Já questionou como o cérebro humano se comunica e processa informações de forma tão eficaz?
A Computação Neuromórfica é um ramo da computação que se inspira no cérebro humano.
Este artigo irá para a área de computação neuromórfica.
E vai te dar uma ideia de como funciona. Você descobrirá como ele pode ser usado, bem como suas vantagens e desvantagens.
Reunimos tudo o que você precisa saber.
Inspirando-se no cérebro humano
A cérebro humano é um sistema de processamento de informações imensamente sofisticado. É composto por bilhões de neurônios ligados por sinapses. Os neurônios interagem uns com os outros. Uma rede de neurônios e sinapses identifica padrões.
Graças a este sistema, podemos processar a linguagem e tomar decisões.
A computação neuromórfica emula a estrutura e a função do cérebro humano.
Em vez de sistemas de computação típicos baseados em lógica digital e código binário, a computação neuromórfica realiza cálculos utilizando redes de neurônios artificiais e sinapses. E esses neurônios e sinapses artificiais funcionam de maneira semelhante às suas contrapartes biológicas.
O objetivo aqui é criar sistemas de computador que sejam mais eficientes e escaláveis do que os sistemas de computação padrão. Cientistas e engenheiros tentam superar as restrições dos sistemas de computação existentes.
Como isso funciona?
Artificial redes neurais baseiam-se nas redes de neurônios do cérebro humano. A informação é tratada de forma distribuída.
Isso possibilita um processamento rápido e eficiente. Ao contrário da computação clássica, que usa uma unidade central de processamento para realizar cálculos, a computação neuromórfica emprega um grande número de minúsculos processadores especializados. E esses processadores colaboram para resolver problemas complicados.
Aplicações de computação neuromórfica
Reconhecimento de Imagem e Fala
A computação neuromórfica tem o potencial de transformar o reconhecimento de imagem e fala. Assim, os cientistas estão tentando introduzir um novo método para processamento e reconhecimento de padrões. Sistemas neuromórficos, por exemplo, podem ser treinados para detectar objetos em fotos.
Ou podemos transcrever voz em texto com mais precisão.
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
A computação neuromórfica está tentando construir novos e mais poderosos métodos de PNL. Para compreender o significado e o contexto da informação que está sendo comunicada, esses algoritmos podem ser usados para avaliar texto, voz e outras formas de comunicação.
Veículos Autônomos
A computação neuromórfica está se tornando cada vez mais crucial no desenvolvimento de carros autônomos. Sistemas neuromórficos podem coletar e interpretar dados de sensores em tempo real. Assim, carros autônomos podem fazer julgamentos. E eles podem realizar ações em resposta ao seu ambiente.
Benefícios da computação neuromórfica
Capacidade de trabalhar com dados não estruturados e ruidosos
Ele pode gerenciar dados não estruturados. Em contraste com os sistemas de computador tradicionais, que precisam de dados estruturados e limpos, os sistemas neuromórficos são construídos para lidar com dados sujos e não estruturados. Isso os torna perfeitos para processar e interpretar dados do mundo real.
Paralelismo Extremo
Os sistemas de computação neuromórfica podem realizar vários cálculos simultaneamente. Isso os torna ideais para aplicações que requerem processamento de dados em tempo real. Portanto, é ideal para aplicações como reconhecimento de imagem e fala e simulações científicas.
Baixo consumo de energia
Um dos principais benefícios da computação neuromórfica é que ela consome muito pouca eletricidade. Os sistemas de computação neuromórfica destinam-se a funcionar usando muito menos energia. É muito melhor do que os computadores convencionais, que usam enormes quantidades de energia. Eles são, portanto, perfeitos para sistemas embarcados, como sensores e drones.
As desvantagens da computação neuromórfica
Apesar de seus inúmeros benefícios, a computação neuromórfica ainda está em seus estágios iniciais. E enfrenta vários obstáculos que retardam seu uso convencional. Por exemplo, atualmente há uma escassez de algoritmos e ferramentas padronizados. Isso torna o trabalho com sistemas neuromórficos problemático para acadêmicos e desenvolvedores.
Além disso, o hardware necessário para a computação neuromórfica ainda é bastante caro. Pode estar fora do alcance de muitos indivíduos. Além disso, os sistemas neuromórficos são incompatíveis com as plataformas computacionais atuais.
Isso está limitando seu potencial de interface com a infraestrutura existente.
Devido a essas limitações, a comunidade de computação neuromórfica deve construir algoritmos padronizados. Isso tornará a computação neuromórfica mais acessível e prática para todos.
Avanços da vida real na computação neuromórfica
Então, onde estamos agora com os avanços?
Bem, nós temos TrueNorth. É uma espécie de processador neuromórfico construído pela IBM para executar cálculos difíceis em tempo real. Ele emprega um design exclusivo projetado para baixo consumo de energia. Além disso, replica a estrutura do cérebro humano.
A plataforma Zeroth da Qualcomm é outro exemplo neste caso.
É uma plataforma de IA que usa abordagens de computação neuromórfica para criar IA de baixo consumo e alto desempenho. Essa plataforma combina hardware e software para oferecer soluções escaláveis para aplicativos de IA. Destina-se a fazer inteligência artificial mais acessibilidade.
O que o futuro guarda?
O futuro da Computação Neuromórfica parece brilhante. É uma abordagem inovadora para o uso do computador. Esperamos que revolucione a inteligência artificial. Além disso, pode processar informações de forma mais rápida e eficaz.
Os cientistas podem integrar esta tecnologia com computação de borda. Isso significa que podemos processar localmente em vez de sermos encaminhados para um local central.
Essa fusão da Computação Neuromórfica com a Computação de Borda resultará em avanços empolgantes em IA e robótica. Os robôs, por exemplo, poderão fazer julgamentos e responder ao ambiente em tempo real.
Essa tecnologia também será valiosa em setores como bancos, pesquisa e saúde, onde o processamento e a tomada de decisões em tempo real são críticos.
Embrulhar
Em conclusão, a computação neuromórfica é uma disciplina em rápida expansão. Ele pode replicar a eficácia do cérebro humano na computação.
Embora o campo ainda esteja em desenvolvimento, já enfrenta algumas dificuldades.
Para que a computação neuromórfica se torne mais amplamente utilizada e acessível, é fundamental que a comunidade continue pressionando por algoritmos padronizados e hardware mais amigável.
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