Kailanman nagtanong kung paano ang utak ng tao ay nakikipag-usap at nagpoproseso ng impormasyon nang napakabisa?
Ang Neuromorphic Computation ay isang sangay ng computing na kumukuha ng inspirasyon mula sa utak ng tao.
Ang artikulong ito ay pupunta sa lugar ng neuromorphic computation.
At, bibigyan ka nito ng ideya kung paano ito gumagana. Matutuklasan mo kung paano ito magagamit, pati na rin ang mga pakinabang at kawalan nito.
Inipon namin ang lahat ng kailangan mong malaman.
Pagkuha ng Inspirasyon mula sa Utak ng Tao
Ang utak ng tao ay isang napakahusay na sistema ng pagproseso ng impormasyon. Binubuo ito ng bilyun-bilyong neuron na naka-link ng mga synapses. Ang mga neuron ay nakikipag-ugnayan sa isa't isa. Tinutukoy ng isang network ng mga neuron at synapses ang mga pattern.
Salamat sa sistemang ito, maaari naming iproseso ang wika at gumawa ng mga desisyon.
Ang neuromorphic computing ay ginagaya ang istraktura at paggana ng utak ng tao.
Sa halip na mga tipikal na computing system batay sa digital logic at binary code, ang neuromorphic computing ay nagsasagawa ng mga kalkulasyon gamit ang mga network ng mga artipisyal na neuron at synapses. At, ang mga artipisyal na neuron at synapses na ito ay gumagana nang katulad sa kanilang mga biological na katapat.
Ang layunin dito ay lumikha ng mga computer system na mas mahusay at nasusukat kaysa sa karaniwang mga computing system. Sinisikap ng mga siyentipiko at inhinyero na malampasan ang mga hadlang ng mga umiiral na sistema ng computing.
Paano ito gumagana?
Artipisyal neural network ay batay sa mga network ng mga neuron sa utak ng tao. Ang impormasyon ay pinangangasiwaan sa isang distributed na paraan.
Ginagawa nitong posible ang mabilis at mahusay na pagproseso. Hindi tulad ng classical computing, na gumagamit ng central processing unit para magsagawa ng mga computations, ang neuromorphic computing ay gumagamit ng malaking bilang ng maliliit at dalubhasang processor. At, ang mga processor na ito ay nagtutulungan upang malutas ang mga kumplikadong problema.
Mga Aplikasyon ng Neuromorphic Computation
Pagkilala sa Larawan at Pagsasalita
Ang neuromorphic computing ay may potensyal na baguhin ang imahe at pagkilala sa pagsasalita. Kaya, sinusubukan ng mga siyentipiko na ipakilala ang isang bagong paraan para sa pagpoproseso at pagkilala ng pattern. Ang mga neuromorphic system, halimbawa, ay maaaring sanayin tuklasin ang mga bagay sa mga larawan.
O, maaari naming i-transcribe ang boses sa text nang mas tumpak.
Natural Language Processing (NLP)
Sinusubukan ng neuromorphic computing na bumuo ng bago at mas makapangyarihang mga pamamaraan ng NLP. Upang maunawaan ang kahulugan at konteksto ng impormasyong ipinapahayag, maaaring gamitin ang mga algorithm na ito upang suriin ang teksto, boses, at iba pang paraan ng komunikasyon.
Mga Sasakyan ng Awtonomong
Ang neuromorphic computing ay nagiging lalong mahalaga sa pagbuo ng mga self-driving na kotse. Ang mga neuromorphic system ay maaaring mangolekta at bigyang-kahulugan ang data ng sensor sa real-time. Kaya, ang mga autonomous na kotse ay maaaring gumawa ng mga paghatol. At, maaari silang magsagawa ng mga aksyon bilang tugon sa kanilang kapaligiran.
Mga benepisyo ng neuromorphic computing
Kakayahang Gumawa ng Hindi Nakaayos at Maingay na Data
Maaari nitong pamahalaan ang hindi nakabalangkas na data. Kabaligtaran sa mga tradisyunal na computer system, na nangangailangan ng structured at malinis na data, ang neuromorphic system ay binuo para makayanan ang marumi at unstructured na data. Ginagawa nitong perpekto ang mga ito para sa pagproseso at pagbibigay-kahulugan sa real-world na data.
Matinding Paralelismo
Ang mga neuromorphic computing system ay maaaring magsagawa ng ilang mga kalkulasyon nang sabay-sabay. Ginagawa nitong perpekto ang mga ito para sa mga application na nangangailangan ng real-time na pagproseso ng data. Kaya, ito ay mainam para sa mga application tulad ng pagkilala sa imahe at pagsasalita at mga simulation na pang-agham.
Mababang Power Consumption
Ang isa sa mga pangunahing benepisyo ng neuromorphic computing ay ang pagkonsumo nito ng napakakaunting kuryente. Ang mga neuromorphic computing system ay inilaan upang gumana gamit ang mas kaunting kapangyarihan. Ito ay mas mahusay kaysa sa maginoo na mga computer, na gumagamit ng napakalaking dami ng enerhiya. Samakatuwid, perpekto ang mga ito para sa mga naka-embed na system tulad ng mga sensor, at drone.
Ang Mga Kakulangan ng Neuromorphic Computing
Sa kabila ng maraming benepisyo nito, ang neuromorphic computing ay nasa pinakamaagang yugto pa rin nito. At, nahaharap ito sa ilang mga hadlang na nagpapabagal sa pangunahing paggamit nito. Halimbawa, kasalukuyang may kakulangan ng mga standardized na algorithm at tool. Ginagawa nitong problema ang pagtatrabaho sa mga neuromorphic system para sa mga akademiko at developer.
Higit pa rito, ang hardware na kailangan para sa neuromorphic computing ay medyo mahal pa rin. Maaaring hindi ito maabot ng maraming indibidwal. Bukod dito, ang mga neuromorphic system ay hindi tugma sa kasalukuyang mga platform ng computer.
Nililimitahan nito ang kanilang potensyal na makipag-interface sa umiiral na imprastraktura.
Dahil sa mga limitasyong ito, ang neuromorphic computing community ay dapat bumuo ng mga standardized na algorithm. Gagawin nitong mas naa-access at praktikal ang neuromorphic computing para sa lahat.
Real-Life Advancements sa Neuromorphic Computing
Kaya, nasaan na tayo ngayon sa mga pag-unlad?
Well, mayroon kaming TrueNorth. Ito ay isang uri ng neuromorphic processor na binuo ng IBM upang magsagawa ng mahihirap na pagkalkula sa real time. Gumagamit ito ng kakaibang disenyo na idinisenyo para sa mababang paggamit ng kuryente. Gayundin, ginagaya nito ang istraktura ng utak ng tao.
Ang Zeroth platform ng Qualcomm ay isa pang halimbawa sa kasong ito.
Ito ay isang platform ng AI na gumagamit ng mga neuromorphic computing approach para lumikha ng low-power, high-performance AI. Pinagsasama ng platform na ito ang hardware at software para mag-alok ng mga nasusukat na solusyon para sa mga AI application. Ito ay inilaan upang gawin artificial intelligence mas accessible.
Ano ang Hinaharap?
Ang hinaharap ng Neuromorphic Computing ay tila maliwanag. Ito ay isang makabagong diskarte sa paggamit ng computer. Inaasahan namin na babaguhin nito ang artificial intelligence. Gayundin, maaari itong magproseso ng impormasyon nang mas mabilis at epektibo.
Maaaring isama ng mga siyentipiko ang teknolohiyang ito sa gilid ng computing. Nangangahulugan ito na maaari kaming magproseso nang lokal sa halip na iruta sa isang sentral na lokasyon.
Ang pagsasanib na ito ng Neuromorphic Computing sa Edge Computing ay magreresulta sa mga kapana-panabik na pagsulong sa AI at robotics. Ang mga robot, halimbawa, ay makakagawa ng mga paghatol at makakatugon sa kanilang kapaligiran sa real-time.
Magiging mahalaga din ang teknolohiyang ito sa mga industriya tulad ng pagbabangko, pananaliksik, at kalusugan, kung saan kritikal ang real-time na pagproseso at paggawa ng desisyon.
Balutin
Sa konklusyon, ang neuromorphic computation ay isang mabilis na lumalawak na disiplina. Maaari nitong gayahin ang pagiging epektibo ng utak ng tao sa pag-compute.
Bagama't umuunlad pa ang larangan, nahaharap na ito sa ilang mga paghihirap.
Para maging mas malawak na ginagamit at naa-access ang neuromorphic computing, kritikal para sa komunidad na patuloy na itulak ang mga standardized na algorithm at mas madaling gamitin na hardware.
Mag-iwan ng Sagot