Sinir ağları, yapay zeka topluluğunda yerleşik bir kavramdır. Ve uygulayıcıların çoğu, hemen hemen her önemli sinir ağı eğitimi için önemli işlem ve enerji gereksinimlerinin farkındadır.
Yani alanın ilerlemesi için yeni bir donanıma ihtiyaç var. Bazı profesyoneller inanıyor ki, kuantum bilgisayar o ekipman parçası mı?
Kuantum hesaplama muazzam bir potansiyel göstermesine rağmen geliştirmesi onlarca yıl alacak bir teknolojidir. Fizik teorileri, kullanışlı ve uygun fiyatlı ürünlerin yaratılmasına izin verecek kadar yeterince geliştirilmemiştir.
Nöromorfik teknolojinin kullanımının alakalı olduğu yer burasıdır.
Nöromorfik teknoloji, çiplerin nöronlar gibi davrandığı bir mimari kullanarak beynin avantajlarından yararlanır. Bu makale yakından incelenecek yapay zeka ve nöromorfik teknolojilerin yanı sıra farklılıkları ve benzerlikleri.
Peki, Nöromorfik teknoloji nedir?
Nöromorfik teknoloji, beynimize daha çok benzeyen bilgisayarlar yaratmak için kullanılan bir tekniktir. Beynimizin nöronları ve onları birbirine bağlayan sinapslarla aynı temel yapıya sahip özel bilgisayar çipleri geliştirmeyi gerektirir.
Bu çipler, bilgileri benzer şekilde işleme yeteneğine sahiptir. insan beyni yapar, bu da onları örüntü tanıma ve karar verme gibi belirli etkinliklerde daha etkili kılar.
Basitçe söylemek gerekirse, insanlar gibi daha çok "düşünebilen" ve "öğrenebilen", daha az enerji tüketen ve bunu anında yapan bilgisayarlar yaratma tekniğidir.
Yapay Zeka (AI) ile karşılaştırılabilir, ancak karmaşık algoritmalar kullanmak yerine beynimizin nasıl çalıştığını taklit eder.
Nöromorfik teknoloji nasıl çalışır?
Nöromorfik teknolojinin çalışabilmesi için, beynimizin nöronları ve onları birbirine bağlayan sinapslarla aynı temel yapıya sahip özel bilgisayar çiplerinin inşa edilmesi gerekir.
Bu çipler, bilgiyi insan beyninin yaptığına benzer şekilde işleme yeteneğine sahiptir, bu da onları örüntü tanıma ve karar verme gibi belirli faaliyetlerde daha etkili kılar.
Basitçe söylemek gerekirse, çip, beyindeki nöronları birbirine bağlayan bir sinaps ağı gibi çalışacak şekilde yapılmıştır.
Beynin bilgiyi nasıl işlediğine benzer şekilde, çip de bilgiyi paralel olarak işleme yeteneğine sahiptir. Enerji açısından verimli olmasının yanı sıra, çip, geleneksel bilgisayar işlemcilerinden daha az enerji tüketirken, verileri anında analiz edebilir ve kararlar verebilir.
Bir görüntüdeki bir köpeği tanımlayabilen bir bilgisayar oluşturmak için nöromorfik teknolojiyi kullanmayı düşünün. Çipin ağındaki her yapay nöron, görüntüyü kürk, dört bacak veya kuyruk gibi belirli bir özellik için taramaktan sorumlu olacaktır.
Bu bir köpek, bu nöronlardan yeteri kadarı görüntüde aynı özellikleri gördüğünde başka bir nörona sinyal gönderiyorlardı.
Neuromorphic teknolojisinin gerçek hayattaki kullanım örnekleri
Günümüzde nöromorfik teknoloji için çok sayıda pratik kullanım mevcuttur, örneğin:
Robotik: Robotların hareket ve davranışları nöromorfik sistemler tarafından kontrol edilebilmekte ve bu sistemler aynı zamanda robotların sensör verilerine dayalı olarak karar vermelerini sağlamaktadır.
Otonom sistemler: Nöromorfik teknoloji, sürücüsüz otomobillerde, dronlarda ve diğer otonom sistemlerde gerçek zamanlı karar verme, hareket planlama ve kontrol ve algılama için kullanılabilir.
Görüntü ve ses tanıma: Nöromorfik sistemler, güvenlik sistemleri, görüntü arama ve alma sistemleri ve konuşma kontrollü cihazlar gibi uygulamalarda değerlidir çünkü nesne tanıma gibi görevlerde çok verimlidirler. yüz tanımave konuşmadan metne dönüştürme.
Nesnelerin İnterneti (IoT): Kameralar, mikrofonlar ve sensörler gibi IoT cihazları, nöromorfik teknolojiyi kullanarak verileri yerel olarak analiz edebilir ve önemli miktarda veriyi buluta gönderme ihtiyacını ortadan kaldırır.
Sağlık: Nöromorfik sistemler, protez uzuvlar ve bilişsel yardım gibi yardımcı teknolojilerin yanı sıra tıbbi görüntüleme, teşhis ve terapiyi geliştirmek için kullanılabilir.
Finans: Gerçek zamanlı finansal veri analizi, hileli işlemlerin tespiti ve yatırım seçimlerinin tümü nöromorfik teknoloji ile yapılabilir.
Şimdi, nöromorfik teknolojiye iyi bir şekilde maruz kaldınız, yapay zeka ve aralarındaki fark ve benzerlikler hakkında konuşma zamanı.
Şimdi, Yapay Zeka veya AI nedir?
Yapay zeka veya AI, insan zekasının, insanlara benzer şekilde akıl yürütmek ve bilgi edinmek için tasarlanmış makinelerde kopyalanmasıdır.
Konuşmayı anlama, resimleri tanımlama, hızlı karar verme ve sorunları çözme gibi normalde insan zekasına ihtiyaç duyan işlemleri gerçekleştirme yeteneğine sahip bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesini gerektirir.
Robotların insanlar gibi düşünmesini ve öğrenmesini sağlayan teknoloji yapay zeka (AI) olarak biliniyor.
Konuşmayı anlama, yüzleri tanıma ve yargıda bulunma gibi normalde bir kişinin yapması gereken görevleri yapabilen bilgisayarlar ve diğer aygıtlar oluşturmak için kullanılabilir.
Nöromorfik teknoloji ve Yapay Zeka
Yapay zeka (AI) ve nöromorfik teknoloji yakından ilişkili ancak farklı konulardır.
Elektroniğin bir alt alanı olan nöromorfik teknolojinin amacı, insan beyninin aktivitelerini simüle etmek için özel donanım kullanmaktır.
Aksine, yapay zeka alanı daha geniştir ve akıllı robotlar oluşturmak için çok çeşitli teknolojiler ve yöntemler içerir. Bu, yapay zeka, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi teknikleri içerebilir.
Nöromorfik sistemlerin özellikle beynin nöronal yapısını taklit etmek için yaratılmış olması, yapay zeka sistemlerinin ise çok çeşitli tasarımlar üzerine kurulabilmesi, nöromorfik teknoloji ile yapay zeka arasındaki temel farklardan biridir.
Bu, nöromorfik sistemlerin bazı görevlerde standart AI sistemlerinden daha yetenekli olabilse de, aynı anda daha kısıtlı olabileceği anlamına gelir.
Nöromorfik sistemlerin, sınırlı sayıda faaliyet yürütmek üzere tasarlanmış olmaları ve yeni görevlere hızla uyum sağlamadaki potansiyel güçlükleri nedeniyle genellikle yapay zekadan daha az esnek olmaları da bir diğer önemli ayrımdır.
Bununla birlikte, nöromorfik sistemler, robotlar ve sürücüsüz otomobiller gibi hızlı karar vermenin gerekli olduğu gerçek zamanlı uygulamalarda daha enerji verimli olma ve iyi performans gösterme potansiyeline sahiptir.
İşte dikkate alınması gereken bazı önemli noktalar:
- Yapay zeka (AI), akıllı makineler oluşturmak için çeşitli teknolojiler ve stratejiler içeren daha genel bir alan olsa da, nöromorfik teknoloji, özel donanım kullanarak insan beyninin işlemlerini taklit etmeye çalışan bir elektronik alt kümesidir.
- Geleneksel olarak insan zekasına atfedilen konuşma tanıma, resim tanıma ve karar verme gibi faaliyetlerde, nöromorfik sistemler son derece etkili olacak şekilde yaratılmıştır. Öte yandan, AI sistemleri, geleneksel olarak insan zekasına ihtiyaç duyan çeşitli işleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
- Yapay zeka sistemleri çok çeşitli tasarımlar üzerine inşa edilebilirken, nöromorfik teknoloji, gerçek nöronların ve sinapsların işleyişine benzer bir şekilde işlev görmek üzere oluşturulan yapay nöronları ve sinapsları kullanır.
- Geleneksel olarak insan zekasına atfedilen konuşma tanıma, görüntü tanıma ve karar verme gibi faaliyetlerde, nöromorfik sistemler son derece etkili olacak şekilde yaratılmıştır. Öte yandan, geleneksel olarak insan zekasına ihtiyaç duyan çeşitli işler yapay zeka sistemleri tarafından tamamlanabilir.
- Nöromorfik teknoloji, inanılmaz derecede verimli ve esnek akıllı sistemler oluşturmak için kullanılabilirken, AI, insanların tek başına tamamlaması zor veya imkansız olan görevleri yapmak için kullanılabilir.
- Yapay zeka (AI) ve nöromorfik teknolojiler, tipik olarak insan zekası gerektiren çeşitli görevleri yerine getirebilen sağlam, akıllı sistemler oluşturmak için kullanılabilir.
Nöromorfik teknoloji ve yapay zekanın geleceği nasıl?
Yapay zeka (AI) ve nöromorfik teknoloji, merak uyandıran ve hızla gelişen iki çalışma ve geliştirme alanıdır.
Nöromorfik teknolojinin gelecekte ilerleyerek daha etkili ve güçlü hale geleceği tahmin edilmektedir.
Bu, robotik, kendi kendine giden otomobiller ve ev otomasyonu gibi alanlarda gerçek zamanlı karar verme ve düşük güç tüketimi için yeni kullanımlara neden olabilir.
Ek olarak, verileri yerel olarak analiz etmek ve yalnızca gerekli verileri buluta iletmek için kameralar ve sensörler dahil olmak üzere çeşitli gömülü sistemlerde ve IoT cihazlarında nöromorfik işlemcilerin kullanılması bekleniyor.
Derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka, önümüzdeki yıllarda hızlı bir büyüme göstermesi beklenen üç yapay zeka araştırma alanıdır. Bu yenilikler yapay zeka sistemlerini daha güçlü, daha hassas ve daha şeffaf hale getirecek.
AI kullanımının sağlık, bankacılık ve lojistik dahil olmak üzere bir dizi sektörde artması bekleniyor. AI, örneğin, sahte finansal işlemleri otomatik olarak tespit etmek veya klinisyenlerin daha doğru teşhisler yapmasına yardımcı olmak için çok büyük hacimli tıbbi verileri analiz etmek için kullanılabilir.
AI'nın ayrıca protezler, bilişsel yardımcılar ve sanal asistanlar dahil olmak üzere yardımcı teknolojilerin oluşturulmasında ve ilerlemesinde önemli bir rol oynaması bekleniyor.
Sonuç
Son olarak, AI sektörünün tamamen etkili olabilmesi için nöromorfik donanım, gerekli olan yeni bir teknoloji türüdür.
Bunun için en iyi seçenek nöromorfik işlemciler gibi görünüyor ve birkaç işletme bu teknolojiyi ve donanımsal yapay zekanın geleceğini geliştirmeye çalışıyor.
İnşallah bu alanda daha fazla ticari araştırma yapılır ve sinir ağı donanım yakında kullanıma sunulacaktır.
Sonuç olarak, AI geliştiricileri sayesinde dünya değişebilir. Bu alanlar daha da geliştikçe, geleneksel olarak insan zekası gerektiren çeşitli faaliyetleri yürütme yeteneğine sahip, her zamankinden daha güçlü ve gelişmiş sistemler görmeyi bekleyebiliriz.
Yorum bırak