Pernah mempersoalkan bagaimana otak manusia berkomunikasi dan memproses maklumat dengan begitu berkesan?
Pengiraan Neuromorfik ialah satu cabang pengkomputeran yang mengambil inspirasi daripada otak manusia.
Artikel ini akan masuk ke dalam bidang pengiraan neuromorfik.
Dan, ia akan memberi anda gambaran tentang cara ia berfungsi. Anda akan mengetahui cara ia boleh digunakan, serta faedah dan kelemahannya.
Kami mengumpulkan semua yang anda perlu ketahui.
Mengambil Inspirasi dari Otak Manusia
. otak manusia ialah sistem pemprosesan maklumat yang sangat canggih. Ia terdiri daripada berbilion-bilion neuron yang dihubungkan oleh sinaps. Neuron berinteraksi antara satu sama lain. Rangkaian neuron dan sinaps mengenal pasti corak.
Terima kasih kepada sistem ini, kami boleh memproses bahasa dan membuat keputusan.
Pengkomputeran neuromorfik meniru struktur dan fungsi otak manusia.
Daripada sistem pengkomputeran biasa berdasarkan logik digital dan kod binari, pengkomputeran neuromorfik melakukan pengiraan menggunakan rangkaian neuron dan sinaps tiruan. Dan, neuron dan sinaps tiruan ini berfungsi sama dengan rakan biologi mereka.
Matlamat di sini adalah untuk mencipta sistem komputer yang lebih cekap dan berskala daripada sistem pengkomputeran standard. Para saintis dan jurutera cuba mengatasi kekangan sistem pengkomputeran sedia ada.
Bagaimana Ia Berfungsi?
Buatan rangkaian saraf adalah berdasarkan rangkaian neuron dalam otak manusia. Maklumat dikendalikan dengan cara yang diedarkan.
Ini membolehkan pemprosesan yang cepat dan cekap. Tidak seperti pengkomputeran klasik, yang menggunakan unit pemprosesan pusat untuk menjalankan pengiraan, pengkomputeran neuromorfik menggunakan sejumlah besar pemproses yang kecil dan khusus. Dan, pemproses ini bekerjasama untuk menyelesaikan masalah rumit.
Aplikasi Pengiraan Neuromorfik
Pengecaman Imej dan Pertuturan
Pengkomputeran neuromorfik mempunyai potensi untuk mengubah pengecaman imej dan pertuturan. Jadi, saintis cuba memperkenalkan kaedah baharu untuk pemprosesan dan pengecaman corak. Sistem neuromorfik, sebagai contoh, boleh dilatih untuk mengesan objek dalam foto.
Atau, kita boleh memintanya menyalin suara ke dalam teks dengan lebih tepat.
Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)
Pengkomputeran neuromorfik cuba membina kaedah NLP baharu dan lebih berkuasa. Untuk memahami makna dan konteks maklumat yang disampaikan, algoritma ini boleh digunakan untuk menilai teks, suara dan bentuk komunikasi lain.
Kenderaan Autonomi
Pengkomputeran neuromorfik menjadi semakin penting dalam pembangunan kereta pandu sendiri. Sistem neuromorfik boleh mengumpul dan mentafsir data sensor dalam masa nyata. Jadi, kereta autonomi boleh membuat pertimbangan. Dan, mereka boleh melakukan tindakan sebagai tindak balas kepada persekitaran mereka.
Faedah pengkomputeran neuromorfik
Keupayaan untuk Bekerja dengan Data Tidak Berstruktur dan Bising
Ia boleh menguruskan data tidak berstruktur. Berbeza dengan sistem komputer tradisional, yang memerlukan data berstruktur dan bersih, sistem neuromorfik dibina untuk mengatasi data yang kotor dan tidak berstruktur. Ini menjadikan mereka sempurna untuk memproses dan mentafsir data dunia sebenar.
Paralelisme melampau
Sistem pengkomputeran neuromorfik boleh melakukan beberapa pengiraan secara serentak. Ini menjadikan mereka sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pemprosesan data masa nyata. Oleh itu, ia sesuai untuk aplikasi seperti pengecaman imej dan pertuturan serta simulasi saintifik.
Penggunaan Kuasa Rendah
Salah satu faedah utama pengkomputeran neuromorfik ialah ia menggunakan tenaga elektrik yang sangat sedikit. Sistem pengkomputeran neuromorfik bertujuan untuk berfungsi menggunakan kuasa yang jauh lebih sedikit. Ia jauh lebih baik daripada komputer konvensional, yang menggunakan kuantiti tenaga yang sangat besar. Oleh itu, ia sesuai untuk sistem terbenam seperti penderia dan dron.
Kelemahan Pengkomputeran Neuromorfik
Walaupun banyak faedahnya, pengkomputeran neuromorfik masih dalam peringkat terawalnya. Dan, ia menghadapi beberapa halangan yang memperlahankan penggunaan arus perdananya. Sebagai contoh, pada masa ini terdapat kekurangan algoritma dan alatan piawai. Ini menjadikan kerja dengan sistem neuromorfik bermasalah untuk ahli akademik dan pembangun.
Tambahan pula, perkakasan yang diperlukan untuk pengkomputeran neuromorfik masih agak mahal. Ia mungkin tidak dapat dicapai oleh ramai individu. Selain itu, sistem neuromorfik tidak serasi dengan platform komputer semasa.
Ini mengehadkan potensi mereka untuk berhubung dengan infrastruktur sedia ada.
Oleh kerana batasan ini, komuniti pengkomputeran neuromorfik mesti membina algoritma piawai. Ini akan menjadikan pengkomputeran neuromorfik lebih mudah diakses dan praktikal untuk semua orang.
Kemajuan Kehidupan Sebenar dalam Pengkomputeran Neuromorfik
Jadi, di manakah kita sekarang dengan kemajuan?
Nah, kami mempunyai TrueNorth. Ia adalah sejenis pemproses neuromorfik yang dibina oleh IBM untuk melaksanakan pengiraan yang sukar dalam masa nyata. Ia menggunakan reka bentuk unik yang direka untuk penggunaan kuasa yang rendah. Juga, ia mereplikasi struktur otak manusia.
Platform Zeroth Qualcomm ialah satu lagi contoh dalam kes ini.
Ia adalah platform AI yang menggunakan pendekatan pengkomputeran neuromorfik untuk mencipta AI berkuasa rendah dan berprestasi tinggi. Platform ini menggabungkan perkakasan dan perisian untuk menawarkan penyelesaian berskala untuk aplikasi AI. Ia bertujuan untuk membuat kecerdasan buatan lebih mudah diakses.
Apa Masa Depan?
Masa depan Pengkomputeran Neuromorphic nampak cerah. Ia adalah pendekatan inovatif untuk penggunaan komputer. Kami menjangkakan ia akan merevolusikan kecerdasan buatan. Selain itu, ia boleh memproses maklumat dengan lebih cepat dan berkesan.
Para saintis boleh mengintegrasikan teknologi ini dengan pengkalan sampingan. Ini bermakna kami mungkin memproses secara setempat dan bukannya dihalakan ke lokasi pusat.
Penggabungan Neuromorphic Computing dengan Edge Computing ini akan menghasilkan kemajuan yang menarik dalam AI dan robotik. Robot, sebagai contoh, akan dapat membuat pertimbangan dan bertindak balas terhadap persekitaran mereka dalam masa nyata.
Teknologi ini juga akan bernilai dalam industri seperti perbankan, penyelidikan dan kesihatan, di mana pemprosesan masa nyata dan membuat keputusan adalah kritikal.
Wrap Up
Kesimpulannya, pengiraan neuromorfik adalah disiplin yang berkembang pesat. Ia boleh meniru keberkesanan otak manusia dalam pengkomputeran.
Walaupun bidang itu masih berkembang, ia telah menghadapi beberapa kesukaran.
Untuk pengkomputeran neuromorfik menjadi lebih banyak digunakan dan boleh diakses, adalah penting bagi komuniti untuk terus mendesak algoritma piawai dan perkakasan yang lebih mesra pengguna.
Sila tinggalkan balasan anda