Jeste li se ikada zapitali kako ljudski mozak tako učinkovito komunicira i obrađuje informacije?
Neuromorfno računanje je grana računarstva koja svoju inspiraciju crpi iz ljudskog mozga.
Ovaj će se članak baviti područjem neuromorfnog računanja.
I, to će vam dati ideju o tome kako to radi. Otkrit ćete kako se može koristiti, kao i njegove prednosti i mane.
Prikupili smo sve što trebate znati.
Uzimanje inspiracije iz ljudskog mozga
Korištenje električnih romobila ističe ljudski mozak je neizmjerno sofisticiran sustav za obradu informacija. Sastoji se od milijardi neurona povezanih sinapsama. Neuroni međusobno djeluju. Mreža neurona i sinapsi identificira uzorke.
Zahvaljujući ovom sustavu možemo obrađivati jezik i donositi odluke.
Neuromorfno računalstvo oponaša strukturu i funkciju ljudskog mozga.
Umjesto tipičnih računalnih sustava temeljenih na digitalnoj logici i binarnom kodu, neuromorfno računalstvo izvodi izračune koristeći mreže umjetnih neurona i sinapsi. I ti umjetni neuroni i sinapse funkcioniraju slično svojim biološkim dvojnicima.
Ovdje je cilj stvoriti računalne sustave koji su učinkovitiji i skalabilniji od standardnih računalnih sustava. Znanstvenici i inženjeri pokušavaju prevladati ograničenja postojećih računalnih sustava.
Kako radi?
Umjetno neuronske mreže temelje se na mrežama neurona u ljudskom mozgu. Informacije se obrađuju na distribuiran način.
To omogućuje brzu i učinkovitu obradu. Za razliku od klasičnog računalstva, koje koristi središnju procesorsku jedinicu za provođenje izračuna, neuromorfno računalstvo koristi veliki broj sićušnih, specijaliziranih procesora. I ovi procesori surađuju u rješavanju kompliciranih problema.
Primjene neuromorfnog računanja
Prepoznavanje slike i govora
Neuromorfno računalstvo ima potencijal transformirati prepoznavanje slike i govora. Dakle, znanstvenici pokušavaju uvesti novu metodu za obradu i prepoznavanje uzoraka. Neuromorfni sustavi, na primjer, mogu se istrenirati otkriti objekte na fotografijama.
Ili, možemo dati da transkribira glas u tekst s većom preciznošću.
Obrada prirodnog jezika (NLP)
Neuromorfno računalstvo pokušava konstruirati nove i snažnije NLP metode. Za razumijevanje značenja i konteksta informacija koje se prenose, ovi se algoritmi mogu koristiti za procjenu teksta, glasa i drugih oblika komunikacije.
Autonomna vozila
Neuromorfno računalstvo postaje sve važnije u razvoju samovozećih automobila. Neuromorfni sustavi mogu prikupljati i tumačiti podatke senzora u stvarnom vremenu. Dakle, autonomni automobili mogu donositi presude. I mogu provoditi akcije kao odgovor na svoje okruženje.
Prednosti neuromorfnog računalstva
Sposobnost rada s nestrukturiranim i šumovitim podacima
Može upravljati nestrukturiranim podacima. Za razliku od tradicionalnih računalnih sustava, koji trebaju strukturirane i čiste podatke, neuromorfni sustavi izgrađeni su da se nose s prljavim i nestrukturiranim podacima. To ih čini savršenima za obradu i tumačenje podataka iz stvarnog svijeta.
Ekstremni paralelizam
Neuromorfni računalni sustavi mogu izvoditi nekoliko izračuna istovremeno. To ih čini idealnima za aplikacije koje zahtijevaju obradu podataka u stvarnom vremenu. Stoga je idealan za aplikacije kao što su prepoznavanje slike i govora i znanstvene simulacije.
Niska potrošnja energije
Jedna od glavnih prednosti neuromorfnog računalstva je ta što troši vrlo malo električne energije. Neuromorfni računalni sustavi trebali bi funkcionirati koristeći mnogo manje energije. Puno je bolji od konvencionalnih računala koja troše enormne količine energije. Stoga su savršeni za ugrađene sustave poput senzora i dronova.
Nedostaci neuromorfnog računarstva
Unatoč brojnim prednostima, neuromorfno računalstvo je još uvijek u svojim najranijim fazama. I suočava se s nekoliko prepreka koje usporavaju njegovu glavnu upotrebu. Na primjer, trenutno postoji manjak standardiziranih algoritama i alata. To čini rad s neuromorfnim sustavima problematičnim za akademike i programere.
Nadalje, hardver potreban za neuromorfno računalstvo još uvijek je prilično skup. Mnogim pojedincima može biti nedostupan. Osim toga, neuromorfni sustavi nisu kompatibilni s trenutnim računalnim platformama.
To ograničava njihov potencijal za povezivanje s postojećom infrastrukturom.
Zbog ovih ograničenja, neuromorfna računalna zajednica mora izgraditi standardizirane algoritme. Ovo će učiniti neuromorfno računalstvo pristupačnijim i praktičnijim za sve.
Stvarni napredak u neuromorfnom računalstvu
Dakle, gdje smo sada s napredovanjem?
Pa, imamo TrueNorth. To je vrsta neuromorfnog procesora koji je izgradio IBM za izvršavanje teških izračuna u stvarnom vremenu. Ima jedinstven dizajn koji je dizajniran za nisku potrošnju energije. Također, replicira strukturu ljudskog mozga.
Qualcommova platforma Zeroth još je jedan primjer u ovom slučaju.
To je AI platforma koja koristi neuromorfne računalne pristupe za stvaranje AI male snage, visokih performansi. Ova platforma kombinira hardver i softver kako bi ponudila skalabilna rješenja za AI aplikacije. Namijenjen je izradi umjetna inteligencija pristupačniji.
Što drži budućnost?
Budućnost neuromorfnog računarstva čini se svijetlom. To je inovativan pristup korištenju računala. Očekujemo da će revolucionirati umjetnu inteligenciju. Također, može brže i učinkovitije obraditi informacije.
Znanstvenici mogu integrirati ovu tehnologiju sa rub računanje. To znači da možemo obrađivati lokalno umjesto da budemo preusmjereni na središnje mjesto.
Ovo spajanje neuromorfnog računalstva s rubnim računalstvom rezultirat će uzbudljivim napretkom u AI i robotici. Roboti će, primjerice, moći prosuđivati i reagirati na svoje okruženje u stvarnom vremenu.
Ova će tehnologija također biti korisna u industrijama poput bankarstva, istraživanja i zdravstva, gdje su obrada i donošenje odluka u stvarnom vremenu ključni.
Zamotati
Zaključno, neuromorfno računanje je disciplina koja se brzo širi. Može ponoviti učinkovitost ljudskog mozga u računalstvu.
Iako se područje tek razvija, već se suočava s nekim poteškoćama.
Da bi neuromorfno računalstvo postalo šire korišteno i pristupačno, ključno je da zajednica nastavi gurati standardizirane algoritme i hardver lakši za korištenje.
Ostavi odgovor