Ptali jste se někdy, jak lidský mozek tak efektivně komunikuje a zpracovává informace?
Neuromorphic Computation je odvětví výpočetní techniky, které se inspiruje lidským mozkem.
Tento článek se bude věnovat oblasti neuromorfních výpočtů.
A dá vám představu, jak to funguje. Dozvíte se, jak jej lze využít, stejně jako jeho výhody a nevýhody.
Shromáždili jsme vše, co potřebujete vědět.
Inspirace z lidského mozku
Projekt lidský mozek je nesmírně sofistikovaný systém zpracování informací. Skládá se z miliard neuronů spojených synapsemi. Neurony se vzájemně ovlivňují. Síť neuronů a synapsí identifikuje vzory.
Díky tomuto systému můžeme zpracovávat jazyk a rozhodovat se.
Neuromorfní výpočty napodobují strukturu a funkci lidského mozku.
Místo typických výpočetních systémů založených na digitální logice a binárním kódu provádí neuromorfní výpočty výpočty využívající sítě umělých neuronů a synapsí. A tyto umělé neurony a synapse fungují podobně jako jejich biologické protějšky.
Cílem je vytvořit počítačové systémy, které jsou efektivnější a škálovatelnější než standardní výpočetní systémy. Vědci a inženýři se snaží překonat omezení existujících počítačových systémů.
Jak to funguje?
Umělý neuronové sítě jsou založeny na sítích neuronů v lidském mozku. Informace jsou zpracovávány distribuovaným způsobem.
To umožňuje rychlé a efektivní zpracování. Na rozdíl od klasické výpočetní techniky, která k provádění výpočtů používá centrální procesorovou jednotku, neuromorfní výpočetní technika využívá velké množství malých specializovaných procesorů. A tyto procesory spolupracují na řešení složitých problémů.
Neuromorfní výpočetní aplikace
Rozpoznávání obrazu a řeči
Neuromorfní výpočetní technika má potenciál transformovat rozpoznávání obrazu a řeči. Vědci se tedy snaží zavést novou metodu pro zpracování a rozpoznávání vzorů. Například neuromorfní systémy mohou být trénovány detekovat předměty na fotografiích.
Nebo můžeme přepsat hlas do textu s větší přesností.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Neuromorphic computing se snaží konstruovat nové a výkonnější metody NLP. K pochopení významu a kontextu sdělovaných informací lze tyto algoritmy použít k vyhodnocení textu, hlasu a dalších forem komunikace.
Autonomní vozidla
Neuromorfní výpočetní technika je při vývoji samořídících aut stále důležitější. Neuromorfní systémy mohou shromažďovat a interpretovat data ze senzorů v reálném čase. Autonomní auta tedy mohou soudit. A mohou provádět akce v reakci na své prostředí.
Výhody neuromorfních počítačů
Schopnost pracovat s nestrukturovanými a zašumělými daty
Dokáže spravovat nestrukturovaná data. Na rozdíl od tradičních počítačových systémů, které potřebují strukturovaná a čistá data, jsou neuromorfní systémy postaveny tak, aby si poradily se špinavými a nestrukturovanými daty. Díky tomu jsou ideální pro zpracování a interpretaci reálných dat.
Extrémní paralelismus
Neuromorfní výpočetní systémy mohou provádět několik výpočtů současně. Díky tomu jsou ideální pro aplikace vyžadující zpracování dat v reálném čase. Proto je ideální pro aplikace, jako je rozpoznávání obrazu a řeči a vědecké simulace.
Nízká spotřeba energie
Jednou z hlavních výhod neuromorfních výpočtů je, že spotřebovává velmi málo elektřiny. Neuromorfní výpočetní systémy mají fungovat s mnohem menším výkonem. Je mnohem lepší než běžné počítače, které spotřebovávají obrovské množství energie. Jsou proto ideální pro vestavěné systémy, jako jsou senzory a drony.
Nevýhody neuromorfních výpočtů
Navzdory četným výhodám je neuromorfní výpočetní technika stále v raných fázích. A čelí několika překážkám, které zpomalují jeho běžné použití. V současnosti je například nedostatek standardizovaných algoritmů a nástrojů. To činí práci s neuromorfními systémy problematickou pro akademiky a vývojáře.
Kromě toho je hardware potřebný pro neuromorfní výpočty stále poměrně drahý. Pro mnoho jednotlivců může být mimo dosah. Kromě toho jsou neuromorfní systémy nekompatibilní se současnými počítačovými platformami.
To omezuje jejich potenciál pro propojení se stávající infrastrukturou.
Kvůli těmto omezením musí komunita neuromorfních počítačů vytvářet standardizované algoritmy. Díky tomu budou neuromorfní výpočty přístupnější a praktičtější pro každého.
Skutečný pokrok v neuromorfních počítačích
Takže, kde jsme právě teď s pokroky?
No, máme TrueNorth. Je to jakýsi neuromorfní procesor postavený IBM pro provádění náročných výpočtů v reálném čase. Využívá unikátní design, který je navržen pro nízkou spotřebu energie. Také replikuje strukturu lidského mozku.
Platforma Zeroth od Qualcommu je v tomto případě dalším příkladem.
Jedná se o platformu umělé inteligence, která využívá neuromorfní počítačové přístupy k vytvoření vysoce výkonné umělé inteligence s nízkou spotřebou. Tato platforma kombinuje hardware a software a nabízí škálovatelná řešení pro aplikace AI. Je určen k výrobě umělá inteligence dostupnější.
Co drží budoucnost?
Budoucnost Neuromorphic Computing se zdá jasná. Jde o inovativní přístup k používání počítače. Očekáváme, že způsobí revoluci v umělé inteligenci. Navíc dokáže zpracovávat informace rychleji a efektivněji.
Vědci mohou tuto technologii integrovat okrajové výpočty. To znamená, že můžeme zpracovávat lokálně, nikoli být směrováni do centrálního umístění.
Toto sloučení Neuromorphic Computing s Edge Computing bude mít za následek vzrušující pokrok v AI a robotice. Roboti budou například schopni činit úsudky a reagovat na své okolí v reálném čase.
Tato technologie bude také cenná v odvětvích, jako je bankovnictví, výzkum a zdravotnictví, kde je rozhodující zpracování a rozhodování v reálném čase.
Zabalit
Závěrem lze říci, že neuromorfní výpočty jsou rychle se rozvíjející disciplínou. Dokáže replikovat efektivitu lidského mozku při práci s počítačem.
Přestože se tento obor stále vyvíjí, již nyní čelí určitým potížím.
Aby se neuromorfní výpočetní technika stala široce používanou a přístupnou, je pro komunitu zásadní, aby neustále prosazovala standardizované algoritmy a uživatelsky přívětivější hardware.
Napsat komentář