Inoiz galdetu al duzu giza garunak nola komunikatzen eta prozesatzen duen informazioa hain modu eraginkorrean?
Konputazio neuromorfikoa giza garunean inspiratzen den informatikaren adar bat da.
Artikulu hau konputazio neuromorfikoaren arloan sartuko da.
Eta, nola funtzionatzen duen ideia bat emango dizu. Nola erabil daitekeen ezagutuko duzu, baita bere onurak eta eragozpenak ere.
Jakin behar duzun guztia bildu dugu.
Giza garunetik inspirazioa hartuz
The giza garuna Informazioa prozesatzeko sistema izugarri sofistikatua da. Sinapsien bidez lotuta dauden milaka milioi neuronaz osatuta dago. Neuronek elkarri eragiten diote. Neurona eta sinapsi sare batek patroiak identifikatzen ditu.
Sistema honi esker hizkuntza prozesatu eta erabakiak har ditzakegu.
Informatika neuromorfikoak giza garunaren egitura eta funtzioa imitatzen ditu.
Logika digitalean eta kode bitarrean oinarritutako sistema informatiko tipikoen ordez, konputazio neuromorfikoak neurona eta sinapsi artifizialen sareak erabiliz kalkuluak egiten ditu. Eta, neurona eta sinapsi artifizial hauek beren pare biologikoen antzera funtzionatzen dute.
Honen helburua informatika sistema estandarrak baino eraginkorragoak eta eskalagarriagoak sortzea da. Zientzialari eta ingeniariak lehendik dauden sistema informatikoen mugak gainditzen saiatzen dira.
Nola funtzionatzen du?
Artifiziala neural sareak giza garuneko neuronen sareetan oinarritzen dira. Informazioa modu banatuan kudeatzen da.
Horrek prozesaketa azkarra eta eraginkorra ahalbidetzen du. Konputazio klasikoak ez bezala, prozesatzeko unitate zentral bat erabiltzen du konputazioak egiteko, informatika neuromorfikoak prozesadore txiki eta espezializatu ugari erabiltzen ditu. Eta, prozesadore hauek kolaboratzen dute arazo konplikatuak konpontzeko.
Konputazio Neuromorfikoaren Aplikazioak
Irudia eta Hizketaren Aitorpena
Informatika neuromorfikoak irudiaren eta hizketa-ezagutza eraldatzeko ahalmena du. Beraz, zientzialariak ereduak prozesatzeko eta ezagutzeko metodo berri bat sartzen saiatzen ari dira. Sistema neuromorfikoak, adibidez, entrena daitezke objektuak detektatu argazkietan.
Edo, ahotsa testura transkribatu ahal izango dugu zehaztasun handiagoz.
Hizkuntza Naturalaren Tratamendua (PNL)
Informatika neuromorfikoa NLP metodo berriak eta indartsuagoak eraikitzen saiatzen ari da. Komunikatzen den informazioaren esanahia eta testuingurua ulertzeko, algoritmo hauek testua, ahotsa eta beste komunikazio modu batzuk ebaluatzeko erabil daitezke.
Ibilgailu Autonomoak
Informatika neuromorfikoa gero eta erabakigarriagoa da auto gidatzen duten autoen garapenean. Sistema neuromorfikoek sentsoreen datuak denbora errealean bildu eta interpreta ditzakete. Beraz, auto autonomoek epaiak egin ditzakete. Eta, beren inguruneari erantzuteko ekintzak egin ditzakete.
Informatika neuromorfikoaren onurak
Datu ez-egituratu eta zaratatsuekin lan egiteko gaitasuna
Egituratu gabeko datuak kudea ditzake. Ohiko sistema informatikoen aldean, datu egituratuak eta garbiak behar dituztenak, sistema neuromorfoak datu zikin eta egituratu gabekoei aurre egiteko eraikitzen dira. Horrek mundu errealeko datuak prozesatzeko eta interpretatzeko ezin hobeak bihurtzen ditu.
Muturreko paralelismoa
Sistema informatiko neuromorfikoek hainbat kalkulu egin ditzakete aldi berean. Horrek denbora errealean datuak prozesatzea eskatzen duten aplikazioetarako aproposak bihurtzen ditu. Hori dela eta, aproposa da irudi eta hizketa ezagutzeko eta simulazio zientifikoetarako aplikazioetarako.
Power Behe Kontsumoa
Informatika neuromorfikoaren abantaila nagusietako bat elektrizitate gutxi kontsumitzen duela da. Konputazio-sistema neuromorfikoak askoz ere potentzia gutxiago erabiliz funtzionatzeko asmoa dute. Ordenagailu konbentzionalak baino askoz hobea da, energia kantitate izugarria erabiltzen baitute. Beraz, sentsoreak eta droneak bezalako sistema txertatuetarako ezin hobeak dira.
Konputazio neuromorfikoaren eragozpenak
Onura ugari izan arren, konputazio neuromorfikoa hasierako fasean dago oraindik. Eta, erabilera nagusia moteltzen duten hainbat oztopo ditu. Adibidez, gaur egun algoritmo eta tresna estandarizatuen eskasia dago. Horrek sistema neuromorfikoekin lan egitea arazotsu bihurtzen du akademikoentzat eta garatzaileentzat.
Gainera, konputazio neuromorfikorako beharrezkoa den hardwarea nahiko garestia da oraindik. Baliteke pertsona askorentzat eskura ez izatea. Gainera, sistema neuromorfikoak ez dira bateragarriak egungo ordenagailu plataformekin.
Horrek lehendik dauden azpiegiturekin interfazea izateko duten potentziala mugatzen ari da.
Muga horiek direla eta, informatika neuromorfikoen komunitateak algoritmo estandarizatuak eraiki behar ditu. Honek informatika neuromorfikoa eskuragarriagoa eta praktikoagoa bihurtuko du guztiontzat.
Bizitza errealeko aurrerapenak Informatika neuromorfikoan
Beraz, non gaude orain aurrerapenekin?
Beno, TrueNorth dugu. IBMk eraikitako prozesadore neuromorfiko moduko bat da, kalkulu zailak denbora errealean egiteko. Diseinu berezia erabiltzen du, energia kontsumo baxurako diseinatuta dagoena. Gainera, giza garunaren egitura errepikatzen du.
Qualcomm-en Zeroth plataforma kasu honetan beste adibide bat da.
AI plataforma bat da, konputazio neuromorfikoen ikuspegiak erabiltzen dituen potentzia baxuko eta errendimendu handiko IA sortzeko. Plataforma honek hardwarea eta softwarea konbinatzen ditu AI aplikazioetarako soluzio eskalagarriak eskaintzeko. Egin nahi da adimen artifizialeko irisgarriagoa.
Zer dauka Etorkizunak?
Konputazio Neuromorfikoaren etorkizuna argia dirudi. Ordenagailuaren erabileraren ikuspegi berritzailea da. Adimen artifiziala iraultzea espero dugu. Gainera, informazioa azkarrago eta eraginkorrago prozesatu dezake.
Zientzialariek teknologia honekin integra dezakete ertz informatikoa. Horrek esan nahi du lokalean prozesatu dezakegula kokapen zentral batera bideratu beharrean.
Neuromorphic Computing-ekin Edge Computing-ekin bateratze honek AI eta robotikan aurrerapen zirraragarriak ekarriko ditu. Robotek, adibidez, epaiak egiteko eta inguruari denbora errealean erantzuteko gai izango dira.
Teknologia hau baliotsua izango da banku, ikerketa eta osasuna bezalako industrietan, non denbora errealean prozesatzea eta erabakiak hartzea funtsezkoa den.
biltzeko sortu
Ondorioz, konputazio neuromorfikoa azkar hedatzen ari den diziplina da. Giza garunak informatikan duen eraginkortasuna errepika dezake.
Eremua oraindik garatzen ari den arren, dagoeneko zailtasun batzuk ditu.
Informatika neuromorfikoa gehiago erabili eta eskuragarriagoa izan dadin, funtsezkoa da komunitateak algoritmo estandarizatuak eta hardware erabilerrazagoa lortzeko bultzatzen jarraitzea.
Utzi erantzun bat