Преодоляване на пропастта между машините и мозъка
Тук ще научите технологията и всичко останало зад невроморфното изчисление, което скоро ще промени начина, по който създавате неща с помощта на компютри!
Натоварванията на компютрите непрекъснато се увеличават с нарастването на напредналите технологии като изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML), Интернет на нещата (IoT), AI роботи, автоматизирани производствени линии и много други.
Съвременните компютри, работещи с полупроводникови чипове, са достигнали способността си да обработват изчисления по-бързо, да консумират по-малко енергия, да разсейват топлината ефективно и накрая способността им да станат много по-малки от ръчните устройства.
Тук идва невроморфното изчисление! Тази технология позволява на компютърните учени и невроморфните инженери да правят компютри, които функционират като човешки мозъци. Продължете да четете до края, за да научите всичко, което трябва да знаете за тази авангардна компютърна технология!
Съдържание
Какво е невроморфно изчисление?
Невроморфното изчисление е компютърна архитектура, която прилича на функционирането на човешкия мозък. По-конкретно, компютърните учени работят за създаването на прототипи на синтетични неврони, които имитират биологични неврони и техните синапси.
Човешкият мозък използва 86 милиарда неврони в компактно пространство на 1260 кубически сантиметра. Синаптичната връзка между тези неврони контролира паметта, зрението, разсъжденията, логическото мислене, двигателните движения и много други функции на тялото. Разбира се, не се нуждаем от външна охладителна система за охлаждане на процесорните единици на мозъка, тъй като тя е високоенергийно ефективна.
По този начин истинските невроморфни компютри ще функционират точно като човешкия мозък, но ще използват изкуствени синаптични устройства, процесори и графични процесори. Освен това тези компютри ще могат да се адаптират към ситуацията и няма да разчитат напълно на предварително програмиране, което правят повечето супер и персонални компютри.
Например, на Intel Loihi 2 е невроморфен изследователски чип от второ поколение. Той съдържа около 1 милион синтетични неврони на чип, имитирайки биологичната мозъчна система в изчислителните системи. Той се управлява от софтуерната рамка Lava, която е операционна система с отворен код за изследване и развитие на невроморфни изчисления.
Невроморфно инженерство
Това е полето на усилие, в което компютърните учени учат и проектират компютърни части за целите на невроморфните изчисления, като невроморфни чипове, изкуствени синаптични устройства, стратегии за енергийна ефективност и др.
В тази технологична изследователска и развойна дисциплина инженерите ще работят и върху невроморфни сензори, имитиращи сензорни системи при хората, като очи, кожа, нервни импулси и др.
Невроморфно изчисление: Ключови принципи и концепции
Сега ще обсъдим как работи невроморфното изчисление.
Как работи невроморфното изчисление?
Невроморфното изчисление използва хардуерни компоненти, вдъхновени от структурите и функциите на невроните и синапсите в биологичните мозъци. Основният тип невроморфен хардуер е пиковата невронна мрежа (SNN), където възлите, известни като пикови неврони, управляват и съхраняват данни подобно на биологични неврони.
Изкуствените синаптични устройства установяват връзки между шипове неврони. Тези устройства използват аналогови схеми за предаване на електрически сигнали, наподобяващи мозъчни сигнали. За разлика от конвенционалните компютри, които използват двоично кодиране, пиковите неврони директно измерват и кодират дискретни промени на аналогов сигнал.
Хардуерни компоненти на невроморфното изчисление
Кредит на изображението: Intel
#1. Шипове неврони и синаптични устройства
Синтетичните неврони обработват и предават данни, използвайки подобни на шипове електрически сигнали. Те са свързани със синаптични устройства.
Синаптичните устройства възпроизвеждат синапсите в биологичните мозъци. Синаптичните устройства позволяват комуникация между шипове неврони.
#2. Аналогова схема
Тези вериги обработват електрически сигнали в аналогова техника, която имитира мозъчни сигнали.
#3. Мемристори
Тези енергонезависими резистори могат да съхраняват и обработват информация, която обикновено се използва в невроморфния хардуер.
#4. Невроморфни чипове
Невроморфните чипове са специализирани интегрални схеми, предназначени за невроморфни изчислителни задачи. Това са компютърни чипове, базирани на резистивна памет с нишковидна оксидна технология (OxRAM).
#5. Невронни ядра
Това са процесорни единици, предназначени за провеждане на симулации и изчисления на невронни мрежи.
#6. Сензори, управлявани от събития
Тези усъвършенствани сензори откриват промени в данните и задействат невронни реакции, оптимизирайки енергийната ефективност. Например базираните на събития визуални сензори (EVS) могат да предават данни по-бързо при ниски закъснения чрез анализиране на промените в осветеността в пикселите.
#7. Единици памет
Компоненти за съхранение за запазване на информация и улесняване на обучението в невроморфни системи.
#8. Невроморфни хардуерни платформи
Всеобхватни системи, проектирани да поддържат и изпълняват невроморфни изчислителни приложения.
#9. Цифрово-аналогови преобразуватели
ЦАП преобразуват цифрови данни в аналогови сигнали за невронна обработка.
Софтуерни компоненти на невроморфното изчисление
Кредит на изображението: Intel
#1. Симулатори на невронни мрежи
Това са програми, които емулират поведението на шипове на невронни мрежи. Тези специализирани инструменти позволяват тестване и експериментиране на невроморфни компютри.
#2. Невроморфни софтуерни рамки
Усъвършенстван софтуер, който улеснява разработването и симулацията на невроморфни модели и алгоритми за невроморфни изчисления.
#3. Алгоритми за обучение
Тези софтуерни процедури позволяват на изкуствените невронни мрежи да се адаптират и подобряват работата си с течение на времето чрез обучение.
#4. Библиотеки за невроморфно програмиране
Набор от колекции от предварително написан код и функции за опростяване на разработването на невроморфни приложения.
#5. Софтуер за невроморфно зрение
Софтуер, предназначен за обработка на визуални данни в невроморфни системи за зрение, като камери, базирани на събития.
#6. Невроморфни емулатори
Тези специализирани инструменти позволяват на разработчиците да симулират поведението на невроморфен хардуер на конвенционални компютърни системи за тестване и отстраняване на грешки.
#7. Софтуер за потребителски интерфейс
GUI или CLI улесняват комуникацията между невроморфен хардуер и изчислителни системи от по-високо ниво. Инструментите допълнително улесняват интегрирането в по-широки приложения.
#8. Невроморфни комплекти за разработка на софтуер
Това са изчерпателни SDK пакети, които предоставят инструменти, библиотеки и документация за изграждане на невроморфни приложения.
Случаи на използване за невроморфно изчисление
Автономни превозни средства
Невроморфният хардуер и алгоритми могат да помогнат на самоуправляващите се автомобили да вземат решения в реално време. Това допълнително ще подобри безопасността и навигацията при сложни сценарии на трафика.
Разпознаване на изображения
Невроморфното изчисление може да подобри разпознаването на изображения, като позволи ефективна обработка на визуални данни. В приложения като лицево разпознаване в реално време и откриване на обекти това може да бъде огромен скок.
Обработка на естествен език
Може да подобри разбирането на речта и езика в чатботове с изкуствен интелект, виртуални асистенти, инструменти за анализ на данни с изкуствен интелект и т.н. Това допълнително ще доведе до повече разговорни и отзивчиви взаимодействия.
Енергийно ефективни компютри
IoT и IIoT изискват супер малки компютри с възможности за локална обработка при възможно най-малко енергийно захранване. Невроморфната изчислителна технология ще позволи на разработчиците на IoT хардуер да произвеждат по-ефективни и интелигентни джаджи за контрол на домове, офиси и индустриални съоръжения.
Прочетете също: IIoT срещу IoT: разлики и прилики
Кибер защита
В екосистемите за киберсигурност и поверителност на данните в интернет невроморфното изчисление може да помогне при откриването на аномалии чрез анализиране на модели на мрежовия трафик. По този начин тези системи ще идентифицират по-ефективно потенциалните заплахи за сигурността.
Ресурси за обучение
#1. Невронни мрежи в Python от нулата: Udemy
Този Udemy курс по невронни мрежи в Python ви предлага практически опит в невроморфното изчисление и машинното обучение. Той ви учи да програмирате невронни мрежи от нулата в обикновен Python.
Курсът ще ви представи скрити слоеве и функции за активиране за разработване на по-полезни мрежи. Също така ви помага да разберете аспекти като входен слой, изходен слой, тегла, функция за грешка, точност и т.н.
#2. Невроморфно изчисление: Class Central
Това безплатно онлайн курс е достъпен чрез YouTube и можете да получите достъп до него в удобно за вас време. Продължителността на курса е повече от половин час.
Той е разделен на множество раздели, като Машина, която работи като мозъка, Краят на парадигмата на Тюринг-фон Нойман, Работен температурен диапазон ATI СРЕЩУ когнитивни способности (EQ), Глобална консумация на енергия, Изчислителни граници и др.
#3. Невроморфни изчислителни принципи и организация
Четейки тази книга, ще научите принципите и организацията на невроморфното изчисление. Той също така се фокусира върху техниките за изграждане на устойчив на грешки мащабируем хардуер за невронни мрежи с възможности за обучение.
Освен че споделя общия преглед на невроморфните изчислителни системи, той ви позволява да изследвате основите на изкуствените невронни мрежи. Книгата също така обсъжда изкуствените неврони и еволюцията. Освен това ще научите методите за внедряване на невронни мрежи в различни подходи, като невронни модели, технологии за съхранение и междуневронни комуникационни мрежи.
Този ресурс ще се окаже полезен за тези, които желаят да разработят ефективна невроморфна система в хардуера. Други теми, обсъждани в тази книга, са предизвикателствата при изграждането на шипове на архитектура на невронна мрежа, нововъзникващи технологии за памет, невроморфна системна архитектура и т.н.
#4. Невроморфно изчисление и извън него: паралелно, приближение, близка памет и квант
Тази книга предлага сравнителна дискусия за някои нови тенденции като невроморфни, приблизителни, в паметта, паралелни и квантови изчисления, които могат да ви помогнат да преодолеете ограниченията на закона на Мур.
Този ресурс показва използването на гореспоменатите парадигми за подобряване на изчислителните възможности. Особено помага на разработчиците, когато се сблъскват с ограничения за мащабиране поради увеличаването на изчислителната мощност. Освен това тази книга предоставя най-съвременен преглед на невроморфното изчисление и съществени подробности за други парадигми.
#5. Невроморфно инженерство
След като прочетете тази книга, вие ще имате пълно разбиране за невроморфното инженерство от гледната точка на три различни категории професионалисти: учен, компютърен архитект и дизайнер на алгоритъм.
Няма значение от какъв произход идвате – това ви позволява да разберете концепциите чрез различни дисциплини и да оцените полето. Освен това, ресурсът се фокусира върху основите на невронното моделиране, невроморфните вериги, невронните инженерни рамки, невронните архитектури и комуникацията, базирана на събития.
След като прочетат тази книга, невроморфните инженери ще научат за различните аспекти на когнитивната интелигентност.
#6. Невроморфни изчислителни системи за Индустрия 4.0
От тази книга ще научите за областта на микрочиповите технологии, базирани на невронни изчисления. Покривайки теми като защита на невронни мрежи, разпознаване на емоции и биометрично удостоверяване, той ви позволява да научите в детайли за тази динамична област.
Независимо дали сте студент, учен, изследовател или академик, той ще функционира като основен ресурс за вас.
#7. Невроморфни устройства за вдъхновени от мозъка компютри
Ако искате да изследвате най-модерните невроморфни технологии, прочетете тази книга. Написан от екип от експертни инженери, той съдържа изчерпателна дискусия на всички аспекти на невроморфната електроника.
Той обхваща както мемристични, така и невроморфни устройства, включва последните разработки в изчисленията, вдъхновени от мозъка, и изследва потенциалните им приложения в невроморфните изчисления и перцептивните системи.
Предизвикателства на невроморфното изчисление
#1. Неточност
Въпреки че невроморфните компютри определено са по-ефективни по отношение на енергията в сравнение с невронния хардуер и GPU, те не са по-точни от останалите.
#2. Липса на дефинирани бенчмаркове
Тази област на изследване няма ясно дефинирани показатели за ефективност и често срещани проблеми. Следователно оценката на производителността и ефективността на невроморфните компютри е доста трудна.
#3. Софтуерни ограничения
Софтуерът на невроморфното изчисление все още изостава от хардуера. Изследователите все още използват софтуера и алгоритмите, предназначени за хардуера на фон Нойман, което ограничава резултатите до стандартни подходи.
#4. Трудност при използване
Освен ако не сте експерт, не можете да използвате невроморфни компютри. Освен това експертите не са създали лесни инструменти и езици, така че всеки да може да ги използва.
Невроморфно изчисление: Етични съображения
Докато обсъждаме невроморфното изчисление, не трябва да пренебрегваме етичните съображения. Винаги има възможност за злоупотреба с тази технология. Може да се използва за генериране на фалшиви изображения и видеоклипове с цел разпространение на дезинформация, подвеждане на хората и повлияване на общественото възприятие.
Това може също да е причина за опасения за поверителността на хората. Ако събира данни на потребители без съгласие или знание за обработка на огромни количества данни, това със сигурност ще предизвика безпокойство. Освен това, невроморфното изчисление може да наследи отклонения от данните за обучение. Ако това се случи, невроморфното изчисление може да доведе до несправедливи или дискриминационни резултати.
Бъдещето на невроморфните компютри
Невроморфното изчисление е в състояние да революционизира начина, по който различните устройства комуникират помежду си. С негова помощ можете да очаквате в бъдеще да имате енергийно ефективни и вдъхновени от мозъка компютри.
С помощта на AI алгоритми устройствата ще се учат едно от друго и ще реагират по-добре на промените. В резултат на това мрежовите архитектури ще станат по-ефективни и ще обработват данните по-бързо.
В момента той може да изпълнява задачи за усещане и възприятие. Можете обаче да очаквате от него да трансформира AI, роботиката и здравеопазването с по-бързи и по-интелигентни устройства. С иновациите в свързаните сектори можете да очаквате хардуерен и софтуерен напредък в невроморфните изчисления.
След това вижте нашата подробна статия за околните компютри.
