Адам миы ақпаратты қалай тиімді түрде жеткізеді және өңдейді деп сұрадыңыз ба?
Нейроморфтық есептеу – адам миынан шабыттандыратын есептеуіштің бір саласы.
Бұл мақала нейроморфтық есептеулер саласына арналған.
Және бұл сізге оның қалай жұмыс істейтіні туралы түсінік береді. Сіз оны қалай қолдануға болатынын, сондай-ақ оның артықшылықтары мен кемшіліктерін білесіз.
Біз сізге білуіңіз керек нәрсені жинадық.
Адам миынан шабыт алу
The адамның миы ақпаратты өңдеудің өте күрделі жүйесі болып табылады. Ол синапстармен байланысқан миллиардтаған нейрондардан тұрады. Нейрондар бір-бірімен әрекеттеседі. Нейрондар мен синапстардың желісі үлгілерді анықтайды.
Осы жүйенің арқасында біз тілді өңдеп, шешім қабылдай аламыз.
Нейроморфтық есептеулер адам миының құрылымы мен қызметін эмуляциялайды.
Сандық логикаға және екілік кодқа негізделген типтік есептеу жүйелерінің орнына нейроморфтық есептеулер жасанды нейрондар мен синапстардың желілерін пайдалана отырып есептеулерді орындайды. Және бұл жасанды нейрондар мен синапстар биологиялық әріптестеріне ұқсас жұмыс істейді.
Мұндағы мақсат стандартты есептеу жүйелеріне қарағанда тиімдірек және масштабталатын компьютерлік жүйелерді құру. Ғалымдар мен инженерлер қолданыстағы есептеу жүйелерінің шектеулерін жеңуге тырысады.
Ол қалай жұмыс істейді?
Жасанды нейрондық желілер адам миындағы нейрондық желілерге негізделген. Ақпарат таратылған түрде өңделеді.
Бұл жылдам және тиімді өңдеуге мүмкіндік береді. Есептеулерді жүргізу үшін орталық процессорды пайдаланатын классикалық есептеулерден айырмашылығы, нейроморфтық есептеулер көптеген ұсақ, арнайы процессорларды пайдаланады. Және бұл процессорлар күрделі мәселелерді шешу үшін бірлесіп жұмыс істейді.
Нейроморфтық есептеу қолданбалары
Сурет пен сөзді тану
Нейроморфтық есептеулер сурет пен сөйлеуді тануды түрлендіру мүмкіндігіне ие. Сонымен, ғалымдар үлгіні өңдеу мен танудың жаңа әдісін енгізуге тырысуда. Мысалы, нейроморфтық жүйелерді үйретуге болады объектілерді анықтау фотоларда.
Немесе дауысты дәлірек етіп мәтінге көшіруге болады.
Табиғи тілдерді өңдеу (NLP)
Нейроморфтық есептеулер жаңа және күшті NLP әдістерін құруға тырысады. Хабарланатын ақпараттың мәні мен контекстін түсіну үшін бұл алгоритмдерді мәтінді, дауысты және коммуникацияның басқа түрлерін бағалау үшін пайдалануға болады.
Автономды көлік құралдары
Нейроморфтық есептеулер өздігінен жүретін автомобильдерді дамытуда маңыздырақ болып келеді. Нейроморфтық жүйелер нақты уақытта сенсорлық деректерді жинап, түсіндіре алады. Осылайша, автономды көліктер шешім қабылдай алады. Және олар қоршаған ортаға жауап ретінде әрекет жасай алады.
Нейроморфтық есептеулердің артықшылықтары
Құрылымсыз және шулы деректермен жұмыс істеу мүмкіндігі
Ол құрылымдалмаған деректерді басқара алады. Құрылымдық және таза деректерді қажет ететін дәстүрлі компьютерлік жүйелерден айырмашылығы, нейроморфтық жүйелер лас және құрылымдалмаған деректермен күресу үшін салынған. Бұл оларды нақты дүниедегі деректерді өңдеу және түсіндіру үшін тамаша етеді.
Төтенше параллелизм
Нейроморфтық есептеу жүйелері бір мезгілде бірнеше есептеулерді орындай алады. Бұл оларды нақты уақытта деректерді өңдеуді қажет ететін қолданбалар үшін тамаша етеді. Демек, ол кескін мен сөзді тану және ғылыми модельдеу сияқты қолданбалар үшін өте қолайлы.
Төмен қуатты тұтыну
Нейроморфтық есептеулердің басты артықшылықтарының бірі - ол электр энергиясын өте аз тұтынады. Нейроморфтық есептеу жүйелері әлдеқайда аз қуатты пайдаланып жұмыс істеуге арналған. Бұл энергияның көп мөлшерін пайдаланатын кәдімгі компьютерлерге қарағанда әлдеқайда жақсы. Сондықтан олар сенсорлар және дрондар сияқты ендірілген жүйелер үшін өте қолайлы.
Нейроморфтық есептеулердің кемшіліктері
Көптеген артықшылықтарға қарамастан, нейроморфтық есептеулер әлі де ең ерте кезеңдерінде. Және ол негізгі пайдалануды бәсеңдететін бірнеше кедергілерге тап болады. Мысалы, қазіргі уақытта стандартталған алгоритмдер мен құралдардың тапшылығы байқалады. Бұл академиктер мен әзірлеушілер үшін нейроморфтық жүйелермен жұмыс істеуді қиындатады.
Сонымен қатар, нейроморфтық есептеулер үшін қажетті аппараттық құрал әлі де қымбат. Бұл көптеген адамдар үшін қолжетімсіз болуы мүмкін. Сонымен қатар, нейроморфтық жүйелер қазіргі компьютерлік платформалармен үйлеспейді.
Бұл олардың бар инфрақұрылыммен интерфейс жасау әлеуетін шектейді.
Осы шектеулерге байланысты нейроморфтық есептеулер қауымдастығы стандартталған алгоритмдерді құруы керек. Бұл нейроморфтық есептеулерді барлығына қолжетімді және практикалық етеді.
Нейроморфтық есептеулердегі нақты өмірдегі жетістіктер
Олай болса, біз қазір қандай жетістіктерге жеттік?
Бізде TrueNorth бар. Бұл нақты уақытта күрделі есептеулерді орындау үшін IBM жасаған нейроморфты процессордың бір түрі. Ол қуатты аз тұтынуға арналған бірегей дизайнды пайдаланады. Сондай-ақ, ол адам миының құрылымын қайталайды.
Qualcomm компаниясының Zeroth платформасы бұл жағдайда тағы бір мысал болып табылады.
Бұл төмен қуатты, жоғары өнімді AI жасау үшін нейроморфтық есептеу тәсілдерін пайдаланатын AI платформасы. Бұл платформа AI қолданбалары үшін масштабталатын шешімдерді ұсыну үшін аппараттық және бағдарламалық құралды біріктіреді. Ол жасауға арналған жасанды интеллект неғұрлым қолжетімді.
Болашақ не күтіп тұр?
Нейроморфтық есептеулердің болашағы жарқын болып көрінеді. Бұл компьютерді пайдаланудың инновациялық тәсілі. Біз бұл жасанды интеллектте төңкеріс жасайды деп күтеміз. Сондай-ақ, ол ақпаратты тезірек және тиімдірек өңдей алады.
Ғалымдар бұл технологияны біріктіре алады шеткі есептеу. Бұл орталық орынға бағытталмай, жергілікті түрде өңдеуге болатынын білдіреді.
Бұл нейроморфтық есептеулерді Edge Computing-пен біріктіру AI мен робототехникадағы қызықты жетістіктерге әкеледі. Мысалы, роботтар нақты уақыт режимінде пайымдаулар жасап, қоршаған ортаға жауап бере алады.
Бұл технология нақты уақытта өңдеу және шешім қабылдау маңызды болып табылатын банк ісі, зерттеу және денсаулық сақтау сияқты салаларда да құнды болады.
Орау
Қорытындылай келе, нейроморфтық есептеулер - бұл тез кеңейетін пән. Ол адам миының есептеудегі тиімділігін қайталай алады.
Бұл сала әлі де дамып келе жатқанымен, ол қазірдің өзінде біраз қиындықтарға төтеп береді.
Нейроморфтық есептеулер кеңінен қолданылатын және қол жетімді болуы үшін қауымдастық үшін стандартталған алгоритмдер мен пайдаланушыға ыңғайлы аппараттық құралдарды іздеуді жалғастыру өте маңызды.
пікір қалдыру