Вы когда-нибудь задавались вопросом, как человеческий мозг так эффективно передает и обрабатывает информацию?
Нейроморфные вычисления — это область вычислительной техники, которая черпает вдохновение из человеческого мозга.
Эта статья будет посвящена нейроморфным вычислениям.
И это даст вам представление о том, как это работает. Вы узнаете, как его можно использовать, а также его преимущества и недостатки.
Мы собрали все, что вам нужно знать.
Черпая вдохновение из человеческого мозга
Ассоциация человеческий мозг представляет собой чрезвычайно сложную систему обработки информации. Он состоит из миллиардов нейронов, связанных синапсами. Нейроны взаимодействуют друг с другом. Сеть нейронов и синапсов идентифицирует закономерности.
Благодаря этой системе мы можем обрабатывать язык и принимать решения.
Нейроморфные вычисления имитируют структуру и функции человеческого мозга.
Вместо типичных вычислительных систем, основанных на цифровой логике и двоичном коде, нейроморфные вычисления выполняют вычисления с использованием сетей искусственных нейронов и синапсов. И эти искусственные нейроны и синапсы функционируют аналогично своим биологическим аналогам.
Целью здесь является создание компьютерных систем, которые являются более эффективными и масштабируемыми, чем стандартные вычислительные системы. Ученые и инженеры пытаются преодолеть ограничения существующих вычислительных систем.
Как это работает?
Искусственный нейронные сети основаны на сетях нейронов человеческого мозга. Информация обрабатывается распределенным способом.
Это делает возможной быструю и эффективную обработку. В отличие от классических вычислений, в которых для проведения вычислений используется центральный процессор, в нейроморфных вычислениях используется большое количество крошечных специализированных процессоров. И эти процессоры сотрудничают для решения сложных проблем.
Приложения для нейроморфных вычислений
Распознавание изображений и речи
Нейроморфные вычисления могут изменить распознавание изображений и речи. Итак, ученые пытаются внедрить новый метод обработки и распознавания образов. Например, нейроморфные системы можно обучить обнаруживать объекты на фотографиях.
Или мы можем заставить его транскрибировать голос в текст с большей точностью.
Обработка естественного языка (НЛП)
Нейроморфные вычисления пытаются создать новые и более мощные методы НЛП. Чтобы понять значение и контекст передаваемой информации, эти алгоритмы можно использовать для оценки текста, голоса и других форм общения.
Автономные транспортные средства
Нейроморфные вычисления становятся все более важными в разработке беспилотных автомобилей. Нейроморфные системы могут собирать и интерпретировать данные датчиков в режиме реального времени. Таким образом, автономные автомобили могут выносить суждения. И они могут совершать действия в ответ на их окружение.
Преимущества нейроморфных вычислений
Возможность работы с неструктурированными и зашумленными данными
Он может управлять неструктурированными данными. В отличие от традиционных компьютерных систем, которым нужны структурированные и чистые данные, нейроморфные системы созданы для работы с грязными и неструктурированными данными. Это делает их идеальными для обработки и интерпретации реальных данных.
Экстремальный параллелизм
Нейроморфные вычислительные системы могут выполнять несколько вычислений одновременно. Это делает их идеальными для приложений, требующих обработки данных в реальном времени. Следовательно, он идеально подходит для таких приложений, как распознавание изображений и речи и научное моделирование.
Низкое энергопотребление
Одним из основных преимуществ нейроморфных вычислений является то, что они потребляют очень мало электроэнергии. Нейроморфные вычислительные системы предназначены для работы с гораздо меньшим энергопотреблением. Это намного лучше, чем обычные компьютеры, которые потребляют огромное количество энергии. Поэтому они идеально подходят для встроенных систем, таких как датчики и дроны.
Недостатки нейроморфных вычислений
Несмотря на свои многочисленные преимущества, нейроморфные вычисления все еще находятся на самых ранних стадиях. И он сталкивается с несколькими препятствиями, которые замедляют его массовое использование. Например, в настоящее время не хватает стандартизированных алгоритмов и инструментов. Это делает работу с нейроморфными системами проблематичной для ученых и разработчиков.
Кроме того, аппаратное обеспечение, необходимое для нейроморфных вычислений, все еще довольно дорогое. Это может быть недоступно для многих людей. Кроме того, нейроморфные системы несовместимы с современными компьютерными платформами.
Это ограничивает их возможности взаимодействия с существующей инфраструктурой.
Из-за этих ограничений сообщество нейроморфных вычислений должно создавать стандартизированные алгоритмы. Это сделает нейроморфные вычисления более доступными и практичными для всех.
Реальные достижения в области нейроморфных вычислений
Итак, где мы сейчас находимся с достижениями?
Ну, у нас есть TrueNorth. Это своего рода нейроморфный процессор, созданный IBM для выполнения сложных вычислений в реальном времени. Он использует уникальный дизайн, который рассчитан на низкое энергопотребление. Кроме того, он повторяет структуру человеческого мозга.
Платформа Qualcomm Zeroth — еще один пример в этом случае.
Это платформа ИИ, которая использует подходы нейроморфных вычислений для создания маломощного и высокопроизводительного ИИ. Эта платформа сочетает в себе аппаратное и программное обеспечение, предлагая масштабируемые решения для приложений ИИ. Он предназначен для того, чтобы сделать искусственный интеллект более доступным.
Что день грядущий?
Будущее нейроморфных вычислений кажется светлым. Это инновационный подход к использованию компьютера. Мы ожидаем, что это произведет революцию в области искусственного интеллекта. Кроме того, он может обрабатывать информацию быстрее и эффективнее.
Ученые могут интегрировать эту технологию с краевые вычисления. Это означает, что мы можем обрабатывать локально, а не направляться в центральное место.
Это слияние нейроморфных вычислений с граничными вычислениями приведет к захватывающим достижениям в области искусственного интеллекта и робототехники. Роботы, например, смогут принимать решения и реагировать на свое окружение в режиме реального времени.
Эта технология также будет полезна в таких отраслях, как банковское дело, исследования и здравоохранение, где обработка и принятие решений в режиме реального времени имеют решающее значение.
Итоги
В заключение, нейроморфные вычисления — это быстро развивающаяся дисциплина. Он может воспроизвести эффективность человеческого мозга в вычислениях.
Хотя область все еще развивается, она уже сталкивается с некоторыми трудностями.
Чтобы нейроморфные вычисления стали более широко используемыми и доступными, крайне важно, чтобы сообщество продолжало настаивать на стандартизированных алгоритмах и более удобном оборудовании.
Оставьте комментарий