шумни данни
Може да управлява неструктурирани данни. За разлика от традиционните компютърни системи, които се нуждаят от структурирани и чисти данни, невроморфните системи са изградени да се справят с мръсни и неструктурирани данни. Това ги прави идеални за обработка и интерпретиране на данни от реалния свят.
Изключителен паралелизъм
Невроморфните изчислителни системи могат да извършват няколко изчисления едновременно. Това ги прави идеални за приложения, изискващи обработка на данни в реално време. Следователно, той е идеален за приложения като разпознаване на изображения и реч и научни симулации.
Ниска консумация на ел.енергия
Едно от основните предимства на невроморфното изчисление е, че консумира много малко електроенергия. Невроморфните изчислителни системи са предназначени да функционират с много по-малко енергия. Той е много по-добър от конвенционалните компютри, които използват огромни количества енергия. Следователно те са идеални за вградени системи като сензори и дронове.
Недостатъците на невроморфното изчисление
Въпреки многобройните си предимства, невроморфното изчисление все още е в най-ранните си етапи. И той е изправен пред няколко препятствия, които забавят масовото му използване. Например, в момента има недостиг на стандартизирани алгоритми и инструменти. Това прави работата с невроморфни системи проблематична за академичните среди и разработчиците.
Освен това хардуерът, необходим за невроморфни изчисления, все още е доста скъп. Може да е недостъпно за много хора. Освен това невроморфните системи са несъвместими с настоящите компютърни платформи.
Това ограничава техния потенциал за взаимодействие със съществуващата инфраструктура.
Поради тези ограничения общността на невроморфните компютри трябва да изгради стандартизирани алгоритми. Това ще направи невроморфното изчисление по-достъпно и практично за всички.
Напредък в реалния живот в невроморфното изчисление
И така, къде сме в момента с напредъка?
Е, имаме TrueNorth. Това е нещо като невроморфен процесор, създаден от IBM за извършване на трудни изчисления в реално време. Той използва уникален дизайн, който е проектиран за ниска консумация на енергия. Също така, той възпроизвежда структурата на човешкия мозък.
Платформата Zeroth на Qualcomm е друг пример в този случай.
Това е AI платформа, която използва невроморфни изчислителни подходи за създаване на AI с ниска мощност и висока производителност. Тази платформа съчетава хардуер и софтуер, за да предложи мащабируеми решения за AI приложения. Предвидено е да се направи изкуствен интелект по-достъпни.
Какво държи бъдещето?
Бъдещето на Neuromorphic Computing изглежда светло. Това е иновативен подход към използването на компютър. Очакваме да революционизира изкуствения интелект. Освен това може да обработва информация по-бързо и по-ефективно.
Учените могат да интегрират тази технология с крайни изчисления. Това означава, че можем да обработваме локално, вместо да бъдем насочвани към централно местоположение.
Това сливане на Neuromorphic Computing с Edge Computing ще доведе до вълнуващ напредък в AI и роботиката. Роботите, например, ще могат да правят преценки и да реагират на заобикалящата ги среда в реално време.
Тази технология ще бъде ценна и в индустрии като банкиране, научни изследвания и здравеопазване, където обработката в реално време и вземането на решения са критични.
Облечи
В заключение, невроморфното изчисление е бързо развиваща се дисциплина. Той може да възпроизведе ефективността на човешкия мозък в изчисленията.
Въпреки че областта все още се развива, тя вече се сблъсква с някои трудности.
За да стане невроморфното изчисление по-широко използвано и достъпно, е изключително важно общността да продължи да настоява за стандартизирани алгоритми и по-удобен за потребителя хардуер.
Оставете коментар