လူ့ဦးနှောက်က သတင်းအချက်အလတ်တွေကို ထိထိရောက်ရောက် ဘယ်လိုဆက်သွယ်ဆောင်ရွက်သလဲလို့ မေးခွန်းထုတ်ဖူးပါသလား။
Neuromorphic Computation သည် လူ့ဦးနှောက်မှ လှုံ့ဆော်မှုယူသော ကွန်ပြူတာ၏ အကိုင်းအခက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးသည် neuromorphic တွက်ချက်မှုနယ်ပယ်သို့သွားပါမည်။
၎င်းသည် သင့်အား မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို အကြံဥာဏ်ပေးလိမ့်မည်။ ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း၊ ၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များကို သင်တွေ့ရှိမည်ဖြစ်သည်။
သင်သိလိုသမျှကို ကျွန်ုပ်တို့ စုစည်းထားပါသည်။
လူ့ဦးနှောက်မှ စေ့ဆော်မှုရယူခြင်း။
အဆိုပါ လူ့ဦးနှောက်ကို အလွန်ခေတ်မီဆန်းပြားသော သတင်းအချက်အလက် စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို synapses ဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသော သန်းပေါင်းများစွာသော နျူရွန်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ နျူရွန်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အပြန်အလှန် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ နျူရွန်များနှင့် synapses ကွန်ရက်တစ်ခုသည် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။
ဤစနစ်ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကားကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။
Neuromorphic computing သည် လူ့ဦးနှောက်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အတုယူသည်။
ဒစ်ဂျစ်တယ်ယုတ္တိဗေဒနှင့် ဒွိကုဒ်အပေါ်အခြေခံသည့် ပုံမှန်ကွန်ပျူတာစနစ်များအစား၊ အာရုံကြောဆိုင်ရာ ကွန်ပြူတာသည် အာရုံကြောအတုနှင့် synapses ကွန်ရက်များကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အဆိုပါ အာရုံကြောအတုများနှင့် synapses များသည် ၎င်းတို့၏ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ဆင်တူသည်။
ဤနေရာတွင် ရည်မှန်းချက်မှာ စံကွန်ပြူတာစနစ်များထက် ပိုမိုထိရောက်ပြီး အရွယ်အစားပိုရှိသော ကွန်ပျူတာစနစ်များကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် လက်ရှိ ကွန်ပျူတာစနစ်များ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားရန် ကြိုးစားကြသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
ပကတိမဟုတ်လူလုပ်သော အာရုံကြောကွန်ရက်များ လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်ကွန်ရက်များပေါ်တွင် အခြေခံထားသည်။ သတင်းအချက်အလက်ကို ဖြန့်ဝေသည့်နည်းဖြင့် ကိုင်တွယ်သည်။
၎င်းသည် လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှုကို ဖြစ်နိုင်စေသည်။ တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ရန် ဗဟိုလုပ်ဆောင်မှုယူနစ်ကိုအသုံးပြုသည့် classical computing နှင့်မတူဘဲ neuromorphic computing သည် သေးငယ်ပြီး အထူးပြုထားသော ပရိုဆက်ဆာအများအပြားကို အသုံးပြုထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ဤပရိုဆက်ဆာများသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ကြသည်။
Neuromorphic တွက်ချက်မှု Applications
ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု
Neuromorphic computing သည် ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြောမှတ်သားမှုကို ပြောင်းလဲရန် အလားအလာရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပုံစံပြောင်းလဲခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် နည်းလမ်းအသစ်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ပေးရန် ကြိုးစားနေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Neuromorphic စနစ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။ အရာဝတ္ထုများကိုရှာဖွေပါ။ ဓာတ်ပုံများတွင်။
သို့မဟုတ်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို အသံကို စာသားအဖြစ်သို့ ပိုမိုတိကျစွာ ကူးယူနိုင်သည်။
သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း (NLP)
Neuromorphic computing သည် အသစ်နှင့် ပိုမိုအားကောင်းသော NLP နည်းလမ်းများကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားနေပါသည်။ သတင်းအချက်အလက်များ၏ အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန်၊ ဤ algorithms များကို စာသား၊ အသံနှင့် အခြားသော ဆက်သွယ်မှုပုံစံများကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်
မောင်းသူမဲ့ကားများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် Neuromorphic computing သည် ပို၍အရေးကြီးလာသည်။ Neuromorphic စနစ်များသည် အာရုံခံကိရိယာ အချက်အလက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စုဆောင်းပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။ ဒါကြောင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားတွေက စီရင်ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါတယ်။ ပြီးတော့ သူတို့ရဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်ကို တုံ့ပြန်တဲ့အနေနဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။
Neuromorphic တွက်ချက်ခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများ
အစီအစဥ်မရှိသော နှင့် ဆူညံသောဒေတာများဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်မှု
၎င်းသည်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာကိုစီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ စနစ်ကျပြီး သန့်ရှင်းသောဒေတာလိုအပ်သည့် သမားရိုးကျကွန်ပြူတာစနစ်များနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့် ညစ်ပတ်ပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော အချက်အလက်များကို ရင်ဆိုင်ရန်အတွက် neuromorphic စနစ်များကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန်နှင့် ဘာသာပြန်ရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံစေသည်။
Extreme Parallelism
Neuromorphic တွက်ချက်မှုစနစ်များသည် တွက်ချက်မှုများစွာကို တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးရန် လိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် စံပြဖြစ်စေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်း နှင့် သိပ္ပံနည်းကျ သရုပ်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော အသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် စံပြဖြစ်သည်။
အနိမ့်ပါဝါစားသုံးမှု
neuromorphic computing ၏အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများထဲမှတစ်ခုမှာ၎င်းသည်လျှပ်စစ်ကိုအလွန်နည်းပါးစွာစားသုံးခြင်းဖြစ်သည်။ Neuromorphic ကွန်ပြူတာစနစ်များသည် ပါဝါနည်းနည်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းသည် စွမ်းအင်ပမာဏများစွာကို အသုံးပြုသည့် သမားရိုးကျ ကွန်ပျူတာများထက် များစွာသာလွန်သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ဒရုန်းများကဲ့သို့ မြှုပ်နှံထားသော စနစ်များအတွက် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။
Neuromorphic Computing ၏အားနည်းချက်များ
၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသော်လည်း၊ neuromorphic ကွန်ပျူတာသည် ၎င်း၏အစောဆုံးအဆင့်တွင်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် ၎င်း၏ပင်မရေစီးကြောင်းအသုံးပြုမှုကို နှေးကွေးစေသည့် အတားအဆီးများစွာနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်ရှိတွင် စံသတ်မှတ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကိရိယာများ ပြတ်လပ်မှုရှိပါသည်။ ၎င်းသည် ပညာရှင်များနှင့် developer များအတွက် neuromorphic စနစ်များနှင့် အလုပ်လုပ်ရာတွင် ပြဿနာဖြစ်စေသည်။
ထို့အပြင် neuromorphic computing အတွက် လိုအပ်သော hardware သည် စျေးကြီးသေးသည်။ လူများစွာအတွက် လက်လှမ်းမမီနိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ neuromorphic စနစ်များသည် လက်ရှိကွန်ပျူတာပလပ်ဖောင်းများနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိပါ။
ယင်းသည် ရှိပြီးသား အခြေခံအဆောက်အအုံများနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် ၎င်းတို့၏ အလားအလာကို ကန့်သတ်ထားသည်။
ဤကန့်သတ်ချက်များကြောင့်၊ neuromorphic computing အသိုက်အဝန်းသည် စံပြု algorithms များကို တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူတိုင်းအတွက် neuromorphic computing ကို ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်ပြီး လက်တွေ့ကျစေသည်။
Neuromorphic Computing တွင် လက်တွေ့ဘဝတိုးတက်မှုများ
ဒါဆို တိုးတက်မှုတွေနဲ့ အခု ငါတို့ ဘယ်ရောက်နေလဲ။
ကောင်းပြီ၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် TrueNorth ရှိသည်။ ၎င်းသည် ခက်ခဲသောတွက်ချက်မှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီလုပ်ဆောင်ရန် IBM မှတည်ဆောက်ထားသော neuromorphic ပရိုဆက်ဆာအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပါဝါသုံးစွဲမှုနည်းရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ထူးခြားသောဒီဇိုင်းကို အသုံးပြုထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံကို ပုံတူပွားစေသည်။
ဤကိစ္စတွင် Qualcomm ၏ Zeroth ပလပ်ဖောင်းသည် အခြားဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ပါဝါနိမ့်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် AI ဖန်တီးရန် neuromorphic computing ချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြုသည့် AI ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းသည် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် အရွယ်အစားကြီးနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်ရန် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ပြုလုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။ ဉာဏ်ရည်တု ပိုမိုရရှိနိုင်သည်။
အနာဂတ်မည်သို့ရှိသနည်း
Neuromorphic Computing ၏အနာဂတ်သည်တောက်ပနေပုံရသည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာအသုံးပြုခြင်းအတွက် ဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုကို တော်လှန်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် သတင်းအချက်အလက်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤနည်းပညာနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ အစွန်းကွန်ပျူတာ. ဆိုလိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဗဟိုတည်နေရာသို့ လမ်းကြောင်းပြောင်းခြင်းထက် ဒေသအလိုက် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Edge Computing နှင့် Neuromorphic Computing ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် AI နှင့် စက်ရုပ်များတွင် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် စက်ရုပ်များသည် စီရင်ဆုံးဖြတ်ပြီး ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် အရေးကြီးသော ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ သုတေသနနှင့် ကျန်းမာရေးကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများတွင်လည်း ဤနည်းပညာသည် အဖိုးတန်ပါလိမ့်မည်။
အပြီးသတ်သည်
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ neuromorphic တွက်ချက်ခြင်းသည် လျင်မြန်စွာ ကျယ်ပြန့်သော စည်းကမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်ခြင်းတွင် လူ့ဦးနှောက်၏ ထိရောက်မှုကို ပုံတူပွားနိုင်သည်။
နယ်ပယ်က ဖွံ့ဖြိုးဆဲဆိုပေမယ့် အခက်အခဲတချို့နဲ့ ရင်ဆိုင်ရနေပါပြီ။
neuromorphic computing ကို ပိုမိုတွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး သုံးစွဲနိုင်စေရန်အတွက် စံသတ်မှတ်ထားသော algorithms နှင့် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဟာ့ဒ်ဝဲများအတွက် ဆက်လက်တွန်းအားပေးရန် အသိုင်းအဝိုင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave