Ste se kdaj vprašali, kako človeški možgani tako učinkovito komunicirajo in obdelujejo informacije?
Nevromorfno računanje je veja računalništva, ki se zgleduje po človeških možganih.
Ta članek se bo posvetil področju nevromorfnega računanja.
In dala vam bo predstavo o tem, kako deluje. Odkrili boste, kako ga je mogoče uporabiti, pa tudi njegove prednosti in slabosti.
Zbrali smo vse, kar morate vedeti.
Navdih iz človeških možganov
O človeških možganov je izjemno sofisticiran sistem za obdelavo informacij. Sestavljen je iz milijard nevronov, povezanih s sinapsami. Nevroni medsebojno delujejo. Mreža nevronov in sinaps identificira vzorce.
Zahvaljujoč temu sistemu lahko obdelujemo jezik in sprejemamo odločitve.
Nevromorfno računalništvo posnema strukturo in delovanje človeških možganov.
Namesto tipičnih računalniških sistemov, ki temeljijo na digitalni logiki in binarni kodi, nevromorfno računalništvo izvaja izračune z uporabo omrežij umetnih nevronov in sinaps. In ti umetni nevroni in sinapse delujejo podobno kot njihovi biološki dvojniki.
Cilj tukaj je ustvariti računalniške sisteme, ki so bolj učinkoviti in razširljivi od standardnih računalniških sistemov. Znanstveniki in inženirji poskušajo preseči omejitve obstoječih računalniških sistemov.
Kako deluje?
Umetni nevronske mreže temeljijo na mrežah nevronov v človeških možganih. Informacije se obravnavajo na porazdeljen način.
To omogoča hitro in učinkovito obdelavo. Za razliko od klasičnega računalništva, ki uporablja centralno procesno enoto za izvajanje izračunov, nevromorfno računalništvo uporablja veliko število majhnih, specializiranih procesorjev. In ti procesorji sodelujejo pri reševanju zapletenih problemov.
Nevromorfne računalniške aplikacije
Prepoznavanje slike in govora
Nevromorfno računalništvo lahko spremeni prepoznavanje slike in govora. Zato znanstveniki poskušajo uvesti novo metodo za obdelavo in prepoznavanje vzorcev. Nevromorfne sisteme je na primer mogoče usposobiti za zaznati predmete na fotografijah.
Lahko pa naredimo, da glas prepiše v besedilo z večjo natančnostjo.
Obdelava naravnega jezika (NLP)
Nevromorfno računalništvo poskuša zgraditi nove in močnejše metode NLP. Da bi razumeli pomen in kontekst sporočenih informacij, lahko te algoritme uporabimo za ovrednotenje besedila, glasu in drugih oblik komunikacije.
Avtonomna vozila
Nevromorfno računalništvo postaja vse bolj ključno pri razvoju samovozečih avtomobilov. Nevromorfni sistemi lahko zbirajo in interpretirajo podatke senzorjev v realnem času. Torej lahko avtonomni avtomobili presojajo. In lahko izvajajo dejanja kot odgovor na svoje okolje.
Prednosti nevromorfnega računalništva
Sposobnost dela z nestrukturiranimi in šumnimi podatki
Lahko upravlja z nestrukturiranimi podatki. V nasprotju s tradicionalnimi računalniškimi sistemi, ki potrebujejo strukturirane in čiste podatke, so nevromorfni sistemi zgrajeni za obvladovanje umazanih in nestrukturiranih podatkov. Zaradi tega so popolni za obdelavo in interpretacijo podatkov iz resničnega sveta.
Ekstremni paralelizem
Nevromorfni računalniški sistemi lahko izvajajo več izračunov hkrati. Zaradi tega so idealni za aplikacije, ki zahtevajo obdelavo podatkov v realnem času. Zato je idealen za aplikacije, kot so prepoznavanje slik in govora ter znanstvene simulacije.
Nizka poraba energije
Ena od glavnih prednosti nevromorfnega računalništva je, da porabi zelo malo električne energije. Nevromorfni računalniški sistemi naj bi delovali z veliko manj energije. Je veliko boljši od običajnih računalnikov, ki porabijo ogromne količine energije. Zato so popolni za vgrajene sisteme, kot so senzorji in droni.
Slabosti nevromorfnega računalništva
Kljub številnim prednostim je nevromorfno računalništvo še vedno v najzgodnejših fazah. Poleg tega se sooča z več ovirami, ki upočasnjujejo njegovo splošno uporabo. Na primer, trenutno primanjkuje standardiziranih algoritmov in orodij. Zaradi tega je delo z nevromorfnimi sistemi problematično za akademike in razvijalce.
Poleg tega je strojna oprema, potrebna za nevromorfno računalništvo, še vedno precej draga. Mnogim posameznikom je morda nedosegljivo. Poleg tega nevromorfni sistemi niso združljivi s trenutnimi računalniškimi platformami.
To omejuje njihov potencial povezovanja z obstoječo infrastrukturo.
Zaradi teh omejitev mora nevromorfna računalniška skupnost zgraditi standardizirane algoritme. Tako bo nevromorfno računalništvo postalo bolj dostopno in praktično za vse.
Realni napredek nevromorfnega računalništva
Torej, kje smo zdaj z napredkom?
No, imamo TrueNorth. To je nekakšen nevromorfni procesor, ki ga je izdelal IBM za izvajanje težkih izračunov v realnem času. Uporablja edinstven dizajn, ki je zasnovan za nizko porabo energije. Poleg tega posnema strukturo človeških možganov.
Qualcommova platforma Zeroth je še en primer v tem primeru.
Je platforma umetne inteligence, ki uporablja nevromorfne računalniške pristope za ustvarjanje nizkoenergijske in visoko zmogljive umetne inteligence. Ta platforma združuje strojno in programsko opremo, da ponudi razširljive rešitve za aplikacije AI. Namenjen je izdelavi Umetna inteligenca bolj dostopen.
Kaj ima prihodnost?
Prihodnost nevromorfnega računalništva se zdi svetla. Gre za inovativen pristop k uporabi računalnika. Pričakujemo, da bo revolucioniral umetno inteligenco. Prav tako lahko hitreje in učinkoviteje obdeluje informacije.
Znanstveniki lahko to tehnologijo integrirajo z robno računalništvo. To pomeni, da lahko obdelujemo lokalno, namesto da bi bili preusmerjeni na osrednjo lokacijo.
Ta združitev nevromorfnega računalništva z robnim računalništvom bo povzročila vznemirljiv napredek v AI in robotiki. Roboti bodo na primer sposobni presojati in se odzivati na okolico v realnem času.
Ta tehnologija bo dragocena tudi v panogah, kot so bančništvo, raziskave in zdravstvo, kjer sta obdelava in odločanje v realnem času kritična.
Zaviti
Skratka, nevromorfno računanje je hitro rastoča disciplina. Posnema lahko učinkovitost človeških možganov pri računanju.
Čeprav se področje še razvija, se že sooča z nekaterimi težavami.
Da bi nevromorfno računalništvo postalo bolj razširjeno in dostopno, je ključnega pomena, da si skupnost še naprej prizadeva za standardizirane algoritme in uporabniku prijaznejšo strojno opremo.
Pustite Odgovori