Inson miyasi qanday qilib ma'lumotni shunchalik samarali tarzda bog'lashi va qayta ishlashi haqida hech so'raganmisiz?
Neyromorfik hisoblash - bu inson miyasidan ilhom oladigan hisoblash sohasi.
Ushbu maqola neyromorfik hisoblash sohasiga kiradi.
Va bu sizga qanday ishlashi haqida fikr beradi. Siz undan qanday foydalanish mumkinligini, shuningdek, uning afzalliklari va kamchiliklarini bilib olasiz.
Biz bilishingiz kerak bo'lgan hamma narsani to'pladik.
Inson miyasidan ilhom olish
The inson miyasi axborotni qayta ishlashning nihoyatda murakkab tizimidir. U sinapslar bilan bog'langan milliardlab neyronlardan iborat. Neyronlar bir-biri bilan o'zaro ta'sir qiladi. Neyronlar va sinapslar tarmog'i naqshlarni aniqlaydi.
Ushbu tizim tufayli biz tilni qayta ishlashimiz va qarorlar qabul qilishimiz mumkin.
Neyromorfik hisoblash inson miyasining tuzilishi va funktsiyasini taqlid qiladi.
Raqamli mantiq va ikkilik kodga asoslangan odatiy hisoblash tizimlari o'rniga, neyromorfik hisoblashlar sun'iy neyronlar va sinapslar tarmoqlaridan foydalangan holda hisob-kitoblarni amalga oshiradi. Va bu sun'iy neyronlar va sinapslar biologik hamkasblariga o'xshash ishlaydi.
Bu erdagi maqsad standart hisoblash tizimlariga qaraganda samaraliroq va kengaytiriladigan kompyuter tizimlarini yaratishdir. Olimlar va muhandislar mavjud hisoblash tizimlarining cheklovlarini engib o'tishga harakat qilishadi.
Bu qanday ishlaydi?
Sun'iy neyron tarmoqlari inson miyasidagi neyronlar tarmoqlariga asoslangan. Axborot taqsimlangan tarzda qayta ishlanadi.
Bu tez va samarali ishlov berish imkonini beradi. Hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun markaziy protsessordan foydalanadigan klassik hisoblashdan farqli o'laroq, neyromorfik hisoblash ko'p sonli mayda, maxsus protsessorlardan foydalanadi. Va bu protsessorlar murakkab muammolarni hal qilish uchun hamkorlik qiladi.
Neyromorfik hisoblash ilovalari
Tasvir va nutqni aniqlash
Neyromorfik hisoblash tasvir va nutqni aniqlashni o'zgartirish imkoniyatiga ega. Shunday qilib, olimlar naqshni qayta ishlash va tanib olishning yangi usulini joriy etishga harakat qilmoqdalar. Masalan, neyromorfik tizimlarga o'rgatish mumkin ob'ektlarni aniqlash fotosuratlarda.
Yoki biz ovozni aniqroq matnga ko'chirishimiz mumkin.
Tabiiy tillarni qayta ishlash (NLP)
Neyromorfik hisoblash yangi va kuchliroq NLP usullarini yaratishga harakat qilmoqda. Etkazib berilayotgan axborotning mazmuni va kontekstini tushunish uchun ushbu algoritmlardan matn, ovoz va boshqa aloqa shakllarini baholash uchun foydalanish mumkin.
Avtonom avtoulovlar
Neyromorfik hisoblash o'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillarni ishlab chiqishda tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Neyromorfik tizimlar real vaqtda sensor ma'lumotlarini to'plashi va sharhlashi mumkin. Shunday qilib, avtonom avtomobillar hukm chiqarishi mumkin. Va ular atrof-muhitga javoban harakatlarni amalga oshirishlari mumkin.
Neyromorfik hisoblashning afzalliklari
Tuzilmagan va shovqinli ma'lumotlar bilan ishlash qobiliyati
U tuzilmagan ma'lumotlarni boshqarishi mumkin. Tarkibi tuzilgan va toza ma'lumotlarga muhtoj bo'lgan an'anaviy kompyuter tizimlaridan farqli o'laroq, neyromorfik tizimlar iflos va tuzilmagan ma'lumotlar bilan kurashish uchun qurilgan. Bu ularni haqiqiy ma'lumotlarni qayta ishlash va sharhlash uchun mukammal qiladi.
Ekstremal parallellik
Neyromorfik hisoblash tizimlari bir vaqtning o'zida bir nechta hisob-kitoblarni amalga oshirishi mumkin. Bu ularni real vaqtda ma'lumotlarni qayta ishlashni talab qiladigan ilovalar uchun ideal qiladi. Shunday qilib, u tasvir va nutqni aniqlash va ilmiy simulyatsiyalar kabi ilovalar uchun idealdir.
Past quvvat sarfini
Neyromorfik hisoblashning asosiy afzalliklaridan biri shundaki, u juda kam elektr energiyasini sarflaydi. Neyromorfik hisoblash tizimlari ancha kam quvvat sarflab ishlashga mo'ljallangan. Bu juda katta energiya sarflaydigan oddiy kompyuterlarga qaraganda ancha yaxshi. Shuning uchun ular sensorlar va dronlar kabi o'rnatilgan tizimlar uchun juda mos keladi.
Neyromorfik hisoblashning kamchiliklari
Ko'p afzalliklariga qaramay, neyromorfik hisoblash hali ham dastlabki bosqichda. Va u asosiy foydalanishni sekinlashtiradigan bir nechta to'siqlarga duch keladi. Masalan, hozirda standartlashtirilgan algoritmlar va vositalar yetishmaydi. Bu akademiklar va ishlab chiquvchilar uchun neyromorfik tizimlar bilan ishlashni muammoli qiladi.
Bundan tashqari, neyromorfik hisoblash uchun zarur bo'lgan apparat hali ham ancha qimmat. Bu ko'pchilik uchun imkonsiz bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, neyromorfik tizimlar hozirgi kompyuter platformalari bilan mos kelmaydi.
Bu ularning mavjud infratuzilma bilan aloqa qilish imkoniyatlarini cheklaydi.
Ushbu cheklovlar tufayli neyromorfik hisoblash jamoasi standartlashtirilgan algoritmlarni yaratishi kerak. Bu neyromorfik hisoblashni hamma uchun qulayroq va amaliy qiladi.
Neyromorfik hisoblashda real hayotdagi yutuqlar
Xo'sh, biz hozirda taraqqiyot bilan qayerdamiz?
Bizda TrueNorth bor. Bu real vaqtda qiyin hisob-kitoblarni bajarish uchun IBM tomonidan yaratilgan neyromorfik protsessorning bir turi. U kam quvvat iste'moli uchun mo'ljallangan noyob dizayndan foydalanadi. Bundan tashqari, u inson miyasining tuzilishini takrorlaydi.
Qualcomm'ning Zeroth platformasi bu holatda yana bir misoldir.
Bu kam quvvatli, yuqori unumdor AI yaratish uchun neyromorfik hisoblash yondashuvlaridan foydalanadigan AI platformasi. Ushbu platforma AI ilovalari uchun kengaytiriladigan echimlarni taklif qilish uchun apparat va dasturiy ta'minotni birlashtiradi. U yaratish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt qulayroq.
Kelajak nima kutmoqda?
Neyromorfik hisoblashning kelajagi yorqin ko'rinadi. Bu kompyuterdan foydalanishga innovatsion yondashuv. Biz u sun'iy intellektda inqilob qilishini kutamiz. Bundan tashqari, u ma'lumotlarni tezroq va samaraliroq qayta ishlashga qodir.
Olimlar ushbu texnologiyani u bilan birlashtirishi mumkin chekka hisoblash. Bu shuni anglatadiki, biz markaziy joyga yo'naltirilgandan ko'ra mahalliy ishlov berishimiz mumkin.
Neyromorfik hisoblashning Edge Computing bilan birlashishi sun'iy intellekt va robototexnika sohasidagi hayajonli yutuqlarga olib keladi. Masalan, robotlar real vaqt rejimida hukm chiqarishi va atrofdagilarga javob bera oladi.
Ushbu texnologiya real vaqt rejimida qayta ishlash va qaror qabul qilish muhim ahamiyatga ega bo'lgan bank ishi, tadqiqot va sog'liqni saqlash kabi sohalarda ham qimmatlidir.
Aylantirmoq
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, neyromorfik hisoblash tez kengayadigan intizomdir. U hisoblashda inson miyasining samaradorligini takrorlashi mumkin.
Ushbu soha hali ham rivojlanayotgan bo'lsa-da, u allaqachon ba'zi qiyinchiliklarga duch kelmoqda.
Neyromorfik hisoblash yanada kengroq qo'llanilishi va foydalanish mumkin bo'lishi uchun hamjamiyat uchun standartlashtirilgan algoritmlar va foydalanuvchilarga qulayroq apparat ta'minotini davom ettirish juda muhimdir.
Leave a Reply