ធ្លាប់មានសំណួរថា តើខួរក្បាលមនុស្សប្រាស្រ័យទាក់ទងគ្នានិងដំណើរការព័ត៌មានយ៉ាងដូចម្តេច?
Neuromorphic Computation គឺជាផ្នែកមួយនៃការគណនាដែលទទួលយកការបំផុសគំនិតរបស់វាពីខួរក្បាលរបស់មនុស្ស។
អត្ថបទនេះនឹងចូលទៅក្នុងផ្នែកនៃការគណនា neuromorphic ។
ហើយវានឹងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវគំនិតអំពីរបៀបដែលវាដំណើរការ។ អ្នកនឹងរកឃើញពីរបៀបដែលវាអាចប្រើបាន ក៏ដូចជាអត្ថប្រយោជន៍ និងគុណវិបត្តិរបស់វា។
យើងបានប្រមូលអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលអ្នកត្រូវដឹង។
ទទួលយកការបំផុសគំនិតពីខួរក្បាលមនុស្ស
នេះ ខួរក្បាលរបស់មនុស្ស គឺជាប្រព័ន្ធដំណើរការព័ត៌មានដ៏ទំនើបមួយដ៏អស្ចារ្យ។ វាត្រូវបានផ្សំឡើងដោយណឺរ៉ូនរាប់ពាន់លានដែលភ្ជាប់ដោយ synapses ។ ណឺរ៉ូនធ្វើអន្តរកម្មគ្នាទៅវិញទៅមក។ បណ្តាញនៃណឺរ៉ូន និង synapses កំណត់លំនាំ។
សូមអរគុណដល់ប្រព័ន្ធនេះ យើងអាចដំណើរការភាសា និងធ្វើការសម្រេចចិត្ត។
កុំព្យូទ័រ Neuromorphic ធ្វើត្រាប់តាមរចនាសម្ព័ន្ធ និងមុខងារនៃខួរក្បាលមនុស្ស។
ជំនួសឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រធម្មតាដោយផ្អែកលើតក្កវិជ្ជាឌីជីថល និងកូដគោលពីរ កុំព្យូទ័រ neuromorphic អនុវត្តការគណនាដោយប្រើបណ្តាញនៃសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត និង synapses ។ ហើយណឺរ៉ូនសិប្បនិម្មិត និង synapses ទាំងនេះមានមុខងារស្រដៀងគ្នាទៅនឹងសមភាគីជីវសាស្រ្តរបស់ពួកគេ។
គោលដៅនៅទីនេះគឺដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានជាងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រស្តង់ដារ។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងវិស្វករព្យាយាមយកឈ្នះលើឧបសគ្គនៃប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលមានស្រាប់។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
សិប្បនិម្មិត បណ្តាញសរសៃប្រសាទ ត្រូវបានផ្អែកលើបណ្តាញនៃណឺរ៉ូននៅក្នុងខួរក្បាលរបស់មនុស្ស។ ព័ត៌មានត្រូវបានដោះស្រាយតាមរបៀបចែកចាយ។
នេះធ្វើឱ្យដំណើរការលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាពអាចធ្វើទៅបាន។ មិនដូចកុំព្យូទ័របុរាណដែលប្រើឯកតាដំណើរការកណ្តាលដើម្បីធ្វើការគណនាទេ កុំព្យូទ័រ neuromorphic ប្រើ processors ឯកទេសមួយចំនួនធំ។ ហើយប្រព័ន្ធដំណើរការទាំងនេះសហការគ្នាដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។
កម្មវិធីគណនា Neuromorphic
ការទទួលស្គាល់រូបភាព និងការនិយាយ
កុំព្យូទ័រ Neuromorphic មានសក្តានុពលក្នុងការបំប្លែងរូបភាព និងការទទួលស្គាល់ការនិយាយ។ ដូច្នេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកំពុងព្យាយាមណែនាំវិធីសាស្រ្តថ្មីសម្រាប់ដំណើរការលំនាំ និងការទទួលស្គាល់។ ឧទាហរណ៍ប្រព័ន្ធ Neuromorphic អាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល រកឃើញវត្ថុ នៅក្នុងរូបថត។
ឬយើងអាចឱ្យវាចម្លងសំឡេងទៅជាអត្ថបទដោយភាពជាក់លាក់ជាងមុន។
ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP)
កុំព្យូទ័រ Neuromorphic កំពុងព្យាយាមបង្កើតវិធីសាស្ត្រ NLP ថ្មី និងខ្លាំងជាងនេះ។ ដើម្បីស្វែងយល់ពីអត្ថន័យ និងបរិបទនៃព័ត៌មានដែលកំពុងទំនាក់ទំនង ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃអត្ថបទ សំឡេង និងទម្រង់ទំនាក់ទំនងផ្សេងទៀត។
យានយន្តស្វយ័ត
កុំព្យូទ័រ Neuromorphic កាន់តែមានសារៈសំខាន់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍រថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង ប្រព័ន្ធ Neuromorphic អាចប្រមូល និងបកស្រាយទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ដូច្នេះ រថយន្តស្វយ័តអាចធ្វើការវិនិច្ឆ័យបាន។ ហើយពួកគេអាចធ្វើសកម្មភាពដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងបរិស្ថានរបស់ពួកគេ។
អត្ថប្រយោជន៍នៃកុំព្យូទ័រ Neuromorphic
សមត្ថភាពក្នុងការធ្វើការជាមួយទិន្នន័យគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ និងគ្មានសម្លេង
វាអាចគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ ផ្ទុយទៅនឹងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័របែបប្រពៃណី ដែលត្រូវការទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងស្អាត ប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីទប់ទល់នឹងទិន្នន័យកខ្វក់ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ នេះធ្វើឱ្យពួកវាល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ដំណើរការ និងបកស្រាយទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។
ភាពស្របគ្នាខ្លាំង
ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ Neuromorphic អាចអនុវត្តការគណនាជាច្រើនក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ នេះធ្វើឱ្យពួកវាល្អសម្រាប់កម្មវិធីដែលទាមទារដំណើរការទិន្នន័យក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ដូច្នេះហើយ វាគឺល្អសម្រាប់កម្មវិធីដូចជាការទទួលស្គាល់រូបភាព និងការនិយាយ និងការក្លែងធ្វើបែបវិទ្យាសាស្ត្រ។
ការប្រើប្រាស់ថាមពលទាប
អត្ថប្រយោជន៍ចម្បងមួយនៃការគណនា neuromorphic គឺថាវាប្រើប្រាស់អគ្គិសនីតិចតួចបំផុត។ ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ Neuromorphic មានបំណងដំណើរការដោយប្រើថាមពលតិចជាងឆ្ងាយ។ វាល្អជាងកុំព្យូទ័រធម្មតាដែលប្រើបរិមាណថាមពលដ៏សម្បើម។ ដូច្នេះពួកវាគឺល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ប្រព័ន្ធបង្កប់ដូចជាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក។
គុណវិបត្តិនៃកុំព្យូទ័រ Neuromorphic
ថ្វីបើមានអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនក៏ដោយ កុំព្យូទ័រ neuromorphic នៅតែស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលដំបូងបំផុតរបស់វា។ ហើយវាប្រឈមនឹងឧបសគ្គជាច្រើនដែលពន្យឺតការប្រើប្រាស់ចរន្តចម្បងរបស់វា។ ជាឧទាហរណ៍ បច្ចុប្បន្នមានកង្វះខាតនៃក្បួនដោះស្រាយស្តង់ដារ និងឧបករណ៍។ នេះធ្វើឱ្យការធ្វើការជាមួយប្រព័ន្ធ neuromorphic មានបញ្ហាសម្រាប់អ្នកសិក្សានិងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
លើសពីនេះ Hardware ដែលត្រូវការសម្រាប់កុំព្យូទ័រ neuromorphic នៅតែមានតម្លៃថ្លៃជាង។ វាអាចមិនអាចទាក់ទងបានសម្រាប់បុគ្គលជាច្រើន។ ក្រៅពីនេះ ប្រព័ន្ធ neuromorphic មិនឆបគ្នាជាមួយវេទិកាកុំព្យូទ័របច្ចុប្បន្ន។
នេះកំពុងកំណត់សក្តានុពលរបស់ពួកគេក្នុងការធ្វើទំនាក់ទំនងជាមួយហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលមានស្រាប់។
ដោយសារតែដែនកំណត់ទាំងនេះ សហគមន៍កុំព្យូទ័រ neuromorphic ត្រូវតែបង្កើតក្បួនដោះស្រាយស្តង់ដារ។ នេះនឹងធ្វើឱ្យការគណនា neuromorphic កាន់តែអាចចូលដំណើរការបាន និងជាក់ស្តែងសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។
ភាពជឿនលឿនក្នុងជីវិតពិតនៅក្នុងកុំព្យូទ័រ Neuromorphic
ដូច្នេះ តើយើងនៅឯណាដែលមានការរីកចម្រើន?
អញ្ចឹងយើងមាន TrueNorth ។ វាគឺជាប្រភេទនៃប្រព័ន្ធដំណើរការ neuromorphic ដែលបង្កើតឡើងដោយ IBM ដើម្បីប្រតិបត្តិការគណនាដ៏លំបាកក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ វាប្រើការរចនាតែមួយគត់ដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ថាមពលទាប។ ដូចគ្នានេះផងដែរ, វាចម្លងរចនាសម្ព័ន្ធនៃខួរក្បាលរបស់មនុស្ស។
វេទិកា Zeroth របស់ Qualcomm គឺជាឧទាហរណ៍មួយទៀតក្នុងករណីនេះ។
វាគឺជាវេទិកា AI ដែលប្រើវិធីសាស្រ្តកុំព្យូទ័រ neuromorphic ដើម្បីបង្កើត AI ដែលមានថាមពលទាប និងដំណើរការខ្ពស់។ វេទិកានេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវផ្នែករឹង និងសូហ្វវែរ ដើម្បីផ្តល់ជូននូវដំណោះស្រាយដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានសម្រាប់កម្មវិធី AI ។ វាមានបំណងធ្វើ ក្លែងបន្លំ អាចចូលដំណើរការបានកាន់តែច្រើន។
តើអនាគតមានអ្វីខ្លះ?
អនាគតនៃ Neuromorphic Computing ហាក់ដូចជាភ្លឺស្វាង។ វាគឺជាវិធីសាស្រ្តប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតចំពោះការប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័រ។ យើងរំពឹងថាវានឹងធ្វើបដិវត្តបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ដូចគ្នានេះផងដែរ វាអាចដំណើរការព័ត៌មានកាន់តែលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាព។
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រអាចបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យានេះជាមួយ កុំព្យូទ័រគែម. នេះមានន័យថា យើងអាចដំណើរការក្នុងស្រុក ជាជាងការបញ្ជូនទៅកាន់ទីតាំងកណ្តាល។
ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃ Neuromorphic Computing ជាមួយនឹង Edge Computing នឹងនាំមកនូវភាពជឿនលឿនដ៏គួរឱ្យរំភើបនៅក្នុង AI និងមនុស្សយន្ត។ ជាឧទាហរណ៍ មនុស្សយន្តនឹងអាចធ្វើការវិនិច្ឆ័យ និងឆ្លើយតបទៅនឹងអ្នកជុំវិញខ្លួនក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។
បច្ចេកវិទ្យានេះក៏នឹងមានតម្លៃផងដែរនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដូចជាធនាគារ ការស្រាវជ្រាវ និងសុខភាព ដែលដំណើរការ និងការសម្រេចចិត្តក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងមានសារៈសំខាន់ណាស់។
រុំឡើង
សរុបសេចក្តីមក ការគណនា neuromorphic គឺជាវិន័យដែលពង្រីកយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ វាអាចចម្លងប្រសិទ្ធភាពនៃខួរក្បាលមនុស្សក្នុងការគណនា។
ថ្វីត្បិតតែវិស័យនេះនៅមានការអភិវឌ្ឍន៍ ប៉ុន្តែវាបានប្រឈមមុខនឹងការលំបាកមួយចំនួនរួចទៅហើយ។
ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រ neuromorphic កាន់តែប្រើកាន់តែទូលំទូលាយ និងអាចចូលប្រើបាន វាជារឿងសំខាន់សម្រាប់សហគមន៍ក្នុងការបន្តជំរុញឱ្យមានក្បួនដោះស្រាយស្តង់ដារ និងផ្នែករឹងដែលងាយស្រួលប្រើជាងមុន។
សូមផ្ដល់យោបល់