Да ли сте се икада питали како људски мозак тако ефикасно комуницира и обрађује информације?
Неуроморфно рачунарство је грана рачунарства која инспирише људски мозак.
Овај чланак ће ићи у област неуроморфног израчунавања.
И, то ће вам дати идеју о томе како то функционише. Открићете како се може користити, као и његове предности и недостатке.
Прикупили смо све што треба да знате.
Инспирација из људског мозга
људски мозак је изузетно софистициран систем за обраду информација. Састоји се од милијарди неурона повезаних синапсама. Неурони су у интеракцији једни са другима. Мрежа неурона и синапси идентификује обрасце.
Захваљујући овом систему можемо да обрађујемо језик и доносимо одлуке.
Неуроморфно рачунарство опонаша структуру и функцију људског мозга.
Уместо типичних рачунарских система заснованих на дигиталној логици и бинарном коду, неуроморфно рачунарство изводи прорачуне користећи мреже вештачких неурона и синапси. И, ови вештачки неурони и синапсе функционишу слично својим биолошким колегама.
Овде је циљ стварање рачунарских система који су ефикаснији и скалабилнији од стандардних рачунарских система. Научници и инжењери покушавају да превазиђу ограничења постојећих рачунарских система.
Како то функционише?
Вештачко неуронске мреже заснивају се на мрежама неурона у људском мозгу. Информације се обрађују на дистрибуиран начин.
Ово омогућава брзу и ефикасну обраду. За разлику од класичног рачунарства, које користи централну процесорску јединицу за обављање прорачуна, неуроморфно рачунарство користи велики број сићушних, специјализованих процесора. И ови процесори сарађују у решавању компликованих проблема.
Неуроморфне рачунарске апликације
Препознавање слике и говора
Неуроморфно рачунарство има потенцијал да трансформише препознавање слике и говора. Дакле, научници покушавају да уведу нову методу за обраду и препознавање образаца. Неуроморфни системи, на пример, могу бити обучени за детектовати објекте на фотографијама.
Или можемо дати да транскрибује глас у текст са већом прецизношћу.
Обрада природног језика (НЛП)
Неуроморфно рачунарство покушава да конструише нове и моћније НЛП методе. Да би се схватило значење и контекст информација које се саопштавају, ови алгоритми се могу користити за процену текста, гласа и других облика комуникације.
Аутономна возила
Неуроморфно рачунарство постаје све важније у развоју аутомобила који се сами возе. Неуроморфни системи могу да прикупљају и тумаче податке сензора у реалном времену. Дакле, аутономни аутомобили могу доносити пресуде. И могу да спроводе акције као одговор на своје окружење.
Предности неуроморфног рачунарства
Способност рада са неструктурираним и бучним подацима
Може да управља неструктурираним подацима. За разлику од традиционалних рачунарских система, којима су потребни структурирани и чисти подаци, неуроморфни системи су изграђени да се носе са прљавим и неструктурираним подацима. То их чини савршеним за обраду и тумачење података из стварног света.
Екстремни паралелизам
Неуроморфни рачунарски системи могу да изврше неколико прорачуна истовремено. То их чини идеалним за апликације које захтевају обраду података у реалном времену. Стога је идеалан за апликације као што су препознавање слике и говора и научне симулације.
Ниска потрошња енергије
Једна од главних предности неуроморфног рачунарства је да троши веома мало електричне енергије. Неуроморфни рачунарски системи су намењени да функционишу користећи далеко мање енергије. Много је бољи од конвенционалних рачунара, који троше огромне количине енергије. Стога су савршени за уграђене системе као што су сензори и дронови.
Недостаци неуроморфног рачунарства
Упркос бројним предностима, неуроморфно рачунарство је још увек у најранијим фазама. И суочава се са неколико препрека које успоравају његову уобичајену употребу. На пример, тренутно постоји недостатак стандардизованих алгоритама и алата. Ово чини рад са неуроморфним системима проблематичним за академике и програмере.
Штавише, хардвер потребан за неуроморфно рачунарство је и даље прилично скуп. То може бити недостижно за многе појединце. Осим тога, неуроморфни системи су некомпатибилни са тренутним рачунарским платформама.
Ово ограничава њихов потенцијал за повезивање са постојећом инфраструктуром.
Због ових ограничења, неуроморфна рачунарска заједница мора да изгради стандардизоване алгоритме. Ово ће неуроморфно рачунарство учинити доступнијим и практичнијим за све.
Напредак у стварном животу у неуроморфном рачунарству
Дакле, где смо сада са напретком?
Па, имамо ТруеНортх. То је нека врста неуроморфног процесора који је направио ИБМ за извршавање тешких прорачуна у реалном времену. Користи јединствен дизајн који је дизајниран за ниску потрошњу енергије. Такође, реплицира структуру људског мозга.
Куалцомм-ова Зеротх платформа је још један пример у овом случају.
То је АИ платформа која користи неуроморфне рачунарске приступе за стварање вештачке интелигенције мале снаге и високих перформанси. Ова платформа комбинује хардвер и софтвер како би понудила скалабилна решења за АИ апликације. Намењен је изради вештачка интелигенција приступачније.
Шта доноси будућност?
Будућност неуроморфног рачунарства изгледа светла. То је иновативан приступ употреби рачунара. Очекујемо да ће револуционисати вештачку интелигенцију. Такође, може брже и ефикасније да обрађује информације.
Научници могу да интегришу ову технологију са едге цомпутинг. То значи да можемо да обрађујемо локално, а не да будемо преусмерени на централну локацију.
Ово спајање Неуроморфног рачунарства са Едге Цомпутингом ће резултирати узбудљивим напретком у вештачкој интелигенцији и роботици. Роботи ће, на пример, моћи да доносе пресуде и реагују на околину у реалном времену.
Ова технологија ће такође бити драгоцена у индустријама као што су банкарство, истраживање и здравство, где су обрада у реалном времену и доношење одлука критични.
Упаковати
У закључку, неуроморфно рачунање је дисциплина која се брзо шири. Може да понови ефикасност људског мозга у рачунарству.
Иако се ова област још увек развија, већ се суочава са одређеним потешкоћама.
Да би неуроморфно рачунарство постало шире коришћено и доступније, од кључне је важности да заједница настави да инсистира на стандардизованим алгоритмима и хардверу који је лакши за коришћење.
Ostavite komentar