Vous êtes-vous déjà demandé comment le cerveau humain communique et traite les informations si efficacement ?
Le calcul neuromorphique est une branche de l'informatique qui s'inspire du cerveau humain.
Cet article entrera dans le domaine du calcul neuromorphique.
Et cela vous donnera une idée de son fonctionnement. Vous découvrirez comment il peut être utilisé, ainsi que ses avantages et ses inconvénients.
Nous avons rassemblé tout ce que vous devez savoir.
S'inspirer du cerveau humain
La cerveau humain est un système de traitement de l'information extrêmement sophistiqué. Il est composé de milliards de neurones reliés par des synapses. Les neurones interagissent entre eux. Un réseau de neurones et de synapses identifie des modèles.
Grâce à ce système, nous pouvons traiter le langage et prendre des décisions.
L'informatique neuromorphique émule la structure et la fonction du cerveau humain.
Au lieu des systèmes informatiques typiques basés sur la logique numérique et le code binaire, l'informatique neuromorphique effectue des calculs en utilisant des réseaux de neurones et de synapses artificiels. Et ces neurones et synapses artificiels fonctionnent de la même manière que leurs homologues biologiques.
L'objectif ici est de créer des systèmes informatiques plus efficaces et évolutifs que les systèmes informatiques standards. Les scientifiques et les ingénieurs tentent de surmonter les contraintes des systèmes informatiques existants.
Comment ça marche?
Artificiel les réseaux de neurones sont basés sur les réseaux de neurones du cerveau humain. Les informations sont traitées de manière distribuée.
Cela permet un traitement rapide et efficace. Contrairement à l'informatique classique, qui utilise une unité centrale de traitement pour effectuer des calculs, l'informatique neuromorphique utilise un grand nombre de minuscules processeurs spécialisés. Et, ces processeurs collaborent pour résoudre des problèmes compliqués.
Applications de calcul neuromorphique
Image et reconnaissance vocale
L'informatique neuromorphique a le potentiel de transformer la reconnaissance d'images et de la parole. Ainsi, les scientifiques tentent d'introduire une nouvelle méthode de traitement et de reconnaissance des formes. Les systèmes neuromorphiques, par exemple, peuvent être formés pour détecter des objets en photos.
Ou, nous pouvons lui faire transcrire la voix en texte avec plus de précision.
Traitement du langage naturel (PNL)
L'informatique neuromorphique tente de construire de nouvelles méthodes de PNL plus puissantes. Pour comprendre le sens et le contexte des informations communiquées, ces algorithmes peuvent être utilisés pour évaluer le texte, la voix et d'autres formes de communication.
Véhicules autonomes
L'informatique neuromorphique devient de plus en plus cruciale dans le développement des voitures autonomes. Les systèmes neuromorphiques peuvent collecter et interpréter les données des capteurs en temps réel. Ainsi, les voitures autonomes peuvent porter des jugements. Et, ils peuvent mener des actions en réponse à leur environnement.
Avantages de l'informatique neuromorphique
Capacité à travailler avec des données non structurées et bruyantes
Il peut gérer des données non structurées. Contrairement aux systèmes informatiques traditionnels, qui ont besoin de données structurées et propres, les systèmes neuromorphiques sont conçus pour faire face à des données sales et non structurées. Cela les rend parfaits pour le traitement et l'interprétation des données du monde réel.
Parallélisme extrême
Les systèmes informatiques neuromorphiques peuvent effectuer plusieurs calculs simultanément. Cela les rend idéales pour les applications nécessitant un traitement de données en temps réel. Par conséquent, il est idéal pour des applications telles que la reconnaissance d'images et de la parole et les simulations scientifiques.
Faible consommation d'énergie
L'un des principaux avantages de l'informatique neuromorphique est qu'elle consomme très peu d'électricité. Les systèmes informatiques neuromorphiques sont destinés à fonctionner en utilisant beaucoup moins d'énergie. C'est beaucoup mieux que les ordinateurs conventionnels, qui consomment d'énormes quantités d'énergie. Ils sont donc parfaits pour les systèmes embarqués comme les capteurs et les drones.
Les inconvénients de l'informatique neuromorphique
Malgré ses nombreux avantages, l'informatique neuromorphique en est encore à ses balbutiements. Et, il fait face à plusieurs obstacles qui ralentissent son utilisation grand public. Par exemple, il y a actuellement une pénurie d'algorithmes et d'outils standardisés. Cela rend le travail avec des systèmes neuromorphiques problématique pour les universitaires et les développeurs.
De plus, le matériel nécessaire à l'informatique neuromorphique est encore assez cher. Il peut être hors de portée pour de nombreuses personnes. Par ailleurs, les systèmes neuromorphiques sont incompatibles avec les plateformes informatiques actuelles.
Cela limite leur potentiel d'interface avec l'infrastructure existante.
En raison de ces limitations, la communauté informatique neuromorphique doit construire des algorithmes standardisés. Cela rendra l'informatique neuromorphique plus accessible et pratique pour tous.
Avancées réelles en informatique neuromorphique
Alors, où en sommes-nous actuellement avec les avancées ?
Eh bien, nous avons TrueNorth. C'est une sorte de processeur neuromorphique construit par IBM pour exécuter des calculs difficiles en temps réel. Il utilise une conception unique conçue pour une faible consommation d'énergie. En outre, il reproduit la structure du cerveau humain.
La plate-forme Zeroth de Qualcomm est un autre exemple dans ce cas.
Il s'agit d'une plate-forme d'IA qui utilise des approches informatiques neuromorphiques pour créer une IA basse consommation et hautes performances. Cette plate-forme combine matériel et logiciel pour offrir des solutions évolutives pour les applications d'IA. Il est destiné à faire intelligence artificielle plus accessible.
Que réserve l'avenir?
L'avenir de l'informatique neuromorphique semble prometteur. C'est une approche innovante de l'utilisation de l'ordinateur. Nous nous attendons à ce qu'il révolutionne l'intelligence artificielle. En outre, il peut traiter les informations plus rapidement et plus efficacement.
Les scientifiques peuvent intégrer cette technologie avec informatique de pointe. Cela signifie que nous pouvons traiter localement plutôt que d'être acheminés vers un emplacement central.
Cette fusion de l'informatique neuromorphique avec l'informatique de périphérie se traduira par des avancées passionnantes dans l'IA et la robotique. Les robots, par exemple, seront capables de porter des jugements et de réagir à leur environnement en temps réel.
Cette technologie sera également précieuse dans des secteurs comme la banque, la recherche et la santé, où le traitement et la prise de décision en temps réel sont essentiels.
Emballer
En conclusion, le calcul neuromorphique est une discipline en pleine expansion. Il peut reproduire l'efficacité du cerveau humain en informatique.
Bien que le domaine soit encore en développement, il se heurte déjà à certaines difficultés.
Pour que l'informatique neuromorphique devienne plus largement utilisée et accessible, il est essentiel que la communauté continue à faire pression pour des algorithmes standardisés et un matériel plus convivial.
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