मानवी मेंदू माहितीवर इतक्या प्रभावीपणे संवाद कसा साधतो आणि त्यावर प्रक्रिया कशी करतो असा प्रश्न कधी पडला आहे?
न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटेशन ही संगणकाची एक शाखा आहे जी मानवी मेंदूपासून प्रेरणा घेते.
हा लेख न्यूरोमॉर्फिक गणनेच्या क्षेत्रात जाईल.
आणि, ते तुम्हाला कसे कार्य करते याची कल्पना देईल. ते कसे वापरले जाऊ शकते, तसेच त्याचे फायदे आणि तोटे तुम्हाला कळतील.
आपल्याला माहित असणे आवश्यक असलेल्या सर्व गोष्टी आम्ही एकत्रित केल्या आहेत.
मानवी मेंदूपासून प्रेरणा घेणे
अगोदर निर्देश केलेल्या बाबीसंबंधी बोलताना मानवी मेंदू एक अत्यंत अत्याधुनिक माहिती-प्रक्रिया प्रणाली आहे. हे सायनॅप्सद्वारे जोडलेल्या अब्जावधी न्यूरॉन्सने बनलेले आहे. न्यूरॉन्स एकमेकांशी संवाद साधतात. न्यूरॉन्स आणि सिनॅप्सचे नेटवर्क नमुने ओळखतात.
या प्रणालीमुळे आम्ही भाषेवर प्रक्रिया करू शकतो आणि निर्णय घेऊ शकतो.
न्यूरोमॉर्फिक संगणन मानवी मेंदूची रचना आणि कार्य यांचे अनुकरण करते.
डिजिटल लॉजिक आणि बायनरी कोडवर आधारित ठराविक संगणकीय प्रणालींऐवजी, न्यूरोमॉर्फिक संगणन कृत्रिम न्यूरॉन्स आणि सिनॅप्सच्या नेटवर्कचा वापर करून गणना करते. आणि, हे कृत्रिम न्यूरॉन्स आणि सायनॅप्स त्यांच्या जैविक भागांप्रमाणेच कार्य करतात.
मानक संगणकीय प्रणालींपेक्षा अधिक कार्यक्षम आणि स्केलेबल असलेल्या संगणक प्रणाली तयार करणे हे येथे लक्ष्य आहे. शास्त्रज्ञ आणि अभियंते सध्याच्या संगणकीय प्रणालीतील अडचणी दूर करण्याचा प्रयत्न करतात.
हे कस काम करत?
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क मानवी मेंदूतील न्यूरॉन्सच्या नेटवर्कवर आधारित असतात. माहिती वितरीत पद्धतीने हाताळली जाते.
हे जलद आणि कार्यक्षम प्रक्रिया शक्य करते. शास्त्रीय संगणनाच्या विपरीत, जे गणनेसाठी सेंट्रल प्रोसेसिंग युनिट वापरते, न्यूरोमॉर्फिक कंप्युटिंग मोठ्या संख्येने लहान, विशेष प्रोसेसर वापरते. आणि, हे प्रोसेसर क्लिष्ट समस्या सोडवण्यासाठी सहयोग करतात.
न्यूरोमॉर्फिक संगणन अनुप्रयोग
प्रतिमा आणि उच्चार ओळख
न्यूरोमॉर्फिक संगणनामध्ये प्रतिमा आणि उच्चार ओळख बदलण्याची क्षमता आहे. म्हणून, वैज्ञानिक नमुना प्रक्रिया आणि ओळखीसाठी नवीन पद्धत सादर करण्याचा प्रयत्न करीत आहेत. न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम, उदाहरणार्थ, प्रशिक्षित केले जाऊ शकतात वस्तू शोधणे फोटोंमध्ये.
किंवा, आम्ही ते अधिक अचूकतेसह मजकूरात आवाजाचे प्रतिलेखन करू शकतो.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (एनएलपी)
न्यूरोमॉर्फिक संगणन नवीन आणि अधिक शक्तिशाली NLP पद्धती तयार करण्याचा प्रयत्न करत आहे. संप्रेषित केलेल्या माहितीचा अर्थ आणि संदर्भ समजून घेण्यासाठी, या अल्गोरिदमचा वापर मजकूर, आवाज आणि संप्रेषणाच्या इतर प्रकारांचे मूल्यांकन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
स्वायत्त वाहने
सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारच्या विकासामध्ये न्यूरोमॉर्फिक संगणन अधिक महत्त्वपूर्ण होत आहे. न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम रिअल-टाइममध्ये सेन्सर डेटा संकलित आणि त्याचा अर्थ लावू शकतात. त्यामुळे, स्वायत्त कार निर्णय घेऊ शकतात. आणि, ते त्यांच्या वातावरणाला प्रतिसाद म्हणून कृती करू शकतात.
न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगचे फायदे
असंरचित आणि गोंगाटयुक्त डेटासह कार्य करण्याची क्षमता
हे असंरचित डेटा व्यवस्थापित करू शकते. पारंपारिक संगणक प्रणालींच्या उलट, ज्यांना संरचित आणि स्वच्छ डेटाची आवश्यकता असते, न्यूरोमॉर्फिक प्रणाली गलिच्छ आणि असंरचित डेटाचा सामना करण्यासाठी तयार केल्या जातात. हे त्यांना वास्तविक-जगातील डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी आणि त्याचा अर्थ लावण्यासाठी योग्य बनवते.
अत्यंत समांतरता
न्यूरोमॉर्फिक संगणकीय प्रणाली एकाच वेळी अनेक गणना करू शकतात. हे त्यांना रिअल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग आवश्यक असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनवते. त्यामुळे, इमेज आणि स्पीच रेकग्निशन आणि वैज्ञानिक सिम्युलेशन यासारख्या अॅप्लिकेशन्ससाठी ते आदर्श आहे.
कमी पॉवर वापर
न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगचा एक मुख्य फायदा म्हणजे तो खूप कमी वीज वापरतो. न्यूरोमॉर्फिक संगणन प्रणाली खूप कमी शक्ती वापरून कार्य करण्याच्या उद्देशाने आहेत. हे पारंपारिक संगणकांपेक्षा बरेच चांगले आहे, जे प्रचंड प्रमाणात ऊर्जा वापरतात. त्यामुळे सेन्सर्स आणि ड्रोनसारख्या एम्बेडेड सिस्टमसाठी ते योग्य आहेत.
न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगचे तोटे
त्याचे असंख्य फायदे असूनही, न्यूरोमॉर्फिक संगणन अद्याप त्याच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात आहे. आणि, त्याला अनेक अडथळ्यांचा सामना करावा लागतो ज्यामुळे त्याचा मुख्य प्रवाहाचा वापर कमी होतो. उदाहरणार्थ, सध्या प्रमाणित अल्गोरिदम आणि साधनांची कमतरता आहे. यामुळे शैक्षणिक आणि विकासकांसाठी न्यूरोमॉर्फिक सिस्टमसह काम करणे समस्याप्रधान बनते.
शिवाय, न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगसाठी आवश्यक असलेले हार्डवेअर अजूनही महाग आहे. हे अनेक व्यक्तींच्या आवाक्याबाहेर असू शकते. याशिवाय, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम सध्याच्या संगणक प्लॅटफॉर्मशी विसंगत आहेत.
हे विद्यमान पायाभूत सुविधांशी संवाद साधण्याची त्यांची क्षमता मर्यादित करत आहे.
या मर्यादांमुळे, न्यूरोमॉर्फिक कंप्युटिंग समुदायाने प्रमाणित अल्गोरिदम तयार केले पाहिजेत. हे प्रत्येकासाठी न्यूरोमॉर्फिक संगणन अधिक सुलभ आणि व्यावहारिक बनवेल.
न्यूरोमॉर्फिक संगणनातील वास्तविक जीवनातील प्रगती
तर, आपण सध्या प्रगतीसह कुठे आहोत?
बरं, आमच्याकडे TrueNorth आहे. हा एक प्रकारचा न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर आहे जो IBM ने रिअल टाइममध्ये कठीण गणनेसाठी तयार केला आहे. हे एक अद्वितीय डिझाइन वापरते जे कमी वीज वापरासाठी डिझाइन केलेले आहे. तसेच, ते मानवी मेंदूच्या संरचनेची प्रतिकृती बनवते.
क्वालकॉमचे झेरोथ प्लॅटफॉर्म हे या प्रकरणात आणखी एक उदाहरण आहे.
हे एक AI प्लॅटफॉर्म आहे जे कमी-शक्ती, उच्च-कार्यक्षमता AI तयार करण्यासाठी न्यूरोमॉर्फिक संगणन पद्धती वापरते. हे प्लॅटफॉर्म AI ऍप्लिकेशन्ससाठी स्केलेबल सोल्यूशन्स ऑफर करण्यासाठी हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर एकत्र करते. बनवायचा आहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक प्रवेशयोग्य.
भविष्यात काय आहे?
न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगचे भविष्य उज्ज्वल दिसते. संगणक वापरण्यासाठी हा एक अभिनव दृष्टीकोन आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्तेत क्रांती घडेल अशी आमची अपेक्षा आहे. तसेच, ते माहितीवर अधिक जलद आणि प्रभावीपणे प्रक्रिया करू शकते.
शास्त्रज्ञ हे तंत्रज्ञान एकत्र करू शकतात एज कंप्यूटिंग. याचा अर्थ आम्ही मध्यवर्ती स्थानावर जाण्याऐवजी स्थानिक पातळीवर प्रक्रिया करू शकतो.
एज कम्प्युटिंगसह न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगचे हे विलीनीकरण AI आणि रोबोटिक्समध्ये रोमांचक प्रगती करेल. रोबोट्स, उदाहरणार्थ, रिअल-टाइममध्ये निर्णय घेण्यास आणि त्यांच्या सभोवतालच्या परिस्थितीला प्रतिसाद देण्यास सक्षम असतील.
हे तंत्रज्ञान बँकिंग, संशोधन आणि आरोग्य यांसारख्या उद्योगांमध्येही मोलाचे ठरेल, जेथे रिअल-टाइम प्रक्रिया आणि निर्णय घेणे महत्त्वाचे आहे.
वर ओघ वळवा
शेवटी, न्यूरोमॉर्फिक गणना ही एक जलद-विस्तारित शिस्त आहे. हे संगणकीय मध्ये मानवी मेंदूच्या प्रभावीतेची प्रतिकृती बनवू शकते.
जरी हे क्षेत्र अद्याप विकसित होत असले तरी, ते आधीच काही अडचणींना तोंड देत आहे.
न्यूरोमॉर्फिक संगणन अधिक व्यापकपणे वापरले जाण्यासाठी आणि प्रवेश करण्यायोग्य होण्यासाठी, समुदायाने प्रमाणित अल्गोरिदम आणि अधिक वापरकर्ता-अनुकूल हार्डवेअरसाठी प्रयत्न करणे महत्वाचे आहे.
प्रत्युत्तर द्या