මිනිස් මොළය මෙතරම් ඵලදායි ලෙස තොරතුරු සන්නිවේදනය කර සකසන්නේ කෙසේදැයි කවදා හෝ ප්රශ්න කර තිබේද?
Neuromorphic Computation යනු මිනිස් මොළයේ ආභාෂය ලබා ගන්නා පරිගණනයේ ශාඛාවකි.
මෙම ලිපිය neuromorphic ගණනය කිරීමේ ප්රදේශයට යයි.
තවද, එය ක්රියා කරන ආකාරය පිළිබඳ අදහසක් ඔබට ලබා දෙනු ඇත. එය භාවිතා කළ හැකි ආකාරය මෙන්ම එහි වාසි සහ අවාසි ද ඔබ සොයා ගනු ඇත.
ඔබ දැනගත යුතු සියල්ල අපි රැස් කළෙමු.
මිනිස් මොළයෙන් ආශ්වාදයක් ලබා ගැනීම
එම මිනිස් මොළය ඉතා සංකීර්ණ තොරතුරු සැකසුම් පද්ධතියකි. එය උපාගම මගින් සම්බන්ධ වූ නියුරෝන බිලියන ගණනකින් සමන්විත වේ. නියුරෝන එකිනෙකා සමඟ අන්තර් ක්රියා කරයි. නියුරෝන සහ උපාගම ජාලයක් රටා හඳුනා ගනී.
මෙම ක්රමයට ස්තූතියි, අපට භාෂාව සැකසීමට සහ තීරණ ගත හැකිය.
Neuromorphic computing මිනිස් මොළයේ ව්යුහය සහ ක්රියාකාරිත්වය අනුකරණය කරයි.
සංඛ්යාංක තාර්කික සහ ද්විමය කේත මත පදනම් වූ සාමාන්ය පරිගණක පද්ධති වෙනුවට, කෘත්රිම නියුරෝන සහ උපාගම ජාල උපයෝගී කරගනිමින් නියුරෝමෝෆික් පරිගණනය ගණනය කිරීම් සිදු කරයි. තවද, මෙම කෘතිම නියුරෝන සහ උපාගම ඔවුන්ගේ ජීව විද්යාත්මක සගයන් හා සමානව ක්රියා කරයි.
මෙහි අරමුණ වන්නේ සම්මත පරිගණක පද්ධතිවලට වඩා කාර්යක්ෂම හා පරිමාණය කළ හැකි පරිගණක පද්ධති නිර්මාණය කිරීමයි. විද්යාඥයන් සහ ඉංජිනේරුවන් දැනට පවතින පරිගණක පද්ධතිවල සීමාවන් මඟහරවා ගැනීමට උත්සාහ කරති.
ඒක කොහොමද වැඩ කරන්නේ?
කෘතිම ස්නායු ජාල මිනිස් මොළයේ ඇති නියුරෝන ජාලයන් මත පදනම් වේ. තොරතුරු බෙදා හරින ආකාරයෙන් හසුරුවනු ලැබේ.
මෙය ඉක්මන් හා කාර්යක්ෂමව සැකසීමට හැකි වේ. ගණනය කිරීම් සිදු කිරීම සඳහා මධ්යම සැකසුම් ඒකකයක් භාවිතා කරන සම්භාව්ය පරිගණනය මෙන් නොව, නියුරෝමෝෆික් පරිගණකකරණය කුඩා, විශේෂිත ප්රොසෙසර විශාල සංඛ්යාවක් භාවිතා කරයි. තවද, මෙම ප්රොසෙසර සංකීර්ණ ගැටළු විසඳීමට සහයෝගී වේ.
Neuromorphic ගණනය කිරීමේ යෙදුම්
රූපය සහ කථන හඳුනාගැනීම
Neuromorphic computing වලට රූපය සහ කථන හඳුනාගැනීම පරිවර්තනය කිරීමේ හැකියාව ඇත. එබැවින්, විද්යාඥයින් විසින් රටා සැකසීම සහ හඳුනාගැනීම සඳහා නව ක්රමයක් හඳුන්වා දීමට උත්සාහ කරයි. නිදසුනක් වශයෙන්, නියුරෝමෝෆික් පද්ධති පුහුණු කළ හැකිය වස්තූන් හඳුනා ගන්න ඡායාරූප වල.
එසේත් නැතිනම්, අපට එය වඩාත් නිරවද්ය ලෙස හඬ පෙළට පිටපත් කිරීමට සලස්වා ගත හැක.
ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් (එන්එල්පී)
Neuromorphic computing නව සහ වඩා බලවත් NLP ක්රම ගොඩනැගීමට උත්සාහ කරයි. සන්නිවේදනය කරනු ලබන තොරතුරුවල අර්ථය සහ සන්දර්භය අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා, මෙම ඇල්ගොරිතම පෙළ, හඬ සහ වෙනත් සන්නිවේදන ආකාර ඇගයීමට භාවිතා කළ හැක.
ස්වයංක්රීය වාහන
ස්වයං-රිය පැදවීමේ මෝටර් රථ සංවර්ධනය කිරීමේදී ස්නායුරූපී පරිගණකකරණය වඩ වඩාත් තීරණාත්මක වෙමින් පවතී. Neuromorphic පද්ධතිවලට තත්ය කාලීනව සංවේදක දත්ත රැස්කර අර්ථකථනය කළ හැක. එබැවින්, ස්වයංක්රීය මෝටර් රථවලට විනිශ්චය කළ හැකිය. තවද, ඔවුන්ගේ පරිසරයට ප්රතිචාර වශයෙන් ක්රියා කළ හැකිය.
Neuromorphic computing හි ප්රතිලාභ
ව්යුහගත නොවූ සහ ඝෝෂාකාරී දත්ත සමඟ වැඩ කිරීමේ හැකියාව
එය ව්යුහගත නොකළ දත්ත කළමනාකරණය කළ හැකිය. ව්යුහගත සහ පිරිසිදු දත්ත අවශ්ය සම්ප්රදායික පරිගණක පද්ධතිවලට ප්රතිවිරුද්ධව, අපිරිසිදු සහ ව්යුහගත නොවන දත්ත සමඟ සාර්ථකව කටයුතු කිරීමට ස්නායු රූප පද්ධති ගොඩනගා ඇත. මෙය සැබෑ ලෝක දත්ත සැකසීමට සහ අර්ථ නිරූපණය කිරීමට ඒවා පරිපූර්ණ කරයි.
අන්ත සමාන්තරවාදය
Neuromorphic පරිගණක පද්ධතිවලට සමගාමීව ගණනය කිරීම් කිහිපයක් සිදු කළ හැක. තත්ය කාලීන දත්ත සැකසීම අවශ්ය යෙදුම් සඳහා මෙය වඩාත් සුදුසු වේ. එබැවින්, එය රූප සහ කථන හඳුනාගැනීම සහ විද්යාත්මක සමාකරණ වැනි යෙදුම් සඳහා වඩාත් සුදුසු වේ.
අඩු විදුලි පරිභෝජනය
Neuromorphic computing හි ඇති එක් ප්රධාන වාසියක් නම් එය ඉතා කුඩා විදුලියක් පරිභෝජනය කිරීමයි. Neuromorphic පරිගණක පද්ධති ඉතා අඩු බලයක් භාවිතා කරමින් ක්රියා කිරීමට අදහස් කෙරේ. අතිවිශාල ශක්ති ප්රමාණයක් භාවිතා කරන සාම්ප්රදායික පරිගණක වලට වඩා එය ඉතා හොඳයි. එබැවින් ඒවා සංවේදක සහ ඩ්රෝන වැනි කාවැද්දූ පද්ධති සඳහා පරිපූර්ණ වේ.
Neuromorphic පරිගණකකරණයේ අවාසි
එහි බොහෝ ප්රතිලාභ තිබියදීත්, නියුරෝමෝෆික් පරිගණකකරණය තවමත් එහි මුල් අවධියේ පවතී. තවද, එය එහි ප්රධාන ධාරාවේ භාවිතය මන්දගාමී කරන බාධක කිහිපයකට මුහුණ දෙයි. උදාහරණයක් ලෙස, දැනට සම්මත ඇල්ගොරිතම සහ මෙවලම් හිඟයක් පවතී. මෙය නියුරෝමෝෆික් පද්ධති සමඟ වැඩ කිරීම විද්වතුන්ට සහ සංවර්ධකයින්ට ගැටළු සහගත කරයි.
තවද, neuromorphic computing සඳහා අවශ්ය දෘඩාංග තවමත් තරමක් මිල අධිකය. එය බොහෝ පුද්ගලයන්ට ළඟා විය නොහැක. මීට අමතරව, neuromorphic පද්ධති වත්මන් පරිගණක වේදිකා සමඟ නොගැලපේ.
මෙය දැනට පවතින යටිතල පහසුකම් සමඟ සම්බන්ධ වීමට ඇති හැකියාව සීමා කරයි.
මෙම සීමාවන් නිසා, neuromorphic පරිගණක ප්රජාව විසින් සම්මත ඇල්ගොරිතම ගොඩනගා ගත යුතුය. මෙය සෑම කෙනෙකුටම neuromorphic පරිගණකකරණය වඩාත් ප්රවේශ විය හැකි සහ ප්රායෝගික කරයි.
Neuromorphic පරිගණකකරණයේ සැබෑ ජීවිතයේ දියුණුව
ඉතින්, අපි දැන් දියුණුව සමඟ කොතැනද?
හොඳයි, අපිට TrueNorth තියෙනවා. එය දුෂ්කර ගණනය කිරීම් තථ්ය කාලීනව ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා IBM විසින් ගොඩනඟන ලද නියුරෝමෝෆික් ප්රොසෙසරයකි. එය අඩු බලශක්ති පරිභෝජනය සඳහා නිර්මාණය කර ඇති අද්විතීය නිර්මාණයක් භාවිතා කරයි. එසේම, එය මිනිස් මොළයේ ව්යුහය අනුකරණය කරයි.
Qualcomm හි Zeroth වේදිකාව මෙම නඩුවේ තවත් උදාහරණයකි.
එය AI වේදිකාවක් වන අතර එය අඩු බලැති, ඉහළ කාර්ය සාධනයක් සහිත AI නිර්මාණය කිරීම සඳහා neuromorphic පරිගණක ප්රවේශයන් භාවිතා කරයි. AI යෙදුම් සඳහා පරිමාණය කළ හැකි විසඳුම් ලබා දීම සඳහා මෙම වේදිකාව දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග ඒකාබද්ධ කරයි. එය කිරීමට අදහස් කෙරේ කෘතිම බුද්ධිය වඩාත් ප්රවේශ විය හැකි.
අනාගතය කෙබඳු වේද?
Neuromorphic Computing හි අනාගතය දීප්තිමත් බව පෙනේ. එය පරිගණක භාවිතය සඳහා නව්ය ප්රවේශයකි. එය කෘත්රිම බුද්ධියේ විප්ලවයක් ඇති කරනු ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙමු. එසේම, එය වඩාත් ඉක්මනින් හා ඵලදායී ලෙස තොරතුරු සැකසීමට හැකිය.
විද්යාඥයින්ට මෙම තාක්ෂණය සමඟ ඒකාබද්ධ කළ හැකිය පරිගණක තාක්ෂණය. මෙයින් අදහස් කරන්නේ අප මධ්යම ස්ථානයකට ගෙන යාමට වඩා දේශීයව ක්රියා කළ හැකි බවයි.
Edge Computing සමඟ Neuromorphic Computing මෙම ඒකාබද්ධ කිරීම AI සහ robotics හි උද්යෝගිමත් දියුණුවක් ඇති කරයි. නිදසුනක් වශයෙන්, රොබෝවරුන්ට තත්ය කාලීනව විනිශ්චය කිරීමට සහ ඔවුන්ගේ වටපිටාවට ප්රතිචාර දැක්වීමට හැකි වනු ඇත.
තත්ය කාලීන සැකසුම් සහ තීරණ ගැනීම ඉතා වැදගත් වන බැංකුකරණය, පර්යේෂණ, සහ සෞඛ්ය වැනි කර්මාන්තවලදී ද මෙම තාක්ෂණය වටිනා වනු ඇත.
අවසන් කරන්න
අවසාන වශයෙන්, neuromorphic ගණනය කිරීම වේගයෙන් ව්යාප්ත වන විනයකි. එය පරිගණකකරණයේදී මිනිස් මොළයේ කාර්යක්ෂමතාවය අනුකරණය කළ හැකිය.
ක්ෂේත්රය තවමත් සංවර්ධනය වෙමින් පවතින නමුත්, එය දැනටමත් යම් දුෂ්කරතාවන්ට මුහුණ දෙයි.
neuromorphic පරිගණනය වඩාත් පුළුල් ලෙස භාවිතා කිරීමට සහ ප්රවේශ විය හැකි වීමට නම්, ප්රජාව ප්රමිතිගත ඇල්ගොරිතම සහ වඩාත් පරිශීලක-හිතකාමී දෘඪාංග සඳහා තල්ලු කිරීම අත්යවශ්ය වේ.
ඔබමයි