Дали некогаш сте се запрашале како човечкиот мозок толку ефикасно комуницира и обработува информации?
Невроморфното пресметување е гранка на компјутерите што ја зема својата инспирација од човечкиот мозок.
Оваа статија ќе навлезе во областа на невроморфното пресметување.
И, ќе ви даде идеја за тоа како функционира. Ќе откриете како може да се користи, како и неговите придобивки и недостатоци.
Собравме се што треба да знаете.
Земање инспирација од човечкиот мозок
на човечки мозок е неизмерно софистициран систем за обработка на информации. Составен е од милијарди неврони поврзани со синапсите. Невроните комуницираат еден со друг. Мрежа од неврони и синапси идентификуваат модели.
Благодарение на овој систем, можеме да го обработуваме јазикот и да донесуваме одлуки.
Невроморфното пресметување ја имитира структурата и функцијата на човечкиот мозок.
Наместо типични компјутерски системи базирани на дигитална логика и бинарен код, невроморфното пресметување врши пресметки користејќи мрежи на вештачки неврони и синапси. И, овие вештачки неврони и синапси функционираат слично на нивните биолошки колеги.
Целта овде е да се создадат компјутерски системи кои се поефикасни и поскалабилни од стандардните компјутерски системи. Научниците и инженерите се обидуваат да ги надминат ограничувањата на постоечките компјутерски системи.
Како работи?
Вештачки нервните мрежи се базираат на мрежите на неврони во човечкиот мозок. Со информациите се постапува на дистрибуиран начин.
Ова овозможува брза и ефикасна обработка. За разлика од класичното пресметување, кое користи централна процесорска единица за спроведување на пресметките, невроморфното пресметување користи голем број мали, специјализирани процесори. И, овие процесори соработуваат за да решаваат комплицирани проблеми.
Апликации за невроморфни пресметки
Препознавање слики и говор
Невроморфното пресметување има потенцијал да го трансформира препознавањето на слики и говор. Така, научниците се обидуваат да воведат нов метод за обработка и препознавање на шаблони. Невроморфните системи, на пример, може да се обучат да откривање на предмети на фотографиите.
Или, можеме да го препишеме гласот во текст со поголема прецизност.
Обработка на природен јазик (НЛП)
Невроморфното пресметување се обидува да конструира нови и помоќни методи на НЛП. За да се разбере значењето и контекстот на информациите што се пренесуваат, овие алгоритми може да се користат за оценување на текст, глас и други форми на комуникација.
Автономни возила
Невроморфното пресметување станува сè поклучно во развојот на самоуправувачките автомобили. Невроморфните системи можат да собираат и интерпретираат податоци од сензорот во реално време. Значи, автономните автомобили можат да пресудуваат. И, тие можат да спроведуваат акции како одговор на нивната околина.
Придобивките од невроморфното пресметување
Способност за работа со неструктурирани и бучни податоци
Може да управува со неструктурирани податоци. За разлика од традиционалните компјутерски системи, на кои им требаат структурирани и чисти податоци, невроморфните системи се изградени за да се справат со валкани и неструктурирани податоци. Ова ги прави совршени за обработка и толкување на податоци од реалниот свет.
Екстремен паралелизам
Невроморфните компјутерски системи можат да вршат неколку пресметки истовремено. Ова ги прави идеални за апликации кои бараат обработка на податоци во реално време. Оттука, тој е идеален за апликации како што се препознавање слики и говор и научни симулации.
Ниска потрошувачка на енергија
Една од главните придобивки на невроморфното пресметување е тоа што троши многу малку електрична енергија. Невроморфните пресметковни системи се наменети да функционираат користејќи многу помалку енергија. Тоа е многу подобро од конвенционалните компјутери, кои користат огромни количества енергија. Затоа тие се совршени за вградени системи како сензори и дронови.
Недостатоците на невроморфното пресметување
И покрај бројните придобивки, невроморфното пресметување сè уште е во најрана фаза. И, се соочува со неколку пречки што ја забавуваат неговата мејнстрим употреба. На пример, моментално има недостиг од стандардизирани алгоритми и алатки. Ова ја прави работата со невроморфни системи проблематична за академиците и програмерите.
Понатаму, хардверот потребен за невроморфно пресметување е сè уште прилично скап. Тоа може да биде недостапно за многу поединци. Освен тоа, невроморфните системи се некомпатибилни со сегашните компјутерски платформи.
Ова го ограничува нивниот потенцијал за поврзување со постоечката инфраструктура.
Поради овие ограничувања, невроморфната компјутерска заедница мора да изгради стандардизирани алгоритми. Ова ќе го направи невроморфното пресметување подостапно и попрактично за секого.
Напредоци во реалниот живот во невроморфното пресметување
Па, каде сме сега со напредокот?
Па, имаме TrueNorth. Тоа е еден вид невроморфен процесор изграден од IBM за извршување на тешки пресметки во реално време. Тој користи уникатен дизајн кој е дизајниран за мала потрошувачка на енергија. Исто така, ја реплицира структурата на човечкиот мозок.
Платформата Zeroth на Qualcomm е уште еден пример во овој случај.
Тоа е платформа за вештачка интелигенција која користи невроморфни пристапи за пресметување за да создаде вештачка интелигенција со мала моќност и високи перформанси. Оваа платформа комбинира хардвер и софтвер за да понуди скалабилни решенија за апликации за вештачка интелигенција. Наменет е да се направи вештачка интелигенција попристапни.
Што носи иднината?
Иднината на невроморфното пресметување изгледа светла. Тоа е иновативен пристап за користење на компјутер. Очекуваме да направи револуција во вештачката интелигенција. Исто така, може побрзо и поефикасно да ги обработува информациите.
Научниците можат да ја интегрираат оваа технологија со работна пресметка. Ова значи дека може да обработуваме локално наместо да бидеме пренасочени до централна локација.
Ова спојување на Neuromorphic Computing со Edge Computing ќе резултира со возбудлив напредок во вештачката интелигенција и роботиката. Роботите, на пример, ќе можат да проценуваат и да реагираат на околината во реално време.
Оваа технологија, исто така, ќе биде вредна во индустриите како банкарството, истражувањето и здравството, каде обработката и донесувањето одлуки во реално време се критични.
Заврши
Како заклучок, невроморфното пресметување е дисциплина која брзо се шири. Може да ја повтори ефикасноста на човечкиот мозок во компјутерите.
Иако полето сè уште се развива, веќе се соочува со одредени тешкотии.
За невроморфните пресметки да станат пошироко користени и достапни, од клучно значење е заедницата да продолжи да притиска за стандардизирани алгоритми и попријателски хардвер за корисниците.
Оставете Одговор