เคยสงสัยไหมว่าสมองของมนุษย์สื่อสารและประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร?
Neuromorphic Computation เป็นแขนงหนึ่งของการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์
บทความนี้จะกล่าวถึงการคำนวณ neuromorphic
และมันจะทำให้คุณเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไร คุณจะค้นพบวิธีการใช้งาน ตลอดจนประโยชน์และข้อเสียของมัน
เรารวบรวมทุกสิ่งที่คุณต้องรู้
รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์
พื้นที่ สมองมนุษย์ เป็นระบบประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างมาก ประกอบด้วยเซลล์ประสาทหลายพันล้านเซลล์ที่เชื่อมโยงกันด้วยไซแนปส์ เซลล์ประสาทมีปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน เครือข่ายของเซลล์ประสาทและไซแนปส์ระบุรูปแบบ
ด้วยระบบนี้ เราสามารถประมวลผลภาษาและตัดสินใจได้
การคำนวณแบบ Neuromorphic จำลองโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์
แทนที่จะใช้ระบบคอมพิวเตอร์ทั่วไปที่อิงตามลอจิกดิจิทัลและรหัสไบนารี การคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิกจะทำการคำนวณโดยใช้เครือข่ายของเซลล์ประสาทเทียมและไซแนปส์ และเซลล์ประสาทเทียมและไซแนปส์เหล่านี้ทำงานคล้ายกับเซลล์ประสาททางชีววิทยา
เป้าหมายที่นี่คือการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้มากกว่าระบบคอมพิวเตอร์มาตรฐาน นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรพยายามเอาชนะข้อจำกัดของระบบคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่
มันทำงานอย่างไร?
ไขมันเทียม เครือข่ายประสาทเทียม ขึ้นอยู่กับเครือข่ายของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ ข้อมูลได้รับการจัดการในลักษณะกระจาย
ทำให้สามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งแตกต่างจากการคำนวณแบบคลาสสิกซึ่งใช้หน่วยประมวลผลกลางในการดำเนินการคำนวณ การประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกใช้โปรเซสเซอร์พิเศษขนาดเล็กจำนวนมาก และโปรเซสเซอร์เหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
แอปพลิเคชั่นการคำนวณ Neuromorphic
การรู้จำภาพและคำพูด
การประมวลผลแบบ Neuromorphic มีศักยภาพในการแปลงภาพและการรู้จำเสียง ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์จึงพยายามแนะนำวิธีการใหม่ในการประมวลผลและการจดจำรูปแบบ ยกตัวอย่างเช่น ระบบ Neuromorphic สามารถฝึกฝนได้ ตรวจจับวัตถุ ในรูปถ่าย
หรือเราสามารถให้มันถอดเสียงเป็นข้อความได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
การประมวลผลแบบ Neuromorphic กำลังพยายามสร้างวิธี NLP ใหม่และมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้เข้าใจความหมายและบริบทของข้อมูลที่สื่อสาร สามารถใช้อัลกอริธึมเหล่านี้เพื่อประเมินข้อความ เสียง และรูปแบบอื่นๆ ของการสื่อสาร
ยานพาหนะอิสระ
การประมวลผลแบบ Neuromorphic กำลังมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ ระบบ Neuromorphic สามารถรวบรวมและตีความข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ ดังนั้น รถยนต์ไร้คนขับสามารถตัดสินได้ และพวกเขาสามารถดำเนินการเพื่อตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมของพวกเขา
ประโยชน์ของคอมพิวเตอร์ Neuromorphic
ความสามารถในการทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีสัญญาณรบกวน
สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ตรงกันข้ามกับระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ซึ่งต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้างและสะอาด ระบบนิวโรมอร์ฟิกถูกสร้างขึ้นเพื่อรับมือกับข้อมูลที่สกปรกและไม่มีโครงสร้าง สิ่งนี้ทำให้สมบูรณ์แบบสำหรับการประมวลผลและตีความข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
ความเท่าเทียมอย่างมาก
ระบบการคำนวณแบบ Neuromorphic สามารถทำการคำนวณหลายอย่างพร้อมกันได้ ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดังนั้นจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การรู้จำภาพและคำพูด และการจำลองทางวิทยาศาสตร์
การใช้พลังงานต่ำ
ประโยชน์หลักอย่างหนึ่งของการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกคือใช้พลังงานไฟฟ้าน้อยมาก ระบบคอมพิวเตอร์แบบ Neuromorphic มีไว้เพื่อให้ทำงานโดยใช้พลังงานที่น้อยกว่ามาก ดีกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปซึ่งใช้พลังงานมหาศาล ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับระบบฝังตัว เช่น เซ็นเซอร์ และโดรน
ข้อเสียของคอมพิวเตอร์ Neuromorphic
แม้จะมีประโยชน์มากมาย แต่การประมวลผลแบบ neuromorphic ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และต้องเผชิญกับอุปสรรคหลายประการที่ทำให้การใช้งานหลักช้าลง ตัวอย่างเช่น ขณะนี้ยังขาดแคลนอัลกอริธึมและเครื่องมือที่เป็นมาตรฐาน สิ่งนี้ทำให้การทำงานกับระบบ neuromorphic เป็นปัญหาสำหรับนักวิชาการและนักพัฒนา
นอกจากนี้ ฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลแบบ neuromorphic ยังมีราคาค่อนข้างแพง มันอาจจะไกลเกินเอื้อมสำหรับใครหลายคน นอกจากนี้ ระบบ neuromorphic เข้ากันไม่ได้กับแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน
นี่เป็นการจำกัดศักยภาพในการเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่
เนื่องจากข้อจำกัดเหล่านี้ ชุมชนคอมพิวเตอร์ neuromorphic จึงต้องสร้างอัลกอริทึมที่ได้มาตรฐาน สิ่งนี้จะทำให้การคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิคเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและใช้งานได้จริงสำหรับทุกคน
ความก้าวหน้าในชีวิตจริงของคอมพิวเตอร์ Neuromorphic
แล้วตอนนี้เราก้าวหน้าไปถึงไหนแล้ว?
เรามีทรูนอร์ธ เป็นโปรเซสเซอร์ประเภท neuromorphic ที่สร้างขึ้นโดย IBM เพื่อดำเนินการคำนวณที่ยากลำบากในแบบเรียลไทม์ มีการออกแบบที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งออกแบบมาเพื่อการใช้พลังงานต่ำ นอกจากนี้ยังจำลองโครงสร้างของสมองมนุษย์
แพลตฟอร์ม Zeroth ของ Qualcomm เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งในกรณีนี้
เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ใช้วิธีการประมวลผลแบบ neuromorphic เพื่อสร้าง AI ที่ใช้พลังงานต่ำและมีประสิทธิภาพสูง แพลตฟอร์มนี้รวมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อนำเสนอโซลูชันที่ปรับขนาดได้สำหรับแอปพลิเคชัน AI มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ ปัญญาประดิษฐ์ เข้าถึงได้มากขึ้น
อนาคตจะเป็นอย่างไร?
อนาคตของ Neuromorphic Computing ดูสดใส เป็นแนวทางใหม่ในการใช้คอมพิวเตอร์ เราคาดหวังว่าจะปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ยังสามารถประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
นักวิทยาศาสตร์สามารถรวมเทคโนโลยีนี้เข้ากับ การคำนวณที่ทันสมัย. ซึ่งหมายความว่าเราอาจดำเนินการในพื้นที่แทนที่จะส่งไปยังตำแหน่งศูนย์กลาง
การผสานรวม Neuromorphic Computing กับ Edge Computing จะทำให้เกิดความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นในด้าน AI และวิทยาการหุ่นยนต์ ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์จะสามารถตัดสินและตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้แบบเรียลไทม์
เทคโนโลยีนี้จะมีประโยชน์ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การธนาคาร การวิจัย และสุขภาพ ซึ่งการประมวลผลและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ถือเป็นสิ่งสำคัญ
สรุป
โดยสรุป การคำนวณนิวโรมอร์ฟิคเป็นวินัยที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว มันสามารถทำซ้ำประสิทธิภาพของสมองมนุษย์ในการคำนวณ
แม้ว่าเขตข้อมูลจะยังคงพัฒนาอยู่ แต่ก็ต้องเผชิญกับปัญหาบางอย่างแล้ว
เพื่อให้การประมวลผลแบบ Neuromorphic ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายและเข้าถึงได้มากขึ้น จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ชุมชนจะต้องผลักดันอัลกอริธึมที่เป็นมาตรฐานและฮาร์ดแวร์ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้มากขึ้น
เขียนความเห็น