Har du nogensinde stillet spørgsmålstegn ved, hvordan den menneskelige hjerne kommunikerer og behandler information så effektivt?
Neuromorphic Computation er en gren af computing, der henter sin inspiration fra den menneskelige hjerne.
Denne artikel vil gå ind på området neuromorfisk beregning.
Og det vil give dig en idé om, hvordan det fungerer. Du vil opdage, hvordan det kan bruges, samt dets fordele og ulemper.
Vi har samlet alt, hvad du behøver at vide.
At hente inspiration fra den menneskelige hjerne
menneskelige hjerne er et uhyre sofistikeret informationsbehandlingssystem. Det er sammensat af milliarder af neuroner forbundet af synapser. Neuroner interagerer med hinanden. Et netværk af neuroner og synapser identificerer mønstre.
Takket være dette system kan vi behandle sprog og træffe beslutninger.
Neuromorf databehandling emulerer strukturen og funktionen af den menneskelige hjerne.
I stedet for typiske computersystemer baseret på digital logik og binær kode, udfører neuromorfisk databehandling beregninger ved hjælp af netværk af kunstige neuroner og synapser. Og disse kunstige neuroner og synapser fungerer på samme måde som deres biologiske modstykker.
Målet her er at skabe computersystemer, der er mere effektive og skalerbare end standard computersystemer. Forskere og ingeniører forsøger at overvinde begrænsningerne ved eksisterende computersystemer.
Hvordan virker det?
Kunstig neurale netværk er baseret på netværk af neuroner i den menneskelige hjerne. Information bliver håndteret på en distribueret måde.
Dette muliggør hurtig og effektiv behandling. I modsætning til klassisk databehandling, som bruger en central behandlingsenhed til at udføre beregninger, anvender neuromorfisk databehandling et stort antal små, specialiserede processorer. Og disse processorer samarbejder om at løse komplicerede problemer.
Neuromorfe beregningsapplikationer
Billed- og talegenkendelse
Neuromorf databehandling har potentialet til at transformere billed- og talegenkendelse. Så forskere forsøger at introducere en ny metode til mønsterbehandling og -genkendelse. Neuromorfe systemer kan for eksempel trænes til opdage genstande på fotos.
Eller vi kan få det til at transkribere stemme til tekst med mere præcision.
Natural Language Processing (NLP)
Neuromorphic computing forsøger at konstruere nye og mere kraftfulde NLP-metoder. For at forstå betydningen og konteksten af den information, der kommunikeres, kan disse algoritmer bruges til at evaluere tekst, stemme og andre former for kommunikation.
Autonome køretøjer
Neuromorf databehandling bliver stadig mere afgørende i udviklingen af selvkørende biler. Neuromorfe systemer kan indsamle og fortolke sensordata i realtid. Så selvkørende biler kan træffe domme. Og de kan udføre handlinger som reaktion på deres miljø.
Fordelene ved neuromorfisk databehandling
Evne til at arbejde med ustrukturerede og støjende data
Det kan håndtere ustrukturerede data. I modsætning til traditionelle computersystemer, som har brug for strukturerede og rene data, er neuromorfe systemer bygget til at klare snavsede og ustrukturerede data. Dette gør dem perfekte til behandling og fortolkning af data fra den virkelige verden.
Ekstrem parallelisme
Neuromorfe computersystemer kan udføre flere beregninger samtidigt. Dette gør dem ideelle til applikationer, der kræver databehandling i realtid. Derfor er den ideel til applikationer som billed- og talegenkendelse og videnskabelige simuleringer.
Lavt strømforbrug
En af de vigtigste fordele ved neuromorfisk databehandling er, at den bruger meget lidt elektricitet. Neuromorfe computersystemer er beregnet til at fungere med langt mindre strøm. Det er meget bedre end konventionelle computere, som bruger enorme mængder energi. De er derfor perfekte til indlejrede systemer som sensorer og droner.
Ulemperne ved neuromorfisk databehandling
På trods af dens mange fordele er neuromorfisk databehandling stadig i sine tidligste stadier. Og den står over for adskillige forhindringer, der bremser dens almindelige brug. For eksempel er der i øjeblikket mangel på standardiserede algoritmer og værktøjer. Dette gør arbejdet med neuromorfe systemer problematisk for akademikere og udviklere.
Ydermere er den nødvendige hardware til neuromorfisk databehandling stadig ret dyr. Det kan være uden for rækkevidde for mange individer. Desuden er neuromorfe systemer inkompatible med nuværende computerplatforme.
Dette begrænser deres potentiale til at interface med eksisterende infrastruktur.
På grund af disse begrænsninger skal det neuromorfe computersamfund bygge standardiserede algoritmer. Dette vil gøre neuromorfisk databehandling mere tilgængelig og praktisk for alle.
Fremskridt i det virkelige liv inden for neuromorfisk databehandling
Så hvor er vi lige nu med fremskridt?
Nå, vi har TrueNorth. Det er en slags neuromorf processor bygget af IBM til at udføre vanskelige beregninger i realtid. Den har et unikt design, der er designet til lavt strømforbrug. Det replikerer også strukturen af den menneskelige hjerne.
Qualcomms Zeroth-platform er et andet eksempel i dette tilfælde.
Det er en AI-platform, der bruger neuromorfe computertilgange til at skabe lav-effekt, højtydende AI. Denne platform kombinerer hardware og software for at tilbyde skalerbare løsninger til AI-applikationer. Det er beregnet til at lave kunstig intelligens mere tilgængelig.
Hvad skal fremtiden holde?
Fremtiden for Neuromorphic Computing ser lys ud. Det er en innovativ tilgang til computerbrug. Vi forventer, at det vil revolutionere kunstig intelligens. Det kan også behandle information hurtigere og mere effektivt.
Forskere kan integrere denne teknologi med kant computing. Det betyder, at vi muligvis behandler lokalt i stedet for at blive dirigeret til en central placering.
Denne sammensmeltning af Neuromorphic Computing med Edge Computing vil resultere i spændende fremskridt inden for kunstig intelligens og robotteknologi. Robotter vil for eksempel være i stand til at foretage domme og reagere på deres omgivelser i realtid.
Denne teknologi vil også være værdifuld i brancher som bank, forskning og sundhed, hvor realtidsbehandling og beslutningstagning er afgørende.
Wrap Up
Som konklusion er neuromorfisk beregning en hurtigt voksende disciplin. Det kan kopiere effektiviteten af den menneskelige hjerne inden for databehandling.
Selvom området stadig er under udvikling, står det allerede over for nogle vanskeligheder.
For at neuromorfisk databehandling bliver mere udbredt og tilgængelig, er det afgørende for samfundet at blive ved med at presse på for standardiserede algoritmer og mere brugervenlig hardware.
Giv en kommentar