Хүний тархи мэдээллийг хэрхэн ийм үр дүнтэйгээр дамжуулж, боловсруулдаг талаар асууж байсан уу?
Нейроморф тооцоолол нь хүний тархинаас санаа авдаг компьютерийн нэг салбар юм.
Энэ нийтлэл нь нейроморфик тооцооллын талбарт орох болно.
Мөн энэ нь хэрхэн ажилладаг талаар танд ойлголт өгөх болно. Та үүнийг хэрхэн ашиглах, түүнчлэн түүний ашиг тус, сул талыг олж мэдэх болно.
Бид таны мэдэх ёстой бүх зүйлийг цуглуулсан.
Хүний тархинаас санаа авах
The хүний тархи нь мэдээлэл боловсруулах асар боловсронгуй систем юм. Энэ нь синапсаар холбогдсон олон тэрбум мэдрэлийн эсүүдээс бүрддэг. Нейронууд бие биетэйгээ харилцан үйлчилдэг. Нейрон ба синапсуудын сүлжээ нь хэв маягийг тодорхойлдог.
Энэ системийн ачаар бид хэл яриаг боловсруулж, шийдвэр гаргах боломжтой болсон.
Нейроморфик тооцоолол нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагааг дуурайдаг.
Дижитал логик болон хоёртын код дээр суурилсан ердийн тооцооллын системүүдийн оронд нейроморф тооцоолол нь хиймэл нейрон ба синапсуудын сүлжээг ашиглан тооцооллыг гүйцэтгэдэг. Эдгээр хиймэл мэдрэлийн эсүүд болон синапсууд нь биологийн ижил төстэй үйл ажиллагаа явуулдаг.
Энд гол зорилго нь стандарт тооцоолох системээс илүү үр ашигтай, өргөтгөх боломжтой компьютерийн системийг бий болгох явдал юм. Эрдэмтэд, инженерүүд одоо байгаа тооцоолох системийн хязгаарлалтыг даван туулахыг хичээдэг.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
Зохиомол мэдрэлийн сүлжээ Хүний тархины мэдрэлийн эсүүдийн сүлжээн дээр суурилдаг. Мэдээллийг түгээх хэлбэрээр боловсруулдаг.
Энэ нь хурдан бөгөөд үр дүнтэй боловсруулалт хийх боломжтой болгодог. Тооцоолол хийхэд төвлөрсөн процессор ашигладаг сонгодог тооцоололоос ялгаатай нь нейроморф тооцоолол нь олон тооны жижиг, тусгай процессоруудыг ашигладаг. Мөн эдгээр процессорууд төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд хамтран ажилладаг.
Нейроморфик тооцооллын хэрэглээ
Зураг болон яриа таних
Нейроморфик тооцоолол нь дүрс, яриа таних чадварыг өөрчлөх чадвартай. Тиймээс эрдэмтэд хэв маягийг боловсруулах, таних шинэ аргыг нэвтрүүлэхээр оролдож байна. Жишээлбэл, нейроморф системийг сургаж болно объектуудыг илрүүлэх зураг дээр.
Эсвэл бид үүнийг илүү нарийвчлалтай дуу хоолойг текст болгон хөрвүүлэх боломжтой.
Байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP)
Нейроморфик тооцоолол нь NLP-ийн шинэ, илүү хүчирхэг аргуудыг бий болгохыг оролдож байна. Харилцаж буй мэдээллийн утга, нөхцөл байдлыг ойлгохын тулд эдгээр алгоритмуудыг текст, дуу хоолой болон бусад харилцааны хэлбэрийг үнэлэхэд ашиглаж болно.
Автотээврийн хэрэгсэл
Өөрийгөө жолооддог машиныг хөгжүүлэхэд нейроморф тооцоолол улам бүр чухал болж байна. Нейроморф систем нь мэдрэгчийн өгөгдлийг бодит цаг хугацаанд цуглуулж, тайлбарлаж чаддаг. Тиймээс бие даасан машинууд дүгнэлт хийх боломжтой. Мөн тэд хүрээлэн буй орчиндоо хариу үйлдэл үзүүлж чаддаг.
Нейроморф тооцооллын ашиг тус
Бүтэцгүй, дуу чимээ ихтэй өгөгдөлтэй ажиллах чадвар
Энэ нь бүтэцгүй өгөгдлийг удирдах боломжтой. Бүтэцтэй, цэвэр өгөгдөл шаарддаг уламжлалт компьютерийн системээс ялгаатай нь нейроморф системүүд нь бохир, бүтэцгүй өгөгдлийг даван туулахын тулд бүтээгдсэн байдаг. Энэ нь тэдгээрийг бодит ертөнцийн өгөгдлийг боловсруулах, тайлбарлахад төгс болгодог.
Хэт параллелизм
Нейроморф тооцоолох системүүд нь хэд хэдэн тооцооллыг зэрэг гүйцэтгэх боломжтой. Энэ нь тэдгээрийг бодит цагийн өгөгдөл боловсруулах шаардлагатай програмуудад тохиромжтой болгодог. Тиймээс энэ нь зураг, яриа таних, шинжлэх ухааны загварчлал зэрэг програмуудад тохиромжтой.
Эрчим хүчний хэрэглээ бага
Нейроморфик тооцооллын гол давуу талуудын нэг нь маш бага цахилгаан зарцуулдаг. Нейроморф тооцоолох системүүд нь хамаагүй бага эрчим хүч ашиглан ажиллах зорилготой юм. Энэ нь асар их хэмжээний эрчим хүч хэрэглэдэг ердийн компьютерээс хамаагүй дээр юм. Тиймээс тэдгээр нь мэдрэгч, дрон зэрэг суулгагдсан системд төгс тохирно.
Нейроморфик тооцооллын сул тал
Олон тооны ашиг тустай хэдий ч нейроморф тооцоолол нь хамгийн эхний шатандаа байна. Мөн энэ нь үндсэн хэрэглээг удаашруулдаг хэд хэдэн саад бэрхшээлтэй тулгардаг. Тухайлбал, одоогоор стандартчилагдсан алгоритм, багаж хэрэгсэл хомс байна. Энэ нь эрдэмтэн судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд нейроморф системтэй ажиллахад бэрхшээлтэй болгодог.
Цаашилбал, нейроморф тооцоололд шаардлагатай техник хангамж нь нэлээд үнэтэй хэвээр байна. Энэ нь олон хүмүүсийн хувьд боломжгүй байж магадгүй юм. Нэмж дурдахад нейроморф систем нь одоогийн компьютерийн платформтой нийцэхгүй байна.
Энэ нь тэдний одоо байгаа дэд бүтэцтэй холбогдох боломжийг хязгаарлаж байна.
Эдгээр хязгаарлалтын улмаас нейроморф компьютерийн нийгэмлэг стандартчилагдсан алгоритмуудыг бий болгох ёстой. Энэ нь нейроморфик тооцооллыг хүн бүрт илүү хүртээмжтэй, практик болгоно.
Нейроморфик тооцоолол дахь бодит амьдралын дэвшил
Тэгэхээр, бид ахиц дэвшилд яг одоо хаана байна вэ?
За, бидэнд TrueNorth байна. Энэ бол бодит цаг хугацаанд хүнд тооцооллыг гүйцэтгэхийн тулд IBM-ийн бүтээсэн нейроморф процессор юм. Энэ нь эрчим хүч бага зарцуулдаг өвөрмөц дизайнтай. Мөн хүний тархины бүтцийг хуулбарладаг.
Qualcomm-ийн Zeroth платформ нь энэ тохиолдолд өөр нэг жишээ юм.
Энэ нь бага чадалтай, өндөр гүйцэтгэлтэй хиймэл оюун ухаан бүтээхэд нейроморфик тооцооллын аргыг ашигладаг хиймэл оюун ухааны платформ юм. Энэхүү платформ нь техник хангамж, программ хангамжийг хослуулсан бөгөөд хиймэл оюун ухааны програмуудад зориулсан өргөтгөх боломжтой шийдлүүдийг санал болгодог. Энэ нь хийх зорилготой юм хиймэл оюун илүү хүртээмжтэй.
Ирээдүй юу болох вэ?
Neuromorphic Computing-ийн ирээдүй гэрэлтэй харагдаж байна. Энэ бол компьютерийн хэрэглээний шинэлэг арга юм. Бид үүнийг хиймэл оюун ухаанд хувьсгал хийнэ гэж найдаж байна. Мөн мэдээллийг илүү хурдан, үр дүнтэй боловсруулах боломжтой.
Эрдэмтэд энэ технологийг нэгтгэх боломжтой захын тооцоолол. Энэ нь бид төвлөрсөн газар руу чиглүүлэхээс илүүтэйгээр дотооддоо боловсруулах боломжтой гэсэн үг юм.
Neuromorphic Computing-ийг Edge Computing-тэй нэгтгэснээр хиймэл оюун ухаан болон робот техникийн салбарт гайхалтай дэвшил гарах болно. Жишээлбэл, роботууд бодит цаг хугацаанд дүгнэлт хийж, хүрээлэн буй орчинд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжтой болно.
Энэхүү технологи нь банк санхүү, судалгаа шинжилгээ, эрүүл мэнд зэрэг бодит цагийн боловсруулалт, шийдвэр гаргах чухал салбаруудад үнэ цэнэтэй байх болно.
Дуусгах
Дүгнэж хэлэхэд, нейроморфик тооцоолол нь хурдацтай хөгжиж буй салбар юм. Энэ нь хүний тархины үр нөлөөг тооцоолоход давтаж чаддаг.
Хэдийгээр энэ салбар хөгжиж байгаа ч зарим бэрхшээлтэй тулгараад байна.
Нейроморф тооцоолол илүү өргөн хэрэглэгдэж, хүртээмжтэй болохын тулд олон нийт стандартчилагдсан алгоритмууд болон хэрэглэгчдэд ээлтэй техник хангамжийг үргэлжлүүлэн хөгжүүлэх нь чухал юм.
хариу үлдээх