Pernah mempertanyakan bagaimana otak manusia berkomunikasi dan memproses informasi dengan sangat efektif?
Komputasi Neuromorfik adalah cabang komputasi yang mengambil inspirasi dari otak manusia.
Artikel ini akan masuk ke area komputasi neuromorfik.
Dan, itu akan memberi Anda gambaran tentang cara kerjanya. Anda akan menemukan bagaimana itu dapat digunakan, serta kelebihan dan kekurangannya.
Kami mengumpulkan semua yang perlu Anda ketahui.
Mengambil Inspirasi dari Otak Manusia
Grafik otak manusia adalah sistem pemrosesan informasi yang sangat canggih. Ini terdiri dari miliaran neuron yang dihubungkan oleh sinapsis. Neuron berinteraksi satu sama lain. Jaringan neuron dan sinapsis mengidentifikasi pola.
Berkat sistem ini, kami dapat memproses bahasa dan membuat keputusan.
Komputasi neuromorfik meniru struktur dan fungsi otak manusia.
Alih-alih sistem komputasi khas berdasarkan logika digital dan kode biner, komputasi neuromorfik melakukan perhitungan dengan memanfaatkan jaringan neuron dan sinapsis buatan. Dan, neuron dan sinapsis buatan ini berfungsi serupa dengan rekan biologisnya.
Tujuannya di sini adalah untuk menciptakan sistem komputer yang lebih efisien dan terukur daripada sistem komputasi standar. Ilmuwan dan insinyur mencoba mengatasi kendala sistem komputasi yang ada.
Bagaimana Apakah Ini Bekerja?
Buatan jaringan saraf didasarkan pada jaringan neuron di otak manusia. Informasi ditangani dengan cara terdistribusi.
Ini memungkinkan pemrosesan yang cepat dan efisien. Tidak seperti komputasi klasik, yang menggunakan unit pengolah pusat untuk melakukan komputasi, komputasi neuromorfik menggunakan sejumlah besar prosesor khusus yang kecil. Dan, prosesor-prosesor tersebut berkolaborasi untuk memecahkan masalah yang rumit.
Aplikasi Komputasi Neuromorfik
Pengenalan Gambar dan Ucapan
Komputasi neuromorfik memiliki potensi untuk mengubah pengenalan gambar dan ucapan. Jadi, para ilmuwan mencoba memperkenalkan metode baru untuk pemrosesan dan pengenalan pola. Sistem neuromorfik, misalnya, dapat dilatih mendeteksi objek di foto.
Atau, kita dapat membuatnya mentranskripsikan suara menjadi teks dengan lebih presisi.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Komputasi neuromorfik sedang mencoba membangun metode NLP baru dan lebih kuat. Untuk memahami makna dan konteks informasi yang dikomunikasikan, algoritma ini dapat digunakan untuk mengevaluasi teks, suara, dan bentuk komunikasi lainnya.
Kendaraan otonom
Komputasi neuromorfik menjadi semakin penting dalam pengembangan mobil self-driving. Sistem neuromorfik dapat mengumpulkan dan menginterpretasikan data sensor secara real-time. Jadi, mobil otonom bisa membuat penilaian. Dan, mereka dapat melakukan tindakan dalam menanggapi lingkungan mereka.
Manfaat komputasi neuromorfik
Kemampuan untuk Bekerja dengan Data Tidak Terstruktur dan Berisik
Itu dapat mengelola data yang tidak terstruktur. Berbeda dengan sistem komputer tradisional yang membutuhkan data terstruktur dan bersih, sistem neuromorfik dibuat untuk menangani data kotor dan tidak terstruktur. Ini membuatnya sempurna untuk memproses dan menafsirkan data dunia nyata.
Paralelisme Ekstrim
Sistem komputasi neuromorfik dapat melakukan beberapa perhitungan secara bersamaan. Ini membuatnya ideal untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan data waktu nyata. Oleh karena itu, ini sangat ideal untuk aplikasi seperti pengenalan gambar dan ucapan serta simulasi ilmiah.
Konsumsi Daya Rendah
Salah satu manfaat utama komputasi neuromorfik adalah konsumsi listrik yang sangat sedikit. Sistem komputasi neuromorfik dimaksudkan untuk berfungsi menggunakan daya yang jauh lebih kecil. Ini jauh lebih baik daripada komputer konvensional, yang menggunakan energi dalam jumlah besar. Oleh karena itu mereka sempurna untuk sistem tertanam seperti sensor, dan drone.
Kelemahan Komputasi Neuromorfik
Terlepas dari banyak manfaatnya, komputasi neuromorfik masih dalam tahap paling awal. Dan, itu menghadapi beberapa rintangan yang memperlambat penggunaan utamanya. Misalnya, saat ini ada kekurangan algoritme dan alat standar. Ini membuat bekerja dengan sistem neuromorfik menjadi masalah bagi akademisi dan pengembang.
Selain itu, perangkat keras yang dibutuhkan untuk komputasi neuromorfik masih terbilang mahal. Mungkin di luar jangkauan banyak orang. Selain itu, sistem neuromorfik tidak kompatibel dengan platform komputer saat ini.
Ini membatasi potensi mereka untuk berinteraksi dengan infrastruktur yang ada.
Karena keterbatasan ini, komunitas komputasi neuromorfik harus membangun algoritme standar. Ini akan membuat komputasi neuromorfik lebih mudah diakses dan praktis untuk semua orang.
Kemajuan Kehidupan Nyata dalam Komputasi Neuromorfik
Jadi, di mana kita sekarang dengan kemajuan?
Nah, kami memiliki TrueNorth. Ini adalah semacam prosesor neuromorfik yang dibuat oleh IBM untuk menjalankan perhitungan yang sulit secara real time. Ini menggunakan desain unik yang dirancang untuk konsumsi daya rendah. Juga, itu mereplikasi struktur otak manusia.
Platform Zeroth Qualcomm adalah contoh lain dalam kasus ini.
Ini adalah platform AI yang menggunakan pendekatan komputasi neuromorfik untuk menciptakan AI berdaya rendah dan berperforma tinggi. Platform ini menggabungkan perangkat keras dan perangkat lunak untuk menawarkan solusi yang dapat diskalakan untuk aplikasi AI. Ini dimaksudkan untuk membuat kecerdasan buatan lebih mudah diakses.
Apa yang ada di masa depan?
Masa depan Komputasi Neuromorfik tampak cerah. Ini adalah pendekatan inovatif untuk penggunaan komputer. Kami berharap ini akan merevolusi kecerdasan buatan. Selain itu, dapat memproses informasi lebih cepat dan efektif.
Para ilmuwan dapat mengintegrasikan teknologi ini dengan komputasi tepi. Ini berarti kami dapat memproses secara lokal daripada dialihkan ke lokasi pusat.
Penggabungan Neuromorphic Computing dengan Edge Computing ini akan menghasilkan kemajuan yang menarik dalam AI dan robotika. Robot, misalnya, akan dapat membuat penilaian dan merespons lingkungannya secara real-time.
Teknologi ini juga akan bermanfaat dalam industri seperti perbankan, penelitian, dan kesehatan, di mana pemrosesan dan pengambilan keputusan secara real-time sangat penting.
Bungkus
Kesimpulannya, perhitungan neuromorfik adalah disiplin yang berkembang pesat. Itu dapat meniru keefektifan otak manusia dalam komputasi.
Meskipun bidang ini masih berkembang, namun sudah menghadapi beberapa kesulitan.
Agar komputasi neuromorfik menjadi lebih banyak digunakan dan diakses, sangat penting bagi komunitas untuk terus mendorong algoritme standar dan perangkat keras yang lebih ramah pengguna.
Tinggalkan Balasan