Vai esat kādreiz apšaubījis, kā cilvēka smadzenes tik efektīvi sazinās un apstrādā informāciju?
Neiromorfā skaitļošana ir skaitļošanas nozare, kas smeļas iedvesmu no cilvēka smadzenēm.
Šajā rakstā tiks apskatīta neiromorfo aprēķinu joma.
Un tas sniegs jums priekšstatu par to, kā tas darbojas. Jūs uzzināsit, kā to var izmantot, kā arī tā priekšrocības un trūkumus.
Mēs apkopojām visu, kas jums jāzina.
Iedvesmojoties no cilvēka smadzenēm
Jūsu darbs IR Klientu apkalpošana cilvēka smadzenes ir ārkārtīgi sarežģīta informācijas apstrādes sistēma. Tas sastāv no miljardiem neironu, kas savienoti ar sinapsēm. Neironi mijiedarbojas viens ar otru. Neironu un sinapsu tīkls identificē modeļus.
Pateicoties šai sistēmai, mēs varam apstrādāt valodu un pieņemt lēmumus.
Neiromorfā skaitļošana atdarina cilvēka smadzeņu struktūru un funkcijas.
Tipisku skaitļošanas sistēmu vietā, kuru pamatā ir digitālā loģika un binārais kods, neiromorfā skaitļošana veic aprēķinus, izmantojot mākslīgo neironu un sinapses tīklus. Un šie mākslīgie neironi un sinapses darbojas līdzīgi kā to bioloģiskie kolēģi.
Mērķis šeit ir izveidot datorsistēmas, kas ir efektīvākas un mērogojamākas nekā standarta skaitļošanas sistēmas. Zinātnieki un inženieri cenšas pārvarēt esošo skaitļošanas sistēmu ierobežojumus.
Kā tas darbojas?
Mākslīgs neironu tīkli ir balstīti uz neironu tīkliem cilvēka smadzenēs. Informācija tiek apstrādāta izplatītā veidā.
Tas nodrošina ātru un efektīvu apstrādi. Atšķirībā no klasiskās skaitļošanas, kas aprēķinu veikšanai izmanto centrālo procesoru, neiromorfajā skaitļošanā tiek izmantots liels skaits mazu, specializētu procesoru. Un šie procesori sadarbojas, lai atrisinātu sarežģītas problēmas.
Neiromorfo aprēķinu lietojumprogrammas
Attēlu un runas atpazīšana
Neiromorfiskajai skaitļošanai ir potenciāls pārveidot attēlu un runas atpazīšanu. Tātad zinātnieki cenšas ieviest jaunu metodi paraugu apstrādei un atpazīšanai. Piemēram, neiromorfās sistēmas var apmācīt atklāt objektus fotogrāfijās.
Vai arī mēs varam likt tai precīzāk pārrakstīt balsi tekstā.
Dabas valodas apstrāde (NLP)
Neiromorfā skaitļošana mēģina konstruēt jaunas un jaudīgākas NLP metodes. Lai izprastu pārraidītās informācijas nozīmi un kontekstu, šos algoritmus var izmantot teksta, balss un citu saziņas veidu novērtēšanai.
Autonomie transporta līdzekļi
Neiromorfā skaitļošana kļūst arvien svarīgāka pašpiedziņas automašīnu attīstībā. Neiromorfās sistēmas var savākt un interpretēt sensoru datus reāllaikā. Tātad autonomās automašīnas var pieņemt spriedumus. Un viņi var veikt darbības, reaģējot uz viņu vidi.
Neiromorfās skaitļošanas priekšrocības
Spēja strādāt ar nestrukturētiem un trokšņainiem datiem
Tas var pārvaldīt nestrukturētus datus. Atšķirībā no tradicionālajām datorsistēmām, kurām nepieciešami strukturēti un tīri dati, neiromorfās sistēmas ir veidotas tā, lai tiktu galā ar netīriem un nestrukturētiem datiem. Tas padara tos lieliski piemērotus reālās pasaules datu apstrādei un interpretācijai.
Ekstrēms paralēlisms
Neiromorfās skaitļošanas sistēmas var veikt vairākus aprēķinus vienlaikus. Tas padara tos ideāli piemērotus lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reāllaika datu apstrāde. Tādējādi tas ir ideāli piemērots tādām lietojumprogrammām kā attēla un runas atpazīšana un zinātniskās simulācijas.
Zems enerģijas patēriņš
Viena no galvenajām neiromorfās skaitļošanas priekšrocībām ir tā, ka tā patērē ļoti maz elektroenerģijas. Ir paredzēts, ka neiromorfās skaitļošanas sistēmas darbojas, izmantojot daudz mazāku jaudu. Tas ir daudz labāks nekā parastie datori, kas patērē milzīgus enerģijas daudzumus. Tāpēc tie ir lieliski piemēroti iegultām sistēmām, piemēram, sensoriem un droniem.
Neiromorfās skaitļošanas trūkumi
Neskatoties uz daudzajām priekšrocībām, neiromorfā skaitļošana joprojām ir agrīnā stadijā. Un tas saskaras ar vairākiem šķēršļiem, kas palēnina tā vispārējo izmantošanu. Piemēram, pašlaik trūkst standartizētu algoritmu un rīku. Tas padara darbu ar neiromorfiskām sistēmām problemātisku akadēmiķiem un izstrādātājiem.
Turklāt neiromorfiskajai skaitļošanai nepieciešamā aparatūra joprojām ir diezgan dārga. Tas var būt nepieejams daudziem cilvēkiem. Turklāt neiromorfās sistēmas nav savietojamas ar pašreizējām datoru platformām.
Tas ierobežo to potenciālu saskarties ar esošo infrastruktūru.
Šo ierobežojumu dēļ neiromorfo skaitļošanas kopienai ir jāizveido standartizēti algoritmi. Tas padarīs neiromorfo skaitļošanu pieejamāku un praktiskāku ikvienam.
Reālās dzīves sasniegumi neiromorfiskajā skaitļošanā
Tātad, kur mēs šobrīd esam ar sasniegumiem?
Nu, mums ir TrueNorth. Tas ir sava veida neiromorfs procesors, ko izveidojis IBM, lai veiktu sarežģītus aprēķinus reāllaikā. Tam ir unikāls dizains, kas paredzēts zemam enerģijas patēriņam. Turklāt tas atkārto cilvēka smadzeņu struktūru.
Qualcomm Zeroth platforma ir vēl viens piemērs šajā gadījumā.
Tā ir AI platforma, kas izmanto neiromorfiskas skaitļošanas pieejas, lai izveidotu mazjaudas augstas veiktspējas AI. Šī platforma apvieno aparatūru un programmatūru, lai piedāvātu mērogojamus risinājumus AI lietojumprogrammām. Ir paredzēts izgatavot mākslīgais intelekts pieejamāka.
Ko tur nākotne?
Neiromorfās skaitļošanas nākotne šķiet gaiša. Tā ir novatoriska pieeja datora lietošanai. Mēs sagaidām, ka tas radīs revolūciju mākslīgajā intelektā. Turklāt tas var apstrādāt informāciju ātrāk un efektīvāk.
Zinātnieki var integrēt šo tehnoloģiju ar malu skaitļošana. Tas nozīmē, ka mēs varam apstrādāt lokāli, nevis tikt novirzīti uz centrālo atrašanās vietu.
Šī neiromorfās skaitļošanas apvienošana ar Edge Computing radīs aizraujošus sasniegumus AI un robotikā. Piemēram, roboti varēs pieņemt spriedumus un reaģēt uz apkārtējo vidi reāllaikā.
Šī tehnoloģija būs vērtīga arī tādās nozarēs kā banku darbība, pētniecība un veselība, kur reāllaika apstrāde un lēmumu pieņemšana ir ļoti svarīga.
Satīt
Noslēgumā jāsaka, ka neiromorfā aprēķins ir strauji augoša disciplīna. Tas var atkārtot cilvēka smadzeņu efektivitāti skaitļošanā.
Lai gan joma joprojām attīstās, tā jau saskaras ar dažām grūtībām.
Lai neiromorfā skaitļošana kļūtu plašāk izmantota un pieejamāka, sabiedrībai ir ļoti svarīgi turpināt censties pēc standartizētiem algoritmiem un lietotājam draudzīgākas aparatūras.
Atstāj atbildi