Har du noen gang stilt spørsmål ved hvordan den menneskelige hjernen kommuniserer og behandler informasjon så effektivt?
Neuromorphic Computation er en gren av databehandling som henter inspirasjon fra den menneskelige hjernen.
Denne artikkelen vil gå inn på området nevromorf beregning.
Og det vil gi deg en ide om hvordan det fungerer. Du vil oppdage hvordan det kan brukes, samt fordeler og ulemper.
Vi har samlet alt du trenger å vite.
Henter inspirasjon fra menneskehjernen
De Menneskehjerne er et uhyre sofistikert informasjonsbehandlingssystem. Den er sammensatt av milliarder av nevroner knyttet sammen av synapser. Nevroner samhandler med hverandre. Et nettverk av nevroner og synapser identifiserer mønstre.
Takket være dette systemet kan vi behandle språk og ta beslutninger.
Nevromorf databehandling emulerer strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernen.
I stedet for typiske datasystemer basert på digital logikk og binær kode, utfører nevromorfisk databehandling beregninger ved å bruke nettverk av kunstige nevroner og synapser. Og disse kunstige nevronene og synapsene fungerer på samme måte som deres biologiske kolleger.
Målet her er å lage datasystemer som er mer effektive og skalerbare enn standard datasystemer. Forskere og ingeniører prøver å overvinne begrensningene til eksisterende datasystemer.
Hvordan virker det?
Kunstig nevrale nettverk er basert på nettverk av nevroner i den menneskelige hjernen. Informasjon blir håndtert på en distribuert måte.
Dette muliggjør rask og effektiv behandling. I motsetning til klassisk databehandling, som bruker en sentral prosesseringsenhet for å utføre beregninger, bruker nevromorfisk databehandling et stort antall små, spesialiserte prosessorer. Og disse prosessorene samarbeider for å løse kompliserte problemer.
Nevromorfe beregningsapplikasjoner
Bilde- og talegjenkjenning
Nevromorf databehandling har potensial til å transformere bilde- og talegjenkjenning. Så, forskere prøver å introdusere en ny metode for mønsterbehandling og gjenkjenning. Nevromorfe systemer kan for eksempel trenes til oppdage gjenstander på bilder.
Eller vi kan få den til å transkribere stemme til tekst med mer presisjon.
Natural Language Processing (NLP)
Nevromorf databehandling prøver å konstruere nye og kraftigere NLP-metoder. For å forstå betydningen og konteksten til informasjonen som kommuniseres, kan disse algoritmene brukes til å evaluere tekst, stemme og andre former for kommunikasjon.
Autonome kjøretøyer
Nevromorf databehandling blir stadig mer avgjørende i utviklingen av selvkjørende biler. Nevromorfe systemer kan samle inn og tolke sensordata i sanntid. Så autonome biler kan gjøre vurderinger. Og de kan utføre handlinger som svar på miljøet.
Nevromorf databehandlings fordeler
Evne til å jobbe med ustrukturerte og støyende data
Den kan administrere ustrukturerte data. I motsetning til tradisjonelle datasystemer, som trenger strukturerte og rene data, er nevromorfe systemer bygget for å takle skitne og ustrukturerte data. Dette gjør dem perfekte for å behandle og tolke data fra den virkelige verden.
Ekstrem parallellisme
Nevromorfe datasystemer kan utføre flere beregninger samtidig. Dette gjør dem ideelle for applikasjoner som krever databehandling i sanntid. Derfor er den ideell for applikasjoner som bilde- og talegjenkjenning og vitenskapelige simuleringer.
Lavt strømforbruk
En av hovedfordelene med nevromorf databehandling er at den bruker svært lite strøm. Nevromorfe datasystemer er ment å fungere med langt mindre strøm. Det er mye bedre enn konvensjonelle datamaskiner, som bruker enorme mengder energi. De er derfor perfekte for innebygde systemer som sensorer og droner.
Ulempene med nevromorfisk databehandling
Til tross for de mange fordelene, er nevromorfisk databehandling fortsatt i sine tidligste stadier. Og den står overfor flere hindringer som bremser den vanlige bruken. For eksempel er det for tiden mangel på standardiserte algoritmer og verktøy. Dette gjør arbeidet med nevromorfe systemer problematisk for akademikere og utviklere.
Videre er maskinvaren som trengs for nevromorf databehandling fortsatt ganske dyr. Det kan være utenfor rekkevidde for mange individer. Dessuten er nevromorfe systemer inkompatible med dagens dataplattformer.
Dette begrenser deres potensiale for grensesnitt med eksisterende infrastruktur.
På grunn av disse begrensningene må det nevromorfe datamiljøet bygge standardiserte algoritmer. Dette vil gjøre nevromorf databehandling mer tilgjengelig og praktisk for alle.
Virkelige fremskritt innen nevromorfisk databehandling
Så, hvor er vi akkurat nå med fremskritt?
Vel, vi har TrueNorth. Det er en slags nevromorf prosessor bygget av IBM for å utføre vanskelige beregninger i sanntid. Den har en unik design som er designet for lavt strømforbruk. Det gjenskaper også strukturen til den menneskelige hjernen.
Qualcomms Zeroth-plattform er et annet eksempel i dette tilfellet.
Det er en AI-plattform som bruker nevromorfe databehandlingsmetoder for å lage AI med lav effekt og høy ytelse. Denne plattformen kombinerer maskinvare og programvare for å tilby skalerbare løsninger for AI-applikasjoner. Det er ment å lage kunstig intelligens mer tilgjengelig.
Hva holder fremtiden?
Fremtiden til Neuromorphic Computing ser lys ut. Det er en innovativ tilnærming til datamaskinbruk. Vi forventer at det vil revolusjonere kunstig intelligens. Dessuten kan den behandle informasjon raskere og mer effektivt.
Forskere kan integrere denne teknologien med kanten beregning. Dette betyr at vi kan behandle lokalt i stedet for å bli rutet til et sentralt sted.
Denne sammenslåingen av Neuromorphic Computing med Edge Computing vil resultere i spennende fremskritt innen AI og robotikk. Roboter vil for eksempel være i stand til å gjøre vurderinger og svare på omgivelsene i sanntid.
Denne teknologien vil også være verdifull i bransjer som bank, forskning og helse, der sanntidsbehandling og beslutningstaking er avgjørende.
Wrap Up
Avslutningsvis er nevromorfisk beregning en disiplin som vokser raskt. Det kan gjenskape effektiviteten til den menneskelige hjernen i databehandling.
Selv om feltet fortsatt er i utvikling, står det allerede overfor noen vanskeligheter.
For at nevromorf databehandling skal bli mer utbredt og tilgjengelig, er det avgjørende for fellesskapet å fortsette å presse på for standardiserte algoritmer og mer brukervennlig maskinvare.
Legg igjen en kommentar