Ви коли-небудь сумнівалися, як людський мозок так ефективно передає та обробляє інформацію?
Нейроморфні обчислення — це галузь обчислювальної техніки, яка черпає натхнення з людського мозку.
У цій статті мова піде про нейроморфні обчислення.
І це дасть вам уявлення про те, як це працює. Ви дізнаєтесь, як його можна використовувати, а також його переваги та недоліки.
Ми зібрали все, що вам потрібно знати.
Натхнення людського мозку
Команда людський мозок це надзвичайно складна система обробки інформації. Він складається з мільярдів нейронів, з’єднаних синапсами. Нейрони взаємодіють один з одним. Мережа нейронів і синапсів ідентифікує закономірності.
Завдяки цій системі ми можемо обробляти мову та приймати рішення.
Нейроморфні обчислення емулюють структуру та функції людського мозку.
Замість типових обчислювальних систем, заснованих на цифровій логіці та двійковому коді, нейроморфні обчислення виконують обчислення з використанням мереж штучних нейронів і синапсів. І ці штучні нейрони та синапси функціонують подібно до своїх біологічних аналогів.
Метою тут є створення комп’ютерних систем, які є більш ефективними та масштабованими, ніж стандартні обчислювальні системи. Вчені та інженери намагаються подолати обмеження існуючих обчислювальних систем.
Як це працює?
Штучний нейронні мережі базуються на мережах нейронів людського мозку. Інформація обробляється розподіленим способом.
Це забезпечує швидку та ефективну обробку. На відміну від класичних обчислень, які використовують центральний процесор для проведення обчислень, нейроморфні обчислення використовують велику кількість крихітних спеціалізованих процесорів. І ці процесори співпрацюють для вирішення складних проблем.
Нейроморфні обчислювальні програми
Розпізнавання зображення та мови
Нейроморфні обчислення мають потенціал для трансформації розпізнавання зображень і мови. Отже, вчені намагаються запровадити новий метод обробки та розпізнавання образів. Нейроморфні системи, наприклад, можна навчити виявляти предмети на фотографіях.
Або ми можемо надати йому більш точну транскрипцію голосу в текст.
Обробка природних мов (НЛП)
Нейроморфні обчислення намагаються побудувати нові та більш потужні методи НЛП. Щоб зрозуміти зміст і контекст інформації, що передається, ці алгоритми можна використовувати для оцінки тексту, голосу та інших форм спілкування.
Автономні транспортні засоби
Нейроморфні обчислення стають все більш вирішальними в розробці безпілотних автомобілів. Нейроморфні системи можуть збирати та інтерпретувати дані датчиків у режимі реального часу. Отже, автономні автомобілі можуть виносити судження. І вони можуть діяти відповідно до свого оточення.
Переваги нейроморфних обчислень
Можливість роботи з неструктурованими та зашумленими даними
Він може керувати неструктурованими даними. На відміну від традиційних комп’ютерних систем, яким потрібні структуровані та чисті дані, нейроморфні системи створені для роботи з брудними та неструктурованими даними. Це робить їх ідеальними для обробки та інтерпретації реальних даних.
Екстремальний паралелізм
Нейроморфні обчислювальні системи можуть виконувати кілька обчислень одночасно. Це робить їх ідеальними для програм, які потребують обробки даних у реальному часі. Таким чином, він ідеально підходить для таких застосувань, як розпізнавання зображень і мови, а також наукове моделювання.
Низьке енергоспоживання
Однією з головних переваг нейроморфних обчислень є те, що вони споживають дуже мало електроенергії. Нейроморфні обчислювальні системи призначені для роботи, використовуючи набагато менше енергії. Це набагато краще, ніж звичайні комп'ютери, які споживають величезну кількість енергії. Тому вони ідеально підходять для вбудованих систем, таких як датчики та дрони.
Недоліки нейроморфних обчислень
Незважаючи на численні переваги, нейроморфні обчислення все ще знаходяться на ранніх стадіях розвитку. Крім того, він стикається з кількома перешкодами, які уповільнюють його масове використання. Наприклад, зараз існує дефіцит стандартизованих алгоритмів та інструментів. Це робить роботу з нейроморфними системами проблематичною для вчених і розробників.
Крім того, апаратне забезпечення, необхідне для нейроморфних обчислень, все ще досить дороге. Це може бути недоступним для багатьох людей. Крім того, нейроморфні системи несумісні з сучасними комп'ютерними платформами.
Це обмежує їхній потенціал взаємодії з існуючою інфраструктурою.
Через ці обмеження спільнота нейроморфних обчислень повинна будувати стандартизовані алгоритми. Це зробить нейроморфні обчислення більш доступними та практичними для всіх.
Реальні досягнення в нейроморфних обчисленнях
Отже, де ми зараз із досягненнями?
Ну, у нас є TrueNorth. Це свого роду нейроморфний процесор, створений IBM для виконання складних обчислень у реальному часі. У ньому використовується унікальний дизайн, розроблений для низького енергоспоживання. Крім того, він повторює структуру людського мозку.
Платформа Qualcomm Zeroth є ще одним прикладом у цьому випадку.
Це платформа штучного інтелекту, яка використовує нейроморфні обчислювальні підходи для створення малопотужного та високопродуктивного штучного інтелекту. Ця платформа поєднує апаратне та програмне забезпечення, щоб запропонувати масштабовані рішення для додатків ШІ. Це призначено для виготовлення штучний інтелект більш доступним.
Що має майбутнє?
Майбутнє нейроморфних обчислень здається яскравим. Це інноваційний підхід до використання комп’ютера. Ми очікуємо, що це революціонізує штучний інтелект. Крім того, він може обробляти інформацію швидше та ефективніше.
Вчені можуть інтегрувати цю технологію з краю обчислень. Це означає, що ми можемо обробляти локально, а не спрямовуватись до центрального місця.
Це злиття нейроморфних обчислень з периферійними обчисленнями призведе до захоплюючих досягнень у ШІ та робототехніці. Роботи, наприклад, зможуть приймати рішення та реагувати на оточення в режимі реального часу.
Ця технологія також буде корисною в таких галузях, як банківська справа, дослідження та охорона здоров’я, де обробка та прийняття рішень у режимі реального часу є критично важливими.
Обернути
Підсумовуючи, нейроморфні обчислення є дисципліною, яка швидко розвивається. Він може повторити ефективність людського мозку в обчисленнях.
Хоча галузь ще розвивається, вона вже стикається з деякими труднощами.
Щоб нейроморфні обчислення стали більш широко використовуваними та доступними, важливо, щоб спільнота продовжувала наполягати на стандартизованих алгоритмах і більш зручному апаратному забезпеченні.
залишити коментар