Heb je je ooit afgevraagd hoe het menselijk brein informatie zo effectief communiceert en verwerkt?
Neuromorphic Computation is een tak van computergebruik die zijn inspiratie haalt uit het menselijk brein.
Dit artikel gaat in op het gebied van neuromorfische berekeningen.
En het geeft je een idee van hoe het werkt. U zult ontdekken hoe het kan worden gebruikt, evenals de voor- en nadelen ervan.
We verzamelden alles wat je moet weten.
Inspiratie halen uit het menselijk brein
De menselijk brein is een enorm geavanceerd informatieverwerkingssysteem. Het is samengesteld uit miljarden neuronen verbonden door synapsen. Neuronen interageren met elkaar. Een netwerk van neuronen en synapsen identificeert patronen.
Dankzij dit systeem kunnen we taal verwerken en beslissingen nemen.
Neuromorphic computing bootst de structuur en functie van het menselijk brein na.
In plaats van typische computersystemen op basis van digitale logica en binaire code, voert neuromorphic computing berekeningen uit met behulp van netwerken van kunstmatige neuronen en synapsen. En deze kunstmatige neuronen en synapsen functioneren op dezelfde manier als hun biologische tegenhangers.
Het doel hier is om computersystemen te creëren die efficiënter en schaalbaarder zijn dan standaard computersystemen. Wetenschappers en ingenieurs proberen de beperkingen van bestaande computersystemen te overwinnen.
Hoe werkt het?
Kunstmatig neurale netwerken zijn gebaseerd op de netwerken van neuronen in het menselijk brein. Informatie wordt op een gedistribueerde manier verwerkt.
Dit maakt een snelle en efficiënte afhandeling mogelijk. In tegenstelling tot klassiek computergebruik, dat een centrale verwerkingseenheid gebruikt om berekeningen uit te voeren, maakt neuromorfisch computergebruik gebruik van een groot aantal kleine, gespecialiseerde processors. En deze processors werken samen om ingewikkelde problemen op te lossen.
Toepassingen voor neuromorfe berekeningen
Beeld- en spraakherkenning
Neuromorphic computing heeft het potentieel om beeld- en spraakherkenning te transformeren. Wetenschappers proberen dus een nieuwe methode voor patroonverwerking en -herkenning te introduceren. Neuromorfe systemen kunnen bijvoorbeeld worden getraind objecten detecteren in foto's.
Of we kunnen het met meer precisie stem laten transcriberen in tekst.
Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Neuromorphic computing probeert nieuwe en krachtigere NLP-methoden te ontwikkelen. Om de betekenis en context van de informatie die wordt gecommuniceerd te begrijpen, kunnen deze algoritmen worden gebruikt om tekst, stem en andere vormen van communicatie te evalueren.
Autonome voertuigen
Neuromorphic computing wordt steeds belangrijker bij de ontwikkeling van zelfrijdende auto's. Neuromorfe systemen kunnen sensorgegevens in realtime verzamelen en interpreteren. Dus autonome auto's kunnen oordelen. En ze kunnen acties uitvoeren als reactie op hun omgeving.
De voordelen van neuromorfisch computergebruik
Mogelijkheid om te werken met ongestructureerde en luidruchtige gegevens
Het kan ongestructureerde gegevens beheren. In tegenstelling tot traditionele computersystemen, die gestructureerde en schone gegevens nodig hebben, zijn neuromorfe systemen gebouwd om met vuile en ongestructureerde gegevens om te gaan. Dit maakt ze perfect voor het verwerken en interpreteren van gegevens uit de echte wereld.
Extreem parallellisme
Neuromorfe computersystemen kunnen meerdere berekeningen tegelijkertijd uitvoeren. Dit maakt ze ideaal voor toepassingen die realtime gegevensverwerking vereisen. Daarom is het ideaal voor toepassingen zoals beeld- en spraakherkenning en wetenschappelijke simulaties.
Laag energieverbruik
Een van de belangrijkste voordelen van neuromorphic computing is dat het heel weinig elektriciteit verbruikt. Neuromorfe computersystemen zijn bedoeld om te functioneren met veel minder stroom. Het is veel beter dan conventionele computers, die enorme hoeveelheden energie verbruiken. Ze zijn daarom perfect voor embedded systemen zoals sensoren en drones.
De nadelen van neuromorfe computers
Ondanks de vele voordelen bevindt neuromorphic computing zich nog in de beginfase. En het wordt geconfronteerd met verschillende hindernissen die het reguliere gebruik ervan vertragen. Zo is er momenteel een tekort aan gestandaardiseerde algoritmen en tools. Dit maakt het werken met neuromorfe systemen problematisch voor academici en ontwikkelaars.
Bovendien is de hardware die nodig is voor neuromorphic computing nog vrij duur. Het kan voor veel mensen buiten bereik zijn. Bovendien zijn neuromorfe systemen onverenigbaar met de huidige computerplatforms.
Dit beperkt hun mogelijkheden om te communiceren met de bestaande infrastructuur.
Vanwege deze beperkingen moet de neuromorphic computing-gemeenschap gestandaardiseerde algoritmen bouwen. Dit maakt neuromorphic computing toegankelijker en praktischer voor iedereen.
Real-Life vooruitgang in neuromorphic computing
Waar staan we nu met de vorderingen?
Nou, we hebben TrueNorth. Het is een soort neuromorfe processor die door IBM is gebouwd om moeilijke berekeningen in realtime uit te voeren. Het maakt gebruik van een uniek ontwerp dat is ontworpen voor een laag stroomverbruik. Het repliceert ook de structuur van het menselijk brein.
Het Zeroth-platform van Qualcomm is in dit geval een ander voorbeeld.
Het is een AI-platform dat neuromorfe computerbenaderingen gebruikt om energiezuinige, krachtige AI te creëren. Dit platform combineert hardware en software om schaalbare oplossingen voor AI-toepassingen te bieden. Het is bedoeld om te maken kunstmatige intelligentie toegankelijker.
Wat heeft de toekomst in petto?
De toekomst van Neuromorphic Computing lijkt rooskleurig. Het is een innovatieve benadering van computergebruik. We verwachten dat het een revolutie teweeg zal brengen in kunstmatige intelligentie. Ook kan het informatie sneller en effectiever verwerken.
Wetenschappers kunnen deze technologie integreren met edge computing. Dit betekent dat we mogelijk lokaal verwerken in plaats van naar een centrale locatie te worden geleid.
Deze samenvoeging van Neuromorphic Computing met Edge Computing zal leiden tot opwindende vorderingen op het gebied van AI en robotica. Robots zullen bijvoorbeeld in realtime beslissingen kunnen nemen en op hun omgeving kunnen reageren.
Deze technologie zal ook waardevol zijn in sectoren als het bankwezen, onderzoek en gezondheidszorg, waar real-time verwerking en besluitvorming van cruciaal belang zijn.
verpakken
Kortom, neuromorfische berekeningen zijn een snelgroeiende discipline. Het kan de effectiviteit van het menselijk brein in computers nabootsen.
Hoewel het veld nog in ontwikkeling is, stuit het al op enkele moeilijkheden.
Om ervoor te zorgen dat neuromorphic computing op grotere schaal wordt gebruikt en toegankelijker wordt, is het van cruciaal belang dat de gemeenschap blijft aandringen op gestandaardiseerde algoritmen en gebruiksvriendelijkere hardware.
Laat een reactie achter