Oletko koskaan kyseenalaistanut, kuinka ihmisen aivot kommunikoivat ja käsittelevät tietoa niin tehokkaasti?
Neuromorfinen laskenta on laskennan ala, joka saa inspiraationsa ihmisen aivoista.
Tämä artikkeli käsittelee neuromorfista laskemista.
Ja se antaa sinulle käsityksen siitä, miten se toimii. Opit kuinka sitä voidaan käyttää, sekä sen edut ja haitat.
Keräsimme kaiken, mitä sinun tarvitsee tietää.
Inspiraatiota ihmisaivoista
- ihmisaivot on äärimmäisen hienostunut tietojenkäsittelyjärjestelmä. Se koostuu miljardeista hermosoluista, jotka on yhdistetty synapsien kautta. Neuronit ovat vuorovaikutuksessa toistensa kanssa. Neuronien ja synapsien verkosto tunnistaa kuvioita.
Tämän järjestelmän ansiosta voimme käsitellä kieltä ja tehdä päätöksiä.
Neuromorfinen laskenta jäljittelee ihmisaivojen rakennetta ja toimintaa.
Tyypillisten digitaaliseen logiikkaan ja binäärikoodiin perustuvien laskentajärjestelmien sijaan neuromorfinen laskenta suorittaa laskelmia käyttämällä keinotekoisten hermosolujen ja synapsien verkostoja. Ja nämä keinotekoiset neuronit ja synapsit toimivat samalla tavalla kuin biologiset vastineensa.
Tavoitteena on luoda tietokonejärjestelmiä, jotka ovat tehokkaampia ja skaalautuvampia kuin tavalliset tietokonejärjestelmät. Tiedemiehet ja insinöörit yrittävät voittaa olemassa olevien tietojenkäsittelyjärjestelmien rajoitukset.
Kuinka se toimii?
Keinotekoinen hermoverkkoihin Ne perustuvat ihmisen aivojen hermosolujen verkostoihin. Tietoa käsitellään hajautetusti.
Tämä mahdollistaa nopean ja tehokkaan käsittelyn. Toisin kuin klassinen tietojenkäsittely, joka käyttää keskusyksikköä laskelmien suorittamiseen, neuromorfisessa laskennassa käytetään paljon pieniä, erikoistuneita prosessoreita. Ja nämä prosessorit tekevät yhteistyötä ratkaistakseen monimutkaisia ongelmia.
Neuromorfiset laskentasovellukset
Kuvan ja puheentunnistus
Neuromorfisella laskennalla on potentiaalia muuttaa kuvan ja puheentunnistusta. Joten tutkijat yrittävät ottaa käyttöön uuden menetelmän kuvioiden käsittelyyn ja tunnistamiseen. Esimerkiksi neuromorfisia järjestelmiä voidaan kouluttaa havaita esineitä valokuvissa.
Tai voimme litteroida äänen tekstiksi tarkemmin.
Luonnollinen kielenkäsittely (NLP)
Neuromorfinen laskenta yrittää rakentaa uusia ja tehokkaampia NLP-menetelmiä. Välitettävän tiedon merkityksen ja kontekstin ymmärtämiseksi näitä algoritmeja voidaan käyttää arvioimaan tekstiä, ääntä ja muita viestintämuotoja.
Autonomiset ajoneuvot
Neuromorfisesta tietojenkäsittelystä on tulossa yhä tärkeämpää itseajavien autojen kehittämisessä. Neuromorfiset järjestelmät voivat kerätä ja tulkita anturidataa reaaliajassa. Joten autonomiset autot voivat tehdä tuomioita. Ja he voivat toimia ympäristönsä mukaisesti.
Neuromorfisen laskennan edut
Kyky työskennellä jäsentämättömän ja meluisan tiedon kanssa
Se voi hallita jäsentämätöntä dataa. Toisin kuin perinteiset tietokonejärjestelmät, jotka tarvitsevat jäsenneltyä ja puhdasta dataa, neuromorfiset järjestelmät on rakennettu selviytymään likaisesta ja jäsentämättömästä datasta. Tämä tekee niistä täydellisen todellisen tiedon käsittelyyn ja tulkintaan.
Äärimmäinen rinnakkaisuus
Neuromorfiset laskentajärjestelmät voivat suorittaa useita laskelmia samanaikaisesti. Tämä tekee niistä ihanteellisia sovelluksiin, jotka vaativat reaaliaikaista tietojenkäsittelyä. Siksi se on ihanteellinen sovelluksiin, kuten kuvan- ja puheentunnistukseen ja tieteellisiin simulaatioihin.
Alhainen virrankulutus
Yksi neuromorfisen laskennan tärkeimmistä eduista on, että se kuluttaa hyvin vähän sähköä. Neuromorfisten laskentajärjestelmien on tarkoitus toimia paljon pienemmällä teholla. Se on paljon parempi kuin perinteiset tietokoneet, jotka käyttävät valtavia määriä energiaa. Siksi ne sopivat täydellisesti sulautetuille järjestelmille, kuten antureille ja droneille.
Neuromorfisen laskennan haitat
Lukuisista eduistaan huolimatta neuromorfinen laskenta on vielä alkuvaiheessaan. Ja sillä on useita esteitä, jotka hidastavat sen yleistä käyttöä. Esimerkiksi standardoiduista algoritmeista ja työkaluista on tällä hetkellä pulaa. Tämä tekee neuromorfisten järjestelmien kanssa työskentelystä ongelmallista tutkijoille ja kehittäjille.
Lisäksi neuromorfiseen laskemiseen tarvittava laitteisto on edelleen melko kallista. Se voi olla monien ihmisten ulottumattomissa. Lisäksi neuromorfiset järjestelmät eivät ole yhteensopivia nykyisten tietokonealustojen kanssa.
Tämä rajoittaa niiden mahdollisuuksia liittyä olemassa olevaan infrastruktuuriin.
Näiden rajoitusten vuoksi neuromorfisen laskentayhteisön on rakennettava standardoituja algoritmeja. Tämä tekee neuromorfisesta tietojenkäsittelystä helpompaa ja käytännöllisempää kaikille.
Tosielämän edistysaskeleita neuromorfisessa tietojenkäsittelyssä
Joten missä olemme nyt edistysten kanssa?
Meillä on TrueNorth. Se on eräänlainen neuromorfinen prosessori, jonka IBM on rakentanut suorittamaan vaikeita laskutoimituksia reaaliajassa. Siinä on ainutlaatuinen muotoilu, joka on suunniteltu alhaiseen virrankulutukseen. Lisäksi se toistaa ihmisen aivojen rakenteen.
Qualcommin Zeroth-alusta on toinen esimerkki tässä tapauksessa.
Se on tekoälyalusta, joka käyttää neuromorfisia laskentamenetelmiä vähätehoisen ja tehokkaan tekoälyn luomiseen. Tämä alusta yhdistää laitteiston ja ohjelmiston tarjotakseen skaalautuvia ratkaisuja tekoälysovelluksiin. Se on tarkoitettu valmistamaan tekoäly helpommin saatavilla.
Mitä tulevaisuus pitää?
Neuromorfisen laskennan tulevaisuus näyttää valoisalta. Se on innovatiivinen lähestymistapa tietokoneen käyttöön. Odotamme sen mullistavan tekoälyn. Lisäksi se pystyy käsittelemään tietoa nopeammin ja tehokkaammin.
Tiedemiehet voivat integroida tämän tekniikan reunan tietojenkäsittely. Tämä tarkoittaa, että saatamme käsitellä paikallisesti sen sijaan, että meidät ohjattaisiin keskeiseen sijaintiin.
Tämä Neuromorphic Computingin yhdistäminen Edge Computingiin johtaa jännittäviin edistysaskeliin tekoälyssä ja robotiikassa. Esimerkiksi robotit pystyvät tekemään tuomioita ja reagoimaan ympäristöönsä reaaliajassa.
Tämä tekniikka on arvokasta myös pankki-, tutkimus- ja terveydenhuollon kaltaisilla aloilla, joilla reaaliaikainen käsittely ja päätöksenteko on kriittistä.
Paketoida
Yhteenvetona voidaan todeta, että neuromorfinen laskenta on nopeasti laajeneva tieteenala. Se voi jäljitellä ihmisaivojen tehokkuutta tietojenkäsittelyssä.
Vaikka ala on vielä kehittymässä, sillä on jo vaikeuksia.
Jotta neuromorfista tietojenkäsittelyä voitaisiin käyttää laajemmin ja helposti saatavilla, on tärkeää, että yhteisö pyrkii jatkuvasti kehittämään standardoituja algoritmeja ja käyttäjäystävällisempiä laitteistoja.
Jätä vastaus