Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób ludzki mózg komunikuje się i przetwarza informacje tak skutecznie?
Obliczenia neuromorficzne to gałąź informatyki, która czerpie inspirację z ludzkiego mózgu.
Ten artykuł zajmie się obszarem obliczeń neuromorficznych.
I da ci wyobrażenie o tym, jak to działa. Odkryjesz, jak można go wykorzystać, a także jego zalety i wady.
Zebraliśmy wszystko, co musisz wiedzieć.
Czerpiąc inspirację z ludzkiego mózgu
Połączenia ludzki mózg to niezwykle wyrafinowany system przetwarzania informacji. Składa się z miliardów neuronów połączonych synapsami. Neurony oddziałują na siebie. Sieć neuronów i synaps identyfikuje wzorce.
Dzięki temu systemowi możemy przetwarzać język i podejmować decyzje.
Obliczenia neuromorficzne naśladują strukturę i funkcję ludzkiego mózgu.
Zamiast typowych systemów obliczeniowych opartych na logice cyfrowej i kodzie binarnym, obliczenia neuromorficzne przeprowadzają obliczenia z wykorzystaniem sieci sztucznych neuronów i synaps. I te sztuczne neurony i synapsy działają podobnie do ich biologicznych odpowiedników.
Celem jest stworzenie systemów komputerowych, które są bardziej wydajne i skalowalne niż standardowe systemy komputerowe. Naukowcy i inżynierowie próbują przezwyciężyć ograniczenia istniejących systemów komputerowych.
Jak to działa?
Sztuczny sieci neuronowe opierają się na sieci neuronów w ludzkim mózgu. Informacje są przetwarzane w sposób rozproszony.
Umożliwia to szybką i wydajną obróbkę. W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, które do przeprowadzania obliczeń wykorzystują jednostkę centralną, obliczenia neuromorficzne wykorzystują dużą liczbę małych, wyspecjalizowanych procesorów. Te procesory współpracują ze sobą w celu rozwiązania skomplikowanych problemów.
Aplikacje do obliczeń neuromorficznych
Rozpoznawanie obrazu i mowy
Obliczenia neuromorficzne mogą zmienić sposób rozpoznawania obrazu i mowy. Dlatego naukowcy próbują wprowadzić nową metodę przetwarzania i rozpoznawania wzorców. Na przykład systemy neuromorficzne można wyszkolić wykrywać obiekty na zdjęciach.
Lub możemy zlecić transkrypcję głosu na tekst z większą precyzją.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Obliczenia neuromorficzne próbują konstruować nowe i potężniejsze metody NLP. Aby zrozumieć znaczenie i kontekst przekazywanych informacji, algorytmy te można wykorzystać do oceny tekstu, głosu i innych form komunikacji.
Autonomiczne pojazdy
Obliczenia neuromorficzne stają się coraz ważniejsze w rozwoju samojezdnych samochodów. Systemy neuromorficzne mogą gromadzić i interpretować dane z czujników w czasie rzeczywistym. Tak więc autonomiczne samochody mogą dokonywać osądów. I mogą prowadzić działania w odpowiedzi na swoje otoczenie.
Korzyści z obliczeń neuromorficznych
Możliwość pracy z nieustrukturyzowanymi i zaszumionymi danymi
Może zarządzać nieustrukturyzowanymi danymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów komputerowych, które wymagają ustrukturyzowanych i czystych danych, systemy neuromorficzne są zbudowane tak, aby radziły sobie z brudnymi i nieustrukturyzowanymi danymi. Dzięki temu doskonale nadają się do przetwarzania i interpretowania rzeczywistych danych.
Ekstremalny paralelizm
Neuromorficzne systemy komputerowe mogą wykonywać kilka obliczeń jednocześnie. Dzięki temu idealnie nadają się do zastosowań wymagających przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Dlatego idealnie nadaje się do zastosowań takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy oraz symulacje naukowe.
Niskie zużycie energii
Jedną z głównych zalet obliczeń neuromorficznych jest to, że zużywają one bardzo mało energii elektrycznej. Neuromorficzne systemy komputerowe mają działać przy znacznie mniejszym zużyciu energii. Jest znacznie lepszy niż konwencjonalne komputery, które zużywają ogromne ilości energii. Dlatego idealnie nadają się do systemów wbudowanych, takich jak czujniki i drony.
Wady obliczeń neuromorficznych
Pomimo licznych zalet, neuromorficzne obliczenia wciąż znajdują się w najwcześniejszych stadiach. I napotyka kilka przeszkód, które spowalniają jego główne użycie. Na przykład obecnie brakuje ustandaryzowanych algorytmów i narzędzi. To sprawia, że praca z systemami neuromorficznymi jest problematyczna dla naukowców i programistów.
Co więcej, sprzęt potrzebny do obliczeń neuromorficznych jest nadal dość drogi. Dla wielu osób może to być poza zasięgiem. Poza tym systemy neuromorficzne są niekompatybilne z obecnymi platformami komputerowymi.
Ogranicza to ich potencjał w zakresie łączenia z istniejącą infrastrukturą.
Z powodu tych ograniczeń społeczność komputerów neuromorficznych musi budować znormalizowane algorytmy. Dzięki temu neuromorficzne obliczenia będą bardziej dostępne i praktyczne dla każdego.
Prawdziwe postępy w przetwarzaniu neuromorficznym
Więc, gdzie jesteśmy teraz z postępami?
Cóż, mamy TrueNorth. Jest to rodzaj neuromorficznego procesora stworzonego przez IBM do wykonywania trudnych obliczeń w czasie rzeczywistym. Wykorzystuje unikalną konstrukcję, która została zaprojektowana z myślą o niskim zużyciu energii. Ponadto replikuje strukturę ludzkiego mózgu.
Platforma Zeroth firmy Qualcomm to kolejny przykład w tym przypadku.
Jest to platforma sztucznej inteligencji, która wykorzystuje neuromorficzne metody obliczeniowe do tworzenia sztucznej inteligencji o niskim zużyciu energii i wysokiej wydajności. Ta platforma łączy sprzęt i oprogramowanie, oferując skalowalne rozwiązania dla aplikacji AI. Jest przeznaczony do wykonania sztuczna inteligencja Bardziej dostępne.
Co przyniesie przyszłość?
Przyszłość komputerów neuromorficznych wydaje się jasna. To nowatorskie podejście do korzystania z komputera. Oczekujemy, że zrewolucjonizuje sztuczną inteligencję. Ponadto może przetwarzać informacje szybciej i skuteczniej.
Naukowcy mogą zintegrować tę technologię z przetwarzanie krawędziowe. Oznacza to, że możemy przetwarzać lokalnie, a nie być kierowani do centralnej lokalizacji.
To połączenie przetwarzania neuromorficznego z przetwarzaniem brzegowym zaowocuje ekscytującymi postępami w sztucznej inteligencji i robotyce. Na przykład roboty będą w stanie dokonywać ocen i reagować na otoczenie w czasie rzeczywistym.
Technologia ta będzie również cenna w branżach takich jak bankowość, badania naukowe i służba zdrowia, gdzie przetwarzanie i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie.
Zamotać
Podsumowując, obliczenia neuromorficzne to szybko rozwijająca się dyscyplina. Może replikować efektywność ludzkiego mózgu w przetwarzaniu danych.
Chociaż dziedzina ta wciąż się rozwija, już napotyka pewne trudności.
Aby obliczenia neuromorficzne stały się szerzej stosowane i dostępne, społeczność musi nadal dążyć do ustandaryzowanych algorytmów i bardziej przyjaznego dla użytkownika sprzętu.
Dodaj komentarz