Ar kada nors klausėte, kaip žmogaus smegenys taip efektyviai bendrauja ir apdoroja informaciją?
Neuromorfinis skaičiavimas yra skaičiavimo šaka, kuri įkvėpimo semiasi iš žmogaus smegenų.
Šiame straipsnyje bus nagrinėjama neuromorfinio skaičiavimo sritis.
Ir tai suteiks jums supratimą, kaip tai veikia. Sužinosite, kaip jis gali būti naudojamas, taip pat jo pranašumai ir trūkumai.
Mes surinkome viską, ką reikia žinoti.
Įkvėpimo semtis iš žmogaus smegenų
Šios žmogaus smegenys yra nepaprastai sudėtinga informacijos apdorojimo sistema. Jį sudaro milijardai neuronų, sujungtų sinapsėmis. Neuronai sąveikauja vienas su kitu. Neuronų ir sinapsių tinklas nustato modelius.
Šios sistemos dėka galime apdoroti kalbą ir priimti sprendimus.
Neuromorfinis skaičiavimas imituoja žmogaus smegenų struktūrą ir funkcijas.
Vietoj įprastų skaičiavimo sistemų, pagrįstų skaitmenine logika ir dvejetainiu kodu, neuromorfinis kompiuteris atlieka skaičiavimus naudodamas dirbtinių neuronų ir sinapsių tinklus. Ir šie dirbtiniai neuronai ir sinapsės veikia panašiai kaip jų biologiniai kolegos.
Tikslas yra sukurti kompiuterines sistemas, kurios būtų efektyvesnės ir labiau keičiamos nei standartinės kompiuterinės sistemos. Mokslininkai ir inžinieriai bando įveikti esamų skaičiavimo sistemų suvaržymus.
Kaip tai veikia?
Dirbtinis neuroniniai tinklai yra pagrįsti žmogaus smegenų neuronų tinklais. Informacija tvarkoma paskirstytu būdu.
Tai leidžia greitai ir efektyviai apdoroti. Skirtingai nuo klasikinio skaičiavimo, kuris skaičiavimams atlikti naudoja centrinį procesorių, neuromorfiniame skaičiavime naudojama daug mažų specializuotų procesorių. Ir šie procesoriai bendradarbiauja spręsdami sudėtingas problemas.
Neuromorfinio skaičiavimo programos
Vaizdo ir kalbos atpažinimas
Neuromorfinis kompiuteris gali pakeisti vaizdo ir kalbos atpažinimą. Taigi, mokslininkai bando įdiegti naują modelio apdorojimo ir atpažinimo metodą. Pavyzdžiui, galima išmokyti neuromorfines sistemas aptikti objektus nuotraukose.
Arba galime tiksliau perrašyti balsą į tekstą.
Gamtos kalbos apdorojimas (NLP)
Neuromorfinė kompiuterija bando sukurti naujus ir galingesnius NLP metodus. Norint suprasti perduodamos informacijos prasmę ir kontekstą, šie algoritmai gali būti naudojami vertinant tekstą, balsą ir kitas komunikacijos formas.
Autonominės transporto priemonės
Neuromorfinė kompiuterija tampa vis svarbesnė kuriant savarankiškai važiuojančius automobilius. Neuromorfinės sistemos gali rinkti ir interpretuoti jutiklių duomenis realiuoju laiku. Taigi, autonominiai automobiliai gali priimti sprendimus. Ir jie gali atlikti veiksmus, reaguodami į savo aplinką.
Neuromorfinio skaičiavimo pranašumai
Gebėjimas dirbti su nestruktūriniais ir triukšmingais duomenimis
Jis gali valdyti nestruktūrizuotus duomenis. Priešingai nei tradicinės kompiuterinės sistemos, kurioms reikalingi struktūrizuoti ir švarūs duomenys, neuromorfinės sistemos sukurtos taip, kad galėtų susidoroti su nešvariais ir nestruktūruotais duomenimis. Dėl to jie puikiai tinka realaus pasaulio duomenims apdoroti ir interpretuoti.
Ekstremalus paralelizmas
Neuromorfinės skaičiavimo sistemos gali atlikti kelis skaičiavimus vienu metu. Dėl to jie idealiai tinka programoms, kurioms reikalingas duomenų apdorojimas realiuoju laiku. Taigi jis idealiai tinka tokioms programoms kaip vaizdo ir kalbos atpažinimas bei mokslinis modeliavimas.
Mažas energijos suvartojimas
Vienas iš pagrindinių neuromorfinio skaičiavimo pranašumų yra tai, kad jis sunaudoja labai mažai elektros energijos. Neuromorfinės skaičiavimo sistemos turi veikti naudojant daug mažiau energijos. Tai daug geriau nei įprasti kompiuteriai, sunaudojantys milžiniškus energijos kiekius. Todėl jie puikiai tinka įterptoms sistemoms, tokioms kaip jutikliai ir dronai.
Neuromorfinio skaičiavimo trūkumai
Nepaisant daugybės privalumų, neuromorfinis kompiuteris vis dar yra ankstyviausiose stadijose. Be to, jis susiduria su keliomis kliūtimis, kurios sulėtina jo naudojimą. Pavyzdžiui, šiuo metu trūksta standartizuotų algoritmų ir įrankių. Dėl to akademikams ir kūrėjams sunku dirbti su neuromorfinėmis sistemomis.
Be to, neuromorfiniam skaičiavimui reikalinga aparatinė įranga vis dar yra gana brangi. Jis gali būti nepasiekiamas daugeliui asmenų. Be to, neuromorfinės sistemos yra nesuderinamos su dabartinėmis kompiuterių platformomis.
Tai riboja jų galimybes sąveikauti su esama infrastruktūra.
Dėl šių apribojimų neuromorfinių kompiuterių bendruomenė turi sukurti standartizuotus algoritmus. Tai padarys neuromorfinį skaičiavimą prieinamesnį ir praktiškesnį visiems.
Neuromorfinio skaičiavimo pažanga realiame gyvenime
Taigi, kur mes dabar esame su pažanga?
Na, mes turime TrueNorth. Tai tam tikras neuromorfinis procesorius, kurį sukūrė IBM, kad realiuoju laiku būtų galima atlikti sudėtingus skaičiavimus. Jame naudojamas unikalus dizainas, skirtas mažoms energijos sąnaudoms. Be to, jis atkartoja žmogaus smegenų struktūrą.
„Qualcomm“ „Zeroth“ platforma yra dar vienas pavyzdys šiuo atveju.
Tai AI platforma, kuri naudoja neuromorfinius skaičiavimo metodus, kad sukurtų mažos galios, didelio našumo DI. Ši platforma sujungia techninę ir programinę įrangą, kad pasiūlytų keičiamo dydžio sprendimus dirbtinio intelekto programoms. Jis skirtas pagaminti dirbtinis intelektas labiau prieinamas.
Ką laiko ateitis?
Neuromorfinio skaičiavimo ateitis atrodo šviesi. Tai novatoriškas požiūris į kompiuterio naudojimą. Tikimės, kad tai pakeis dirbtinį intelektą. Be to, jis gali greičiau ir efektyviau apdoroti informaciją.
Mokslininkai gali integruoti šią technologiją su kraštinių skaičiavimų. Tai reiškia, kad galime apdoroti vietoje, o ne būti nukreipti į centrinę vietą.
Šis neuromorfinio skaičiavimo ir Edge Computing sujungimas lems įdomią AI ir robotikos pažangą. Pavyzdžiui, robotai galės priimti sprendimus ir reaguoti į aplinką realiu laiku.
Ši technologija taip pat bus vertinga tokiose pramonės šakose kaip bankininkystė, moksliniai tyrimai ir sveikata, kur apdorojimas realiuoju laiku ir sprendimų priėmimas yra labai svarbūs.
Apvynioti
Apibendrinant galima pasakyti, kad neuromorfinis skaičiavimas yra greitai besiplečianti disciplina. Jis gali atkartoti žmogaus smegenų efektyvumą kompiuterijos srityje.
Nors sritis vis dar vystosi, ji jau susiduria su tam tikrais sunkumais.
Kad neuromorfiniai kompiuteriai taptų plačiau naudojami ir prieinami, bendruomenei labai svarbu ir toliau siekti standartizuotų algoritmų ir patogesnės aparatinės įrangos.
Palikti atsakymą