U ovom tekstu, istražićemo tehnologiju koja stoji iza neuromorfnog računarstva, inovacije koja ima potencijal da preobrazi način na koji koristimo računare za kreiranje novih stvari.
Sa brzim razvojem savremenih tehnologija, kao što su veštačka inteligencija (AI), mašinsko učenje (ML), Internet stvari (IoT), AI roboti i automatizovane proizvodne linije, radno opterećenje računara neprestano raste.
Tradicionalni računari koji koriste poluprovodničke čipove dostigli su svoje granice u smislu brzine obrade podataka, potrošnje energije, efikasnosti rasipanja toplote, kao i minijaturizacije. Ne mogu biti mnogo manji od današnjih ručnih uređaja.
Tu na scenu stupa neuromorfno računarstvo! Ova napredna tehnologija omogućava stručnjacima za računare i inženjerima da kreiraju računare koji funkcionišu slično ljudskom mozgu. Nastavite sa čitanjem kako biste saznali sve važne detalje o ovoj revolucionarnoj računarskoj tehnologiji.
Šta je neuromorfno računarstvo?
Neuromorfno računarstvo je računarska arhitektura koja oponaša način funkcionisanja ljudskog mozga. Konkretno, naučnici rade na stvaranju prototipa veštačkih neurona koji simuliraju biološke neurone i njihove sinapse.
Ljudski mozak koristi oko 86 milijardi neurona u kompaktnom prostoru od oko 1260 kubnih centimetara. Sinaptičke veze između ovih neurona regulišu pamćenje, vid, rasuđivanje, logičko razmišljanje, motoričke pokrete i mnoge druge telesne funkcije. Važno je napomenuti da mozgu nije potreban eksterni sistem hlađenja za rashlađivanje procesnih jedinica, jer je energetski izuzetno efikasan.
Dakle, pravi neuromorfni računari funkcionisali bi slično ljudskom mozgu, ali bi koristili veštačke sinaptičke uređaje, centralne procesorske jedinice (CPU) i grafičke procesorske jedinice (GPU). Takođe, ovi računari bi bili prilagodljivi i ne bi se oslanjali isključivo na preprogramiranje, što je karakteristika većine superračunara i personalnih računara.
Na primer, Intel Loihi 2 je druga generacija neuromorfnog istraživačkog čipa. On sadrži oko milion veštačkih neurona po čipu, oponašajući biološki sistem mozga u računarskim sistemima. Njegov rad podržava softverski okvir Lava, operativni sistem otvorenog koda namenjen istraživanju i razvoju neuromorfnog računarstva.
Neuromorfno inženjerstvo
Ova oblast uključuje rad kompjuterskih stručnjaka koji se bave proučavanjem i dizajniranjem računarskih komponenti za potrebe neuromorfnog računarstva, kao što su neuromorfni čipovi, veštački sinaptički uređaji, strategije za efikasno korišćenje energije i drugo.
U okviru ove discipline tehnološkog istraživanja i razvoja, inženjeri takođe rade na razvoju neuromorfnih senzora koji oponašaju ljudske senzorne sisteme, kao što su oči, koža, nervni impulsi, itd.
Neuromorfno računarstvo: Ključni principi i koncepti
- Biomimikrija je imitacija strukture i funkcije neuronskih mreža ljudskog mozga.
- Šiljati neuroni su veštački neuroni koji komuniciraju putem impulsa ili „šiljaka“ aktivnosti.
- Paralelna obrada omogućava istovremenu obradu podataka, nalik paralelnom načinu na koji mozak obrađuje informacije.
- Obrada vođena događajima fokusira se samo na relevantne promene podataka, štedeći energiju izbegavanjem stalnog računanja.
- Sinaptički plasticitet omogućava prilagodljive veze između veštačkih neurona za procese učenja i pamćenja.
- Strategija niske potrošnje energije daje prioritet energetskoj efikasnosti, što je čini pogodnom za mobilno i računarstvo na ivici mreže.
- Obrada u realnom vremenu idealna je za aplikacije koje zahtevaju brzo donošenje odluka, kao što su robotika i autonomni sistemi.
- Neuromorfni hardver je specijalizovana hardverska arhitektura koja optimizuje neuromorfne računarske zadatke.
- Kognitivno računarstvo ima za cilj da razvije sisteme koji mogu da obavljaju kognitivne funkcije, kao što su percepcija i donošenje odluka.
- Primenjuje se interdisciplinarni pristup, kombinujući neuronauku, računarstvo i inženjerstvo kako bi se unapredili neuromorfni računarski sistemi.
U nastavku ćemo razmotriti kako tačno funkcioniše neuromorfno računarstvo.
Kako funkcioniše neuromorfno računarstvo?
Neuromorfno računarstvo koristi hardverske komponente inspirisane strukturama i funkcijama neurona i sinapsi u biološkim mozgovima. Osnovni tip neuromorfnog hardvera je mreža šiljatih neurona (SNN), gde čvorovi, poznati kao šiljati neuroni, upravljaju i čuvaju podatke na način sličan biološkim neuronima.
Veštački sinaptički uređaji uspostavljaju veze između šiljatih neurona. Ovi uređaji koriste analogna kola za prenos električnih signala koji podsećaju na moždane signale. Za razliku od konvencionalnih računara koji koriste binarno kodiranje, šiljati neuroni direktno mere i kodiraju diskretne promene analognog signala.
Hardverske komponente neuromorfnog računarstva
Kredit za sliku: Intel
#1. Šiljati neuroni i sinaptički uređaji
Veštački neuroni obrađuju i prenose podatke koristeći električne signale nalik „šiljcima“. Oni su povezani sa sinaptičkim uređajima.
Sinaptički uređaji imitiraju sinapse u biološkim mozgovima i omogućavaju komunikaciju između šiljatih neurona.
#2. Analogna kola
Ova kola upravljaju električnim signalima koristeći analognu tehniku, oponašajući tako moždane signale.
#3. Memristori
Ovi promenljivi otpornici mogu da skladište i obrađuju informacije, a često se koriste u neuromorfnom hardveru.
#4. Neuromorfni čipovi
Neuromorfni čipovi su specijalizovana integrisana kola dizajnirana za zadatke neuromorfnog računarstva. Oni su računarski čipovi zasnovani na tehnologiji otporne memorije (OxRAM) koja koristi filamente od oksida.
#5. Neuralna jezgra
To su procesorske jedinice namenjene pokretanju simulacija i proračuna neuronskih mreža.
#6. Senzori vođeni događajima
Ovi napredni senzori detektuju promene u podacima i pokreću neuronske odgovore, optimizujući efikasnost potrošnje energije. Na primer, senzori vida zasnovani na događajima (EVS) mogu brže da prenose podatke sa malim kašnjenjem, analizirajući promene osvetljenja u pikselima.
#7. Memorijske jedinice
Komponente za skladištenje informacija koje omogućavaju učenje u neuromorfnim sistemima.
#8. Neuromorfne hardverske platforme
Sveobuhvatni sistemi dizajnirani da podržavaju i izvršavaju aplikacije neuromorfnog računarstva.
#9. Digitalno-analogni pretvarači
DAC pretvara digitalne podatke u analogne signale za neuronsku obradu.
Softverske komponente neuromorfnog računarstva
Kredit za sliku: Intel
#1. Simulatori neuronske mreže
Ovo su programi koji oponašaju ponašanje mreža šiljatih neurona. Ovi specijalizovani alati omogućavaju testiranje i eksperimentisanje na neuromorfnim računarima.
#2. Neuromorfni softverski okviri
Napredni softver koji olakšava razvoj i simulaciju neuromorfnih modela i algoritama za neuromorfno računarstvo.
#3. Algoritmi učenja
Ove softverske rutine omogućavaju veštačkim neuronskim mrežama da se prilagode i vremenom poboljšaju svoje performanse putem obuke.
#4. Biblioteke neuromorfnog programiranja
Skup kolekcija unapred napisanog koda i funkcija za pojednostavljenje razvoja neuromorfnih aplikacija.
#5. Softver za neuromorfni vid
Softver dizajniran za obradu vizuelnih podataka u neuromorfnim sistemima vida, kao što su kamere zasnovane na događajima.
#6. Neuromorfni emulatori
Ovi specijalizovani alati omogućavaju programerima da simuliraju ponašanje neuromorfnog hardvera na konvencionalnim računarskim sistemima radi testiranja i otklanjanja grešaka.
#7. Softver za korisnički interfejs
Grafički korisnički interfejs (GUI) ili interfejs komandne linije (CLI) olakšavaju komunikaciju između neuromorfnog hardvera i računarskih sistema višeg nivoa. Ovi alati dodatno olakšavaju integraciju u šire aplikacije.
#8. Neuromorfni kompleti za razvoj softvera
Sveobuhvatni SDK paketi koji pružaju alate, biblioteke i dokumentaciju za razvoj neuromorfnih aplikacija.
Slučajevi upotrebe za neuromorfno računarstvo
Autonomna vozila
Neuromorfni hardver i algoritmi mogu pomoći samovozećim automobilima da donose odluke u realnom vremenu, poboljšavajući bezbednost i navigaciju u složenim saobraćajnim situacijama.
Prepoznavanje slika
Neuromorfno računarstvo može unaprediti prepoznavanje slika omogućavanjem efikasne obrade vizuelnih podataka, što je važan napredak u aplikacijama kao što su prepoznavanje lica u realnom vremenu i detekcija objekata.
Obrada prirodnog jezika
Neuromorfno računarstvo može poboljšati razumevanje govora i jezika u AI chatbotovima, virtuelnim asistentima, alatima za analizu podataka zasnovanim na veštačkoj inteligenciji, itd. To će dalje doprineti interakcijama koje su više konverzacijske i reaktivne.
Energetski efikasno računarstvo
IoT i IIoT zahtevaju super male računare sa lokalnim mogućnostima obrade uz minimalnu potrošnju energije. Neuromorfna računarska tehnologija omogućiće programerima IoT hardvera da proizvode efikasnije i pametnije uređaje za kontrolu domova, kancelarija i industrijskih objekata.
Takođe pogledajte: IIoT vs IoT: razlike i sličnosti
Sajber bezbednost
U ekosistemima sajber bezbednosti i privatnosti podataka na internetu, neuromorfno računarstvo može pomoći u otkrivanju anomalija analizom obrazaca mrežnog saobraćaja. Na taj način, ovi sistemi će efikasnije identifikovati potencijalne bezbednosne pretnje.
Resursi za učenje
#1. Neuralne mreže u Pythonu od nule: Udemy
Ovaj Udemy kurs „Neuralne mreže u Pythonu“ nudi vam praktično iskustvo u neuromorfnom računarstvu i mašinskom učenju. Uči vas kako da programirate neuronske mreže od nule koristeći standardni Python.
Kurs će vas upoznati sa skrivenim slojevima i aktivacionim funkcijama za razvoj funkcionalnijih mreža. Takođe će vam pomoći da razumete koncepte kao što su ulazni sloj, izlazni sloj, težine, funkcija greške, tačnost itd.
#2. Neuromorfno računarstvo: Class Central
Ovaj besplatan onlajn kurs dostupan je putem YouTube-a i možete mu pristupiti kada vam odgovara. Trajanje kursa je više od pola sata.
Podeljen je na više sekcija, koje obuhvataju teme kao što su: mašina koja radi kao mozak, kraj Turing-fon Nojmanove paradigme, operativni temperaturni opseg veštačke inteligencije (AI) u odnosu na kognitivne sposobnosti (EC), globalna potrošnja energije, granice izračunavanja, itd.
#3. Principi i organizacija neuromorfnog računarstva
Čitajući ovu knjigu, upoznaćete se sa principima i organizacijom neuromorfnog računarstva. Takođe se fokusira na tehnike za izgradnju skalabilnog hardvera otpornog na greške za neuronske mreže koje imaju mogućnost učenja.
Pored toga što pruža pregled neuromorfnih računarskih sistema, ova knjiga vam omogućava da istražite osnove veštačkih neuronskih mreža. Ona takođe razmatra veštačke neurone i evoluciju. Pored toga, naučićete o metodama implementacije neuronskih mreža u različitim pristupima, kao što su modeli neurona, tehnologije skladištenja i mreže za komunikaciju između neurona.
Ovaj resurs će se pokazati korisnim za one koji žele da razviju efikasan neuromorfni sistem u hardveru. Druge teme koje se obrađuju u ovoj knjizi su izazovi u izgradnji arhitekture neuronskih mreža sa povećanjem, nove memorijske tehnologije, arhitektura neuromorfnog sistema, itd.
#4. Neuromorfno računarstvo i dalje: paralelno, aproksimacija, bliska memorija i kvantno
Ova knjiga nudi uporednu diskusiju o nekoliko novih trendova, kao što su neuromorfno, aproksimativno, in-memory, paralelno i kvantno računarstvo, koji vam mogu pomoći da prevaziđete ograničenja Murovog zakona.
Ovaj resurs pokazuje upotrebu navedenih paradigmi za unapređenje računarskih mogućnosti. Posebno je koristan za programere kada se suoče sa ograničenjima skaliranja usled povećanja računske snage. Štaviše, ova knjiga daje najsavremeniji pregled neuromorfnog računarstva i bitne detalje o drugim paradigmama.
#5. Neuromorfno inženjerstvo
Nakon čitanja ove knjige, imaćete potpuno razumevanje neuromorfnog inženjerstva iz perspektive tri različite kategorije profesionalaca: naučnika, kompjuterskog arhitekte i dizajnera algoritama.
Bez obzira na to iz kog ste okruženja, ona će vam omogućiti da razumete koncepte iz različitih disciplina i da cenite ovu oblast. Pored toga, ovaj resurs se fokusira na osnove neuronskog modeliranja, neuromorfna kola, okvire neuromorfnog inženjerstva, neuronsku arhitekturu i komunikaciju zasnovanu na događajima.
Nakon čitanja ove knjige, neuromorfni inženjeri će steći znanje o različitim aspektima kognitivne inteligencije.
#6. Neuromorfni računarski sistemi za Industriju 4.0
Iz ove knjige ćete saznati o oblasti tehnologije mikročipova zasnovanih na neuronskom računarstvu. Pokrivajući teme kao što su zaštita neuronskih mreža, prepoznavanje emocija i biometrijska autentifikacija, omogućava vam da detaljno saznate o ovoj dinamičnoj oblasti.
Bez obzira na to da li ste student, naučnik, istraživač ili akademik, ova knjiga će vam poslužiti kao vredan resurs.
#7. Neuromorfni uređaji za računarstvo inspirisano mozgom
Ako želite da istražite najsavremenije neuromorfne tehnologije, obavezno pročitajte ovu knjigu. Napisana od strane tima stručnih inženjera, ona pruža sveobuhvatnu raspravu o svim aspektima neuromorfne elektronike.
Ona obuhvata memrističke i neuromorfne uređaje, uključuje nedavna dostignuća u računarstvu inspirisanom mozgom i istražuje njegove potencijalne primene u neuromorfnom računarstvu i perceptivnim sistemima.
Izazovi neuromorfnog računarstva
#1. Nepreciznost
Iako su neuromorfni računari svakako efikasniji u smislu potrošnje energije u poređenju sa neuronskim hardverom i grafičkim procesorskim jedinicama (GPU), oni nisu precizniji od njih.
#2. Nedostatak definisanih merila
U ovoj istraživačkoj oblasti ne postoje jasno definisani standardi za performanse i uobičajeni izazovi. Stoga je procena performansi i efikasnosti neuromorfnih računara prilično teška.
#3. Ograničenja softvera
Softver neuromorfnog računarstva i dalje zaostaje za hardverom. Istraživači i dalje koriste softver i algoritme koji su dizajnirani za Von Nojmanov hardver, što ograničava rezultate na standardne pristupe.
#4. Poteškoće u upotrebi
Osim ako niste stručnjak, nećete moći da koristite neuromorfne računare. Pored toga, stručnjaci nisu razvili jednostavne alate i jezike, kako bi ih svako mogao koristiti.
Neuromorfno računarstvo: Etička razmatranja
Dok razmatramo neuromorfno računarstvo, ne smemo zanemariti etička razmatranja. Uvek postoji mogućnost zloupotrebe ove tehnologije. Ona se može koristiti za generisanje lažnih slika i video snimaka sa namerom širenja dezinformacija, obmanjivanja ljudi i uticaja na javno mnjenje.
Takođe, može biti izvor zabrinutosti za privatnost pojedinaca. Ako prikuplja podatke korisnika bez njihovog pristanka ili znanja radi obrade ogromne količine podataka, to će sigurno izazvati zabrinutost. Pored toga, neuromorfno računarstvo može naslediti predrasude iz podataka za obuku. Ako se to dogodi, neuromorfno računarstvo može dati nepravedne ili diskriminatorne rezultate.
Budućnost neuromorfnog računarstva
Neuromorfno računarstvo ima potencijal da napravi revoluciju u načinu na koji različiti uređaji međusobno komuniciraju. Uz njegovu pomoć, možete očekivati da ćete u budućnosti imati energetski efikasno računarstvo inspirisano mozgom.
Uz pomoć AI algoritama, uređaji će učiti jedni od drugih i postati osetljiviji na promene. Kao rezultat toga, mrežne arhitekture će postati efikasnije i brže u obradi podataka.
Trenutno je u stanju da obavlja zadatke čula i percepcije. Međutim, možete očekivati da će transformisati AI, robotiku i zdravstvenu zaštitu kroz brže i pametnije uređaje. Uz inovacije u srodnim sektorima, možete očekivati napredak u hardveru i softveru u neuromorfnom računarstvu.
Zatim pogledajte naš detaljan članak o ambijentalnom računarstvu.