Премошћивање јаза између машина и мозга

Овде ћете научити технологију и све остало иза неуроморфног рачунарства, које ће ускоро трансформисати начин на који креирате ствари помоћу рачунара!

Радно оптерећење рачунара се стално повећава са развојем напредне технологије као што је вештачка интелигенција (АИ), машинско учење (МЛ), Интернет ствари (ИоТ), АИ роботи, аутоматизоване производне линије и још много тога.

Данашњи рачунари који раде са полупроводничким чиповима достигли су своју способност да брже обрађују прорачуне, троше мање енергије, ефикасно расипају топлоту и коначно, своју способност да постану много мањи од ручних уређаја.

Ево неуроморфног рачунарства! Ова технологија омогућава компјутерским научницима и неуроморфним инжењерима да направе рачунаре који функционишу као људски мозак. Наставите да читате до краја да бисте сазнали све што треба да знате о овој најсавременијој рачунарској технологији!

Шта је неуроморфно рачунарство?

Неуроморфно рачунарство је рачунарска архитектура која подсећа на функционисање људског мозга. Конкретно, компјутерски научници раде на стварању прототипова синтетичких неурона који опонашају биолошке неуроне и њихове синапсе.

Људски мозак користи 86 милијарди неурона у компактном простору од 1260 кубних центиметара. Синаптичка повезаност између ових неурона контролише памћење, визију, резоновање, логичко размишљање, моторичке покрете и многе друге функције тела. Наравно, није нам потребан никакав екстерни систем за хлађење за хлађење процесних јединица мозга јер је енергетски ефикасан.

Дакле, прави неуроморфни рачунари ће функционисати баш као људски мозак, али користећи вештачке синаптичке уређаје, ЦПУ и ГПУ. Такође, ови рачунари ће моћи да се прилагоде ситуацији и не ослањају се у потпуности на предпрограмирање, што већина супер и персоналних рачунара ради.

На пример, тхе Интел Лоихи 2 је друга генерација неуроморфног истраживачког чипа. Садржи око милион синтетичких неурона по чипу, опонашајући биолошки систем мозга у рачунарским системима. Њиме управља софтверски оквир Лава, који је оперативни систем отвореног кода за истраживање и развој неуроморфних рачунара.

Неуроморфно инжењерство

То је поље настојања где компјутерски научници уче и дизајнирају рачунарске делове за потребе неуроморфног рачунарства, као што су неуроморфни чипови, вештачки синаптички уређаји, стратегије енергетске ефикасности и још много тога.

У овој дисциплини технолошког истраживања и развоја, инжењери ће такође радити на неуроморфним сензорима који опонашају сензорне системе код људи, попут очију, коже, нервних импулса итд.

Неуроморфно рачунарство: кључни принципи и концепти

Биомимикрија опонаша структуру и функцију неуронских мрежа људског мозга.

Шиљасти неурони су вештачки неурони који комуницирају преко шиљака или импулса активности.

Паралелна обрада омогућава истовремену обраду података, слично паралелном руковању информацијама у мозгу.

Обрада вођена догађајима се фокусира на релевантне промене података, штедећи енергију избегавајући стално рачунање.

Синаптиц Пластицити олакшава адаптивне везе између вештачких неурона за учење и памћење.

Стратегија мале потрошње енергије даје предност енергетској ефикасности, што га чини погодним за мобилно и ивично рачунарство.

Обрада у реалном времену је идеална за апликације које захтевају брзо доношење одлука, као што су роботика и аутономни системи.

Неуроморфни хардвер је специјализована хардверска архитектура која оптимизује неуроморфне рачунарске задатке.

Когнитивно рачунарство има за циљ да развије системе способне за когнитивне функције, као што су перцепција и доношење одлука.

Постоји интердисциплинарни приступ који комбинује неуронауку, рачунарску науку и инжењеринг за унапређење неуроморфних рачунарских система.

Сада ћемо разговарати о томе како функционише неуроморфно рачунарство.

Како функционише неуроморфно рачунарство?

Неуроморфно рачунарство користи хардверске компоненте инспирисане структурама и функцијама неурона и синапси у биолошким мозговима. Примарни тип неуроморфног хардвера је спикинг неуронска мрежа (СНН), где чворови, познати као спикинг неурони, управљају и чувају податке слично као биолошки неурони.

Вештачки синаптички уређаји успостављају везе између шиљастих неурона. Ови уређаји користе аналогна кола за пренос електричних сигнала који личе на мождане сигнале. За разлику од конвенционалних рачунара који користе бинарно кодирање, шик неурони директно мере и кодирају дискретне промене аналогног сигнала.

Хардверске компоненте неуроморфног рачунарства

Кредит за слику: Интел

#1. Шиљајући неурони и синаптички уређаји

Синтетички неурони обрађују и преносе податке користећи електричне сигнале налик шиљцима. Они су повезани са синаптичким уређајима.

Синаптички уређаји реплицирају синапсе у биолошким мозговима. Синаптички уређаји омогућавају комуникацију између шиљастих неурона.

#2. Аналог Цирцуитри

Ова кола управљају електричним сигналима у аналогној техници која опонаша сигнале мозга.

#3. Мемристори

Ови непроменљиви отпорници могу да складиште и обрађују информације које се обично користе у неуроморфном хардверу.

#4. Неуроморфни чипови

Неуроморфни чипови су специјализована интегрисана кола дизајнирана за неуроморфне рачунарске задатке. Ово су рачунарски чипови засновани на технологији отпорне меморије (ОкРАМ) засновани на филаментарним оксидима.

#5. Неурална језгра

Ово су процесорске јединице намењене покретању симулација и прорачуна неуронске мреже.

#6. Сензори вођени догађајима

Ови напредни сензори откривају промене у подацима и покрећу неуронске одговоре, оптимизујући ефикасност енергије. На пример, сензори вида засновани на догађајима (ЕВС) могу брже да преносе податке са малим кашњењем анализирајући промене осветљења у пикселима.

#7. Меморијске јединице

Компоненте складиштења за задржавање информација и олакшавање учења у неуроморфним системима.

#8. Неуроморфне хардверске платформе

Свеобухватни системи дизајнирани да подржавају и извршавају неуроморфне рачунарске апликације.

#9. Дигитално-аналогни претварачи

ДАЦ претварају дигиталне податке у аналогне сигнале за неуронску обраду.

Софтверске компоненте неуроморфног рачунарства

Кредит за слику: Интел

#1. Симулатори неуронске мреже

Ово су програми који опонашају понашање спикинг неуронских мрежа. Ови специјализовани алати омогућавају тестирање и експериментисање на неуроморфним рачунарима.

#2. Неуроморфни софтверски оквири

Напредни софтвер који олакшава развој и симулацију неуроморфних модела и алгоритама за неуроморфно рачунарство.

#3. Алгоритми учења

Ове софтверске рутине омогућавају вештачким неуронским мрежама да се прилагоде и побољшају своје перформансе током времена кроз обуку.

#4. Библиотеке неуроморфног програмирања

Скуп колекција унапред написаног кода и функција за поједностављење развоја неуроморфних апликација.

#5. Софтвер за неуроморфни вид

Софтвер дизајниран за обраду визуелних података у неуроморфним системима вида, као што су камере засноване на догађајима.

#6. Неуроморфни емулатори

Ови специјализовани алати омогућавају програмерима да симулирају понашање неуроморфног хардвера на конвенционалним рачунарским системима за тестирање и отклањање грешака.

#7. Софтвер за кориснички интерфејс

ГУИ или ЦЛИ олакшавају комуникацију између неуроморфног хардвера и рачунарских система вишег нивоа. Алати додатно олакшавају интеграцију у шире апликације.

#8. Неуроморфни комплети за развој софтвера

Ово су свеобухватни СДК пакети који пружају алате, библиотеке и документацију за прављење неуроморфних апликација.

Случајеви употребе за неуроморфно рачунарство

Аутономна возила

Неуроморфни хардвер и алгоритми могу помоћи самовозећим аутомобилима да доносе одлуке у реалном времену. Ово ће додатно побољшати безбедност и навигацију у сложеним саобраћајним сценаријима.

Имаге Рецогнитион

Неуроморфно рачунарство може побољшати препознавање слике омогућавајући ефикасну обраду визуелних података. У апликацијама као што су препознавање лица у реалном времену и детекција објеката, ово би могао бити велики скок.

Обрада природног језика

Може да побољша разумевање говора и језика у АИ цхатботовима, виртуелним асистентима, алатима за анализу података АИ, итд. Ово ће даље довести до више конверзацијских и реакционих интеракција.

Енергетски ефикасно рачунарство

ИоТ и ИИоТ захтевају рачунаре супер мале величине са локалним могућностима обраде уз најмање могуће снабдевање енергијом. Неуроморфна рачунарска технологија ће омогућити програмерима ИоТ хардвера да производе ефикасније и паметније гаџете за контролу домова, канцеларија и индустријских објеката.

Такође прочитајте: ИИоТ вс ИоТ: разлике и сличности

Сајбер безбедност

У екосистемима сајбер безбедности и приватности података на интернету, неуроморфно рачунарство може помоћи у откривању аномалија анализом образаца мрежног саобраћаја. На тај начин ће ови системи ефикасније идентификовати потенцијалне безбедносне претње.

Ресурси за учење

#1. Неуралне мреже у Питхон-у од нуле: Удеми

Овај Удеми курс Неуралне мреже у Питхон-у нуди вам практично искуство у неуроморфном рачунарству и машинском учењу. Учи вас да програмирате неуронске мреже од нуле у обичном Питхон-у.

Курс ће вам представити скривене слојеве и функције за активацију за развој кориснијих мрежа. Такође вам помаже да разумете аспекте као што су улазни слој, излазни слој, тежине, функција грешке, тачност итд.

#2. Неуроморфно рачунарство: Цласс Централ

Ово бесплатно онлајн курс је доступан преко ИоуТубе-а и можете му приступити када вам одговара. Трајање курса је више од пола сата.

Подијељен је на више секција, као што су машина која ради као мозак, крај Тјуринг-фон Нојманове парадигме, оперативни температурни опсег АТИ ВС когнитивне способности (ЕК), глобална потрошња енергије, границе израчунавања, итд.

#3. Принципи и организација неуроморфног рачунарства

Читајући ову књигу, научићете принципе и организацију неуроморфног рачунарства. Такође се фокусира на технике изградње скалабилног хардвера отпорног на грешке за неуронске мреже са могућностима учења.

Осим што дели преглед неуроморфних рачунарских система, омогућава вам да истражите основе вештачких неуронских мрежа. Књига такође говори о вештачким неуронима и еволуцији. Штавише, научићете методе имплементације неуронских мрежа у различитим приступима, као што су модели неурона, технологије складиштења и међунеуронске комуникационе мреже.

Овај ресурс ће се показати корисним за оне који желе да развију ефикасан неуроморфни систем у хардверу. Остале теме о којима се говори у овој књизи су изазови изградње архитектуре неуронске мреже са порастом, нове меморијске технологије, архитектура неуроморфног система итд.

#4. Неуроморфно рачунарство и даље: паралелно, апроксимација, блиска меморија и квантна

Ова књига нуди упоредну дискусију о неким новим трендовима као што су неуроморфно, приближно, у меморији, паралелно и квантно рачунарство који вам могу помоћи да превазиђете ограничења Муровог закона.

Овај ресурс приказује употребу горе наведених парадигми за побољшање рачунарских способности. То посебно помаже програмерима када се суоче са ограничењима скалирања због повећања рачунарске снаге. Штавише, ова књига пружа најсавременији преглед неуроморфног рачунарства и битне детаље других парадигми.

#5. Неуроморфно инжењерство

Након читања ове књиге, имаћете потпуно разумевање неуроморфног инжењеринга из перспективе три различите категорије професионалаца: научника, компјутерског архитекте и дизајнера алгоритама.

Није битно из које сте позадине – то вам омогућава да разумете концепте кроз различите дисциплине и цените ову област. Осим тога, ресурс се фокусира на основе неуронског моделирања, неуроморфних кола, неуронских инжењерских оквира, неуронске архитектуре и комуникације засноване на догађајима.

Након читања ове књиге, неуроморфни инжењери ће научити о различитим аспектима когнитивне интелигенције.

#6. Неуроморфни рачунарски системи за индустрију 4.0

Из ове књиге ћете научити о области технологије микрочипова заснованих на неуронском рачунарству. Покривајући теме као што су заштита неуронске мреже, препознавање емоција и биометријска аутентификација, омогућава вам да научите детаљно о ​​овом динамичном пољу.

Било да сте студент, научник, истраживач или академик, он ће функционисати као суштински ресурс за вас.

#7. Неуроморфни уређаји за рачунарство инспирисано мозгом

Ако желите да истражите најсавременије неуроморфне технологије, прочитајте ову књигу. Написан од стране тима стручних инжењера, он има свеобухватну дискусију о свим аспектима неуроморфне електронике.

Покрива и мемистичке и неуроморфне уређаје, укључује недавна достигнућа у рачунарству инспирисаном мозгом и истражује његове потенцијалне примене у неуроморфном рачунарству и перцептивним системима.

Изазови неуроморфног рачунарства

#1. Непрецизност

Иако су неуроморфни рачунари дефинитивно ефикаснији у смислу енергије у поређењу са неуронским хардвером и ГПУ-има, они нису прецизнији од осталих.

#2. Недостатак дефинисаних мерила

Ово поље истраживања нема јасно дефинисане стандарде за перформансе и уобичајене изазове. Стога је процена перформанси и ефикасности неуроморфних рачунара прилично тешка.

#3. Ограничења софтвера

Софтвер неуроморфног рачунарства још увек заостаје за хардвером. Истраживачи и даље користе софтвер и алгоритме намењене фон Нојмановом хардверу, што ограничава резултате на стандардне приступе.

#4. Потешкоће у употреби

Осим ако нисте стручњак, не можете користити неуроморфне рачунаре. Штавише, стручњаци нису креирали лаке алате и језике тако да их свако може користити.

Неуроморфно рачунарство: етичка разматрања

Док расправљамо о неуроморфном рачунарству, не смемо занемарити етичка разматрања. Увек постоји могућност злоупотребе ове технологије. Може се користити за генерисање лажних слика и видео снимака са намером ширења дезинформација, обмањивања људи и утицаја на перцепцију јавности.

То такође може бити узрок забринутости појединаца за приватност. Ако прикупља податке корисника без сагласности или знања за обраду огромне количине података, то ће сигурно изазвати забринутост. Осим тога, неуроморфно рачунарство би могло да наследи предрасуде из података о обуци. Ако се то догоди, неуроморфно рачунарство може произвести неправедне или дискриминаторне резултате.

Будућност неуроморфног рачунарства

Неуроморфно рачунарство је у стању да револуционише начин на који различити уређаји међусобно комуницирају. Уз његову помоћ, можете очекивати да ћете у будућности имати енергетски ефикасно рачунарство инспирисано мозгом.

Уз помоћ АИ алгоритама, уређаји ће учити једни од других и постати осетљивији на промене. Као резултат тога, мрежне архитектуре ће постати ефикасније и брже обрађивати податке.

Тренутно може да обавља задатке чула и перцепције. Међутим, можете очекивати да ће трансформисати АИ, роботику и здравствену заштиту бржим и паметнијим уређајима. Уз иновације у сродним секторима, можете очекивати напредак хардвера и софтвера у неуроморфном рачунарству.

Затим погледајте наш детаљан чланак о амбијенталном рачунарству.