Alguna vegada t'has qüestionat com el cervell humà comunica i processa la informació de manera tan eficaç?
La computació neuromòrfica és una branca de la informàtica que s'inspira en el cervell humà.
Aquest article abordarà l'àrea de la computació neuromòrfica.
I us donarà una idea de com funciona. Descobriràs com es pot utilitzar, així com els seus beneficis i inconvenients.
Hem recopilat tot el que necessites saber.
Inspirant-se en el cervell humà
El cervell humà és un sistema de processament d'informació immensament sofisticat. Està compost per milers de milions de neurones enllaçades per sinapsis. Les neurones interactuen entre elles. Una xarxa de neurones i sinapsis identifiquen patrons.
Gràcies a aquest sistema, podem processar el llenguatge i prendre decisions.
La informàtica neuromòrfica emula l'estructura i la funció del cervell humà.
En lloc dels sistemes informàtics típics basats en la lògica digital i el codi binari, la informàtica neuromòrfica realitza càlculs utilitzant xarxes de neurones artificials i sinapsis. I, aquestes neurones i sinapsis artificials funcionen de manera similar a les seves contraparts biològiques.
L'objectiu aquí és crear sistemes informàtics més eficients i escalables que els sistemes informàtics estàndard. Els científics i els enginyers intenten superar les limitacions dels sistemes informàtics existents.
Com funciona?
Artificial xarxes neuronals es basen en les xarxes de neurones del cervell humà. La informació es gestiona de manera distribuïda.
Això fa possible un processament ràpid i eficient. A diferència de la informàtica clàssica, que utilitza una unitat central de processament per realitzar càlculs, la informàtica neuromòrfica empra un gran nombre de processadors especialitzats. I, aquests processadors col·laboren per resoldre problemes complicats.
Aplicacions de càlcul neuromòrfic
Reconeixement d'imatges i de veu
La informàtica neuromòrfica té el potencial de transformar el reconeixement d'imatges i de veu. Per tant, els científics estan intentant introduir un nou mètode per al processament i reconeixement de patrons. Els sistemes neuromòrfics, per exemple, es poden entrenar detectar objectes a les fotos.
O bé, podem fer que transcrigui la veu a text amb més precisió.
Processament del llenguatge natural (PNL)
La informàtica neuromòrfica està intentant construir mètodes de PNL nous i més potents. Per comprendre el significat i el context de la informació que es comunica, aquests algorismes es poden utilitzar per avaluar el text, la veu i altres formes de comunicació.
Vehicles autònoms
La informàtica neuromòrfica és cada cop més crucial en el desenvolupament de cotxes autònoms. Els sistemes neuromòrfics poden recollir i interpretar dades del sensor en temps real. Per tant, els cotxes autònoms poden fer judicis. I, poden dur a terme accions en resposta al seu entorn.
Beneficis de la informàtica neuromòrfica
Capacitat de treballar amb dades no estructurades i sorolloses
Pot gestionar dades no estructurades. A diferència dels sistemes informàtics tradicionals, que necessiten dades estructurades i netes, els sistemes neuromòrfics estan construïts per fer front a dades brutes i no estructurades. Això els fa perfectes per processar i interpretar dades del món real.
Paral·lelisme extrem
Els sistemes informàtics neuromòrfics poden realitzar diversos càlculs simultàniament. Això els fa ideals per a aplicacions que requereixen processament de dades en temps real. Per tant, és ideal per a aplicacions com ara el reconeixement d'imatges i de veu i simulacions científiques.
Baix Consum D'Energia
Un dels principals avantatges de la informàtica neuromòrfica és que consumeix molt poca electricitat. Els sistemes informàtics neuromòrfics estan pensats per funcionar amb molta menys potència. És molt millor que els ordinadors convencionals, que utilitzen enormes quantitats d'energia. Per tant, són perfectes per a sistemes integrats com sensors i drons.
Els inconvenients de la informàtica neuromòrfica
Malgrat els seus nombrosos beneficis, la informàtica neuromòrfica encara es troba en les seves primeres etapes. I s'enfronta a diversos obstacles que frenen el seu ús generalitzat. Per exemple, actualment hi ha una escassetat d'algorismes i eines estandarditzades. Això fa que el treball amb sistemes neuromòrfics sigui problemàtic per als acadèmics i els desenvolupadors.
A més, el maquinari necessari per a la informàtica neuromòrfica encara és bastant car. Pot estar fora de l'abast de moltes persones. A més, els sistemes neuromòrfics són incompatibles amb les plataformes informàtiques actuals.
Això limita el seu potencial per connectar-se amb la infraestructura existent.
A causa d'aquestes limitacions, la comunitat informàtica neuromòrfica ha de construir algorismes estandarditzats. Això farà que la informàtica neuromòrfica sigui més accessible i pràctica per a tothom.
Avenços de la vida real en informàtica neuromòrfica
Aleshores, on som ara amb els avenços?
Bé, tenim TrueNorth. És una mena de processador neuromòrfic construït per IBM per executar càlculs difícils en temps real. Utilitza un disseny únic dissenyat per a un baix consum d'energia. A més, replica l'estructura del cervell humà.
La plataforma Zeroth de Qualcomm és un altre exemple en aquest cas.
És una plataforma d'IA que utilitza enfocaments informàtics neuromòrfics per crear IA de baix consum i d'alt rendiment. Aquesta plataforma combina maquinari i programari per oferir solucions escalables per a aplicacions d'IA. Es pretén fer intel·ligència artificial més accessible.
Què ens espera el futur?
El futur de la informàtica neuromòrfica sembla brillant. És un enfocament innovador a l'ús de l'ordinador. Esperem que revolucioni la intel·ligència artificial. A més, pot processar la informació de manera més ràpida i eficaç.
Els científics poden integrar aquesta tecnologia amb informàtica de vora. Això vol dir que podem processar localment en lloc de ser dirigits a una ubicació central.
Aquesta fusió de la informàtica neuromòrfica amb la informàtica perifèrica donarà lloc a avenços emocionants en IA i robòtica. Els robots, per exemple, seran capaços de fer judicis i respondre al seu entorn en temps real.
Aquesta tecnologia també serà valuosa en indústries com la banca, la investigació i la salut, on el processament i la presa de decisions en temps real són fonamentals.
Embolicar
En conclusió, la computació neuromòrfica és una disciplina en ràpida expansió. Pot replicar l'eficàcia del cervell humà en la informàtica.
Tot i que el camp encara està en desenvolupament, ja s'enfronta a algunes dificultats.
Perquè la informàtica neuromòrfica sigui més àmpliament utilitzada i accessible, és fonamental que la comunitat continuï pressionant per algorismes estandarditzats i maquinari més fàcil d'utilitzar.
Deixa un comentari