آیا تا به حال این سوال را مطرح کرده اید که مغز انسان چگونه به طور موثر اطلاعات را با هم ارتباط و پردازش می کند؟
محاسبات نورومورفیک شاخه ای از محاسبات است که از مغز انسان الهام می گیرد.
این مقاله به حوزه محاسبات نورومورفیک می پردازد.
و به شما ایده ای از نحوه کار می دهد. نحوه استفاده از آن و همچنین مزایا و معایب آن را خواهید فهمید.
ما همه چیزهایی را که باید بدانید جمع آوری کردیم.
الهام گرفتن از مغز انسان
La مغز انسان یک سیستم پردازش اطلاعات بسیار پیچیده است. از میلیاردها نورون تشکیل شده است که توسط سیناپس ها به هم مرتبط شده اند. نورون ها با یکدیگر تعامل دارند. شبکه ای از نورون ها و سیناپس ها الگوها را شناسایی می کنند.
به لطف این سیستم، ما می توانیم زبان را پردازش کنیم و تصمیم گیری کنیم.
محاسبات نورومورفیک ساختار و عملکرد مغز انسان را تقلید می کند.
به جای سیستم های محاسباتی معمولی مبتنی بر منطق دیجیتال و کد باینری، محاسبات نورومورفیک با استفاده از شبکه های نورون های مصنوعی و سیناپس ها محاسبات را انجام می دهد. و این نورون ها و سیناپس های مصنوعی مشابه همتایان بیولوژیکی خود عمل می کنند.
هدف در اینجا ایجاد سیستم های کامپیوتری است که کارآمدتر و مقیاس پذیرتر از سیستم های محاسباتی استاندارد باشند. دانشمندان و مهندسان سعی می کنند بر محدودیت های سیستم های محاسباتی موجود غلبه کنند.
چگونه کار می کند؟
ساختگی شبکه های عصبی بر اساس شبکه های عصبی در مغز انسان هستند. اطلاعات به روشی توزیع شده مدیریت می شود.
این امر پردازش سریع و کارآمد را ممکن می کند. بر خلاف محاسبات کلاسیک، که از یک واحد پردازش مرکزی برای انجام محاسبات استفاده می کند، محاسبات نورومورفیک از تعداد زیادی پردازنده کوچک و تخصصی استفاده می کند. و این پردازنده ها برای حل مشکلات پیچیده با هم همکاری می کنند.
کاربردهای محاسبات نورومورفیک
تشخیص تصویر و گفتار
محاسبات نورومورفیک پتانسیل تغییر تصویر و تشخیص گفتار را دارد. بنابراین دانشمندان در تلاشند تا روش جدیدی را برای پردازش و تشخیص الگو معرفی کنند. برای مثال می توان سیستم های نورومورفیک را آموزش داد تشخیص اشیاء در عکس ها
یا میتوانیم صدا را با دقت بیشتری به متن رونویسی کنیم.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
محاسبات نورومورفیک در حال تلاش برای ساخت روش های جدید و قدرتمندتر NLP است. برای درک معنا و زمینه اطلاعاتی که در حال انتقال است، از این الگوریتم ها می توان برای ارزیابی متن، صدا و سایر اشکال ارتباطی استفاده کرد.
وسایل نقلیه خودمختار
محاسبات نورومورفیک به طور فزاینده ای در توسعه اتومبیل های خودران بسیار مهم است. سیستم های نورومورفیک می توانند داده های حسگر را در زمان واقعی جمع آوری و تفسیر کنند. بنابراین، خودروهای خودران می توانند قضاوت کنند. و آنها می توانند اقداماتی را در پاسخ به محیط خود انجام دهند.
مزایای محاسبات نورومورفیک
قابلیت کار با داده های بدون ساختار و نویز
می تواند داده های بدون ساختار را مدیریت کند. برخلاف سیستمهای کامپیوتری سنتی که به دادههای ساختاریافته و تمیز نیاز دارند، سیستمهای نورومورفیک برای مقابله با دادههای کثیف و بدون ساختار ساخته میشوند. این آنها را برای پردازش و تفسیر داده های دنیای واقعی عالی می کند.
موازی کاری افراطی
سیستم های محاسباتی نورومورفیک می توانند چندین محاسبات را به طور همزمان انجام دهند. این باعث می شود آنها برای برنامه هایی که نیاز به پردازش بیدرنگ داده دارند ایده آل باشند. از این رو، برای کاربردهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار و شبیه سازی های علمی ایده آل است.
مصرف کم انرژی
یکی از مزایای اصلی محاسبات نورومورفیک این است که برق بسیار کمی مصرف می کند. سیستمهای محاسباتی نورومورفیک برای عملکرد با انرژی بسیار کمتر در نظر گرفته شدهاند. این بسیار بهتر از کامپیوترهای معمولی است که مقادیر زیادی انرژی مصرف می کنند. بنابراین آنها برای سیستم های تعبیه شده مانند حسگرها و هواپیماهای بدون سرنشین عالی هستند.
معایب محاسبات نورومورفیک
علیرغم مزایای متعدد، محاسبات نورومورفیک هنوز در مراحل اولیه خود است. و با موانع متعددی مواجه است که استفاده از جریان اصلی آن را کند می کند. به عنوان مثال، در حال حاضر کمبود الگوریتم ها و ابزارهای استاندارد وجود دارد. این کار با سیستمهای نورومورفیک را برای دانشگاهیان و توسعهدهندگان مشکلساز میکند.
علاوه بر این، سخت افزار مورد نیاز برای محاسبات نورومورفیک هنوز نسبتاً گران است. ممکن است برای بسیاری از افراد دور از دسترس باشد. علاوه بر این، سیستم های نورومورفیک با سیستم عامل های رایانه ای فعلی ناسازگار هستند.
این امر پتانسیل آنها را برای ارتباط با زیرساخت های موجود محدود می کند.
به دلیل این محدودیتها، جامعه محاسباتی نورومورفیک باید الگوریتمهای استانداردی بسازند. این امر محاسبات نورومورفیک را برای همه قابل دسترس تر و کاربردی تر می کند.
پیشرفت های واقعی در محاسبات نورومورفیک
بنابراین، ما در حال حاضر با پیشرفت ها کجا هستیم؟
خوب، ما TrueNorth را داریم. این یک نوع پردازشگر نورومورفیک است که توسط IBM برای اجرای محاسبات دشوار در زمان واقعی ساخته شده است. از طراحی منحصر به فردی بهره می برد که برای مصرف برق کم طراحی شده است. همچنین، ساختار مغز انسان را تکرار می کند.
پلتفرم Zeroth کوالکام نمونه دیگری در این مورد است.
این یک پلت فرم هوش مصنوعی است که از رویکردهای محاسباتی نورومورفیک برای ایجاد هوش مصنوعی کم مصرف و با کارایی بالا استفاده می کند. این پلتفرم سخت افزار و نرم افزار را برای ارائه راه حل های مقیاس پذیر برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی ترکیب می کند. برای ساختن در نظر گرفته شده است هوش مصنوعی در دسترس تر
آینده چه انتظاراتی دارد؟
آینده محاسبات نورومورفیک روشن به نظر می رسد. این یک رویکرد نوآورانه برای استفاده از کامپیوتر است. ما انتظار داریم که هوش مصنوعی را متحول کند. همچنین، می تواند اطلاعات را سریعتر و موثرتر پردازش کند.
دانشمندان می توانند این فناوری را با محاسبات لبه. این بدان معناست که ما ممکن است به جای اینکه به یک مکان مرکزی هدایت شویم، به صورت محلی پردازش کنیم.
این ادغام محاسبات نورومورفیک با محاسبات لبه منجر به پیشرفت های هیجان انگیز در هوش مصنوعی و روباتیک خواهد شد. به عنوان مثال، ربات ها قادر خواهند بود قضاوت کنند و به محیط اطراف خود در زمان واقعی پاسخ دهند.
این فناوری همچنین در صنایعی مانند بانکداری، تحقیقات و بهداشت، که در آن پردازش و تصمیم گیری در زمان واقعی حیاتی است، ارزشمند خواهد بود.
بسته شدن
در نتیجه، محاسبات نورومورفیک یک رشته به سرعت در حال گسترش است. می تواند اثربخشی مغز انسان را در محاسبات تکرار کند.
اگرچه این رشته هنوز در حال توسعه است، اما در حال حاضر با مشکلاتی مواجه است.
برای اینکه محاسبات نورومورفیک به طور گسترده مورد استفاده و در دسترس قرار گیرند، برای جامعه بسیار مهم است که به دنبال الگوریتم های استاندارد شده و سخت افزار کاربر پسندتر باشند.
پاسخ دهید