Položili ste si niekedy otázku, ako ľudský mozog tak efektívne komunikuje a spracováva informácie?
Neuromorphic Computation je oblasť výpočtovej techniky, ktorá sa inšpiruje ľudským mozgom.
Tento článok sa bude venovať oblasti neuromorfných výpočtov.
A dá vám predstavu o tom, ako to funguje. Dozviete sa, ako sa dá použiť, ako aj jeho výhody a nevýhody.
Zhromaždili sme všetko, čo potrebujete vedieť.
Inšpirácia z ľudského mozgu
ľudského mozgu je nesmierne sofistikovaný systém na spracovanie informácií. Skladá sa z miliárd neurónov spojených synapsiami. Neuróny interagujú navzájom. Sieť neurónov a synapsií identifikuje vzory.
Vďaka tomuto systému dokážeme spracovávať jazyk a rozhodovať sa.
Neuromorfné výpočty napodobňujú štruktúru a funkciu ľudského mozgu.
Namiesto typických výpočtových systémov založených na digitálnej logike a binárnom kóde, neuromorfné výpočty vykonávajú výpočty využívajúce siete umelých neurónov a synapsií. A tieto umelé neuróny a synapsie fungujú podobne ako ich biologické náprotivky.
Cieľom je vytvoriť počítačové systémy, ktoré sú efektívnejšie a škálovateľnejšie ako štandardné počítačové systémy. Vedci a inžinieri sa snažia prekonať obmedzenia existujúcich výpočtových systémov.
Ako to funguje?
umelý neurálne siete sú založené na sieťach neurónov v ľudskom mozgu. Informácie sa spracúvajú distribuovaným spôsobom.
To umožňuje rýchle a efektívne spracovanie. Na rozdiel od klasickej výpočtovej techniky, ktorá na vykonávanie výpočtov používa centrálnu procesorovú jednotku, neuromorfné výpočty využívajú veľké množstvo malých špecializovaných procesorov. A tieto procesory spolupracujú pri riešení zložitých problémov.
Neuromorfné výpočtové aplikácie
Rozpoznávanie obrazu a reči
Neuromorfné výpočty majú potenciál transformovať rozpoznávanie obrazu a reči. Vedci sa teda snažia zaviesť novú metódu spracovania a rozpoznávania vzorov. Napríklad neuromorfné systémy môžu byť trénované detekovať predmety na fotografiách.
Alebo môžeme prepísať hlas do textu s väčšou presnosťou.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)
Neuromorphic computing sa pokúša skonštruovať nové a výkonnejšie metódy NLP. Na pochopenie významu a kontextu komunikovaných informácií možno tieto algoritmy použiť na vyhodnotenie textu, hlasu a iných foriem komunikácie.
Autonómne vozidlá
Neuromorfné výpočty sú čoraz dôležitejšie pri vývoji samoriadiacich áut. Neuromorfné systémy dokážu zhromažďovať a interpretovať dáta senzorov v reálnom čase. Takže autonómne autá môžu robiť úsudky. A môžu vykonávať akcie v reakcii na svoje prostredie.
Výhody neuromorfných počítačov
Schopnosť pracovať s neštruktúrovanými a zašumenými dátami
Dokáže spravovať neštruktúrované dáta. Na rozdiel od tradičných počítačových systémov, ktoré potrebujú štruktúrované a čisté dáta, sú neuromorfné systémy postavené tak, aby si poradili so špinavými a neštruktúrovanými dátami. Vďaka tomu sú ideálne na spracovanie a interpretáciu údajov z reálneho sveta.
Extrémny paralelizmus
Neuromorfné výpočtové systémy môžu vykonávať niekoľko výpočtov súčasne. Vďaka tomu sú ideálne pre aplikácie vyžadujúce spracovanie údajov v reálnom čase. Preto je ideálny pre aplikácie, ako je rozpoznávanie obrazu a reči a vedecké simulácie.
Nízka spotreba energie
Jednou z hlavných výhod neuromorfných výpočtov je, že spotrebúva veľmi málo elektriny. Neuromorfné výpočtové systémy majú fungovať s oveľa menšou spotrebou energie. Je to oveľa lepšie ako bežné počítače, ktoré využívajú obrovské množstvo energie. Sú preto ideálne pre vstavané systémy, ako sú senzory a drony.
Nevýhody neuromorfných výpočtov
Napriek mnohým výhodám je neuromorfná výpočtová technika stále v ranom štádiu. A čelí niekoľkým prekážkam, ktoré spomaľujú jeho bežné používanie. V súčasnosti je napríklad nedostatok štandardizovaných algoritmov a nástrojov. To robí prácu s neuromorfnými systémami problematickou pre akademikov a vývojárov.
Okrem toho je hardvér potrebný na neuromorfné výpočty stále dosť drahý. Pre mnohých jednotlivcov môže byť mimo dosahu. Okrem toho sú neuromorfné systémy nekompatibilné so súčasnými počítačovými platformami.
To obmedzuje ich potenciál na prepojenie s existujúcou infraštruktúrou.
Kvôli týmto obmedzeniam musí komunita neuromorfných počítačov vybudovať štandardizované algoritmy. Vďaka tomu bude neuromorfná výpočtová technika prístupnejšia a praktickejšia pre každého.
Pokroky v reálnom živote v neuromorfných výpočtoch
Takže, kde sme práve teraz s pokrokmi?
No, máme TrueNorth. Je to akýsi neuromorfný procesor vytvorený spoločnosťou IBM na vykonávanie náročných výpočtov v reálnom čase. Využíva jedinečný dizajn, ktorý je navrhnutý pre nízku spotrebu energie. Tiež replikuje štruktúru ľudského mozgu.
Platforma Zeroth od Qualcommu je v tomto prípade ďalším príkladom.
Ide o platformu AI, ktorá využíva neuromorfné počítačové prístupy na vytvorenie vysokovýkonnej AI s nízkou spotrebou energie. Táto platforma kombinuje hardvér a softvér a ponúka škálovateľné riešenia pre aplikácie AI. Je určený na výrobu umelá inteligencia dostupnejšie.
Čo drží budúcnosť?
Budúcnosť Neuromorphic Computing sa zdá byť jasná. Ide o inovatívny prístup k používaniu počítača. Očakávame, že prinesie revolúciu v umelej inteligencii. Okrem toho dokáže spracovať informácie rýchlejšie a efektívnejšie.
Vedci môžu integrovať túto technológiu s hrany. To znamená, že môžeme spracovávať lokálne a nie sme presmerovaní na centrálne miesto.
Toto spojenie Neuromorphic Computing s Edge Computing bude mať za následok vzrušujúci pokrok v AI a robotike. Roboty budú napríklad schopné robiť úsudky a reagovať na svoje okolie v reálnom čase.
Táto technológia bude tiež cenná v odvetviach, ako je bankovníctvo, výskum a zdravotníctvo, kde je rozhodujúce spracovanie a rozhodovanie v reálnom čase.
Zabaliť
Na záver, neuromorfné výpočty sú rýchlo sa rozširujúcou disciplínou. Dokáže replikovať efektivitu ľudského mozgu vo výpočtovej technike.
Hoci sa táto oblasť stále vyvíja, už teraz čelí určitým ťažkostiam.
Aby sa neuromorfná výpočtová technika stala širšou a dostupnejšou, je dôležité, aby komunita neustále presadzovala štandardizované algoritmy a užívateľsky prívetivejší hardvér.
Nechaj odpoveď