Wypełnianie luki między maszynami a mózgiem

Odkryj fascynujący świat technologii neuromorficznej, która w niedalekiej przyszłości może całkowicie przeobrazić podejście do projektowania i tworzenia systemów obliczeniowych.

Wraz z szybkim postępem w obszarach takich jak sztuczna inteligencja (SI), uczenie maszynowe (UM), Internet Rzeczy (IoT), robotyka oparta na SI oraz automatyzacja produkcji, zapotrzebowanie na moc obliczeniową komputerów stale rośnie.

Współczesne komputery, oparte na tranzystorowych układach scalonych, osiągnęły wysoki poziom wydajności w zakresie szybkości obliczeń, energooszczędności, odprowadzania ciepła, a także miniaturyzacji, pozwalającej na tworzenie urządzeń o niewielkich rozmiarach.

Nadchodzi nowa era: przetwarzanie neuromorficzne! Dzięki tej innowacyjnej technologii informatycy i inżynierowie mogą projektować komputery działające w sposób zbliżony do ludzkiego mózgu. Zapraszamy do lektury, aby zgłębić wiedzę na temat tej przełomowej technologii!

Czym jest przetwarzanie neuromorficzne?

Przetwarzanie neuromorficzne to rodzaj architektury komputerowej, która naśladuje sposób funkcjonowania ludzkiego mózgu. Specjaliści dążą do skonstruowania syntetycznych neuronów, odwzorowujących działanie biologicznych neuronów i ich synaps.

W ludzkim mózgu znajduje się około 86 miliardów neuronów, które są upakowane w objętości zaledwie 1260 centymetrów sześciennych. Połączenia synaptyczne między tymi neuronami są odpowiedzialne za pamięć, percepcję wzrokową, rozumowanie, logiczne myślenie, ruchy motoryczne i wiele innych funkcji. Co istotne, mózg jest niezwykle energooszczędny i nie wymaga zewnętrznego systemu chłodzenia.

Komputery neuromorficzne, działając na podobnej zasadzie co ludzki mózg, będą wykorzystywać sztuczne urządzenia synaptyczne, procesory i układy graficzne. Ponadto, będą one w stanie adaptować się do zmieniających się warunków, zamiast polegać wyłącznie na wstępnym programowaniu, co jest charakterystyczne dla większości współczesnych superkomputerów i komputerów osobistych.

Na przykład, Intel Loihi2 to neuromorficzny chip badawczy drugiej generacji. Każdy chip zawiera około 1 miliona syntetycznych neuronów, imitujących biologiczną strukturę mózgu. Chip ten jest obsługiwany przez środowisko programistyczne Lava, które stanowi system operacyjny open-source przeznaczony do badań i rozwoju w dziedzinie obliczeń neuromorficznych.

Inżynieria neuromorficzna

Inżynieria neuromorficzna to gałąź informatyki, w której eksperci projektują komponenty komputerowe przeznaczone do obliczeń neuromorficznych, takie jak układy scalone, sztuczne urządzenia synaptyczne oraz strategie optymalizacji zużycia energii.

W ramach tej dyscypliny inżynierowie zajmują się także opracowywaniem czujników neuromorficznych, które naśladują systemy sensoryczne człowieka, takie jak oczy, skóra, impulsy nerwowe i inne.

Obliczenia neuromorficzne: kluczowe zasady i koncepcje

• Biomimikra: odzwierciedla strukturę i funkcje sieci neuronowych ludzkiego mózgu.
• Neurony impulsowe: sztuczne neurony komunikujące się za pomocą impulsów elektrycznych.
• Przetwarzanie równoległe: umożliwia równoczesne przetwarzanie danych, podobnie jak w ludzkim mózgu.
• Przetwarzanie sterowane zdarzeniami: koncentruje się na istotnych zmianach danych, co pozwala oszczędzać energię poprzez unikanie niepotrzebnych obliczeń.
• Plastyczność synaptyczna: umożliwia dynamiczne zmiany w połączeniach między sztucznymi neuronami w celu uczenia się i zapamiętywania.
• Energooszczędność: kładzie nacisk na niskie zużycie energii, co sprawia, że ta technologia nadaje się do zastosowań mobilnych i brzegowych.
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: jest kluczowe w zastosowaniach wymagających szybkiego podejmowania decyzji, np. w robotyce i systemach autonomicznych.
• Sprzęt neuromorficzny: wyspecjalizowana architektura sprzętowa zoptymalizowana pod kątem zadań obliczeń neuromorficznych.
• Obliczenia kognitywne: dążą do rozwoju systemów zdolnych do wykonywania funkcji poznawczych, takich jak percepcja i podejmowanie decyzji.
• Podejście interdyscyplinarne: łączy neuronaukę, informatykę i inżynierię w celu udoskonalenia neuromorficznych systemów obliczeniowych.

Teraz przeanalizujemy sposób działania przetwarzania neuromorficznego.

Jak działa przetwarzanie neuromorficzne?

Obliczenia neuromorficzne wykorzystują komponenty sprzętowe, które naśladują strukturę i funkcje neuronów i synaps występujących w mózgach biologicznych. Podstawowym elementem sprzętu neuromorficznego jest sieć neuronowa typu spike (SNN), w której węzły zwane neuronami impulsowymi przetwarzają i przechowują dane, podobnie jak neurony biologiczne.

Sztuczne urządzenia synaptyczne tworzą połączenia między neuronami impulsowymi. Urządzenia te wykorzystują obwody analogowe do przesyłania sygnałów elektrycznych przypominających sygnały mózgowe. W odróżnieniu od konwencjonalnych komputerów, które wykorzystują kodowanie binarne, neurony impulsowe bezpośrednio mierzą i kodują dyskretne zmiany sygnału analogowego.

Elementy sprzętowe obliczeń neuromorficznych

Źródło obrazu: Intel

#1. Neurony impulsowe i urządzenia synaptyczne

Syntetyczne neurony przetwarzają i przesyłają dane za pomocą sygnałów elektrycznych w postaci impulsów. Są one połączone z urządzeniami synaptycznymi.

Urządzenia synaptyczne naśladują synapsy występujące w mózgach biologicznych. Umożliwiają one komunikację między neuronami impulsowymi.

#2. Obwody analogowe

Obwody te obsługują sygnały elektryczne w technice analogowej, naśladując sygnały mózgowe.

#3. Memrystory

Te nieulotne rezystory mogą przechowywać i przetwarzać informacje. Są powszechnie wykorzystywane w sprzęcie neuromorficznym.

#4. Chipy neuromorficzne

Chipy neuromorficzne to specjalistyczne układy scalone przeznaczone do zadań obliczeń neuromorficznych. Są to chipy komputerowe bazujące na technologii pamięci rezystancyjnej opartej na tlenku włókien (OxRAM).

#5. Rdzenie neuronowe

Są to jednostki obliczeniowe przeznaczone do symulacji i obliczeń sieci neuronowych.

#6. Czujniki sterowane zdarzeniami

Te zaawansowane czujniki wykrywają zmiany w danych i wywołują reakcje neuronowe, optymalizując efektywność energetyczną. Na przykład, czujniki wizyjne oparte na zdarzeniach (EVS) mogą przesyłać dane szybciej, przy małych opóźnieniach, analizując zmiany oświetlenia w pikselach.

#7. Jednostki pamięci

Elementy pamięciowe służą do przechowywania informacji i wspomagają proces uczenia się w systemach neuromorficznych.

#8. Neuromorficzne platformy sprzętowe

Kompleksowe systemy przeznaczone do obsługi i realizacji aplikacji opartych na obliczeniach neuromorficznych.

#9. Przetworniki cyfrowo-analogowe

Przetworniki DAC konwertują dane cyfrowe na sygnały analogowe, które są wykorzystywane w przetwarzaniu neuronowym.

Składniki oprogramowania obliczeń neuromorficznych

Źródło obrazu: Intel

#1. Symulatory sieci neuronowych

Są to programy, które emulują działanie impulsowych sieci neuronowych. Te specjalistyczne narzędzia pozwalają na testowanie i eksperymentowanie z komputerami neuromorficznymi.

#2. Neuromorficzne ramy oprogramowania

Zaawansowane oprogramowanie ułatwiające opracowywanie i symulację modeli neuromorficznych oraz algorytmów obliczeń neuromorficznych.

#3. Algorytmy uczenia się

Procedury programowe, dzięki którym sztuczne sieci neuronowe mogą dostosowywać się i poprawiać swoją wydajność w miarę upływu czasu.

#4. Biblioteki programowania neuromorficznego

Zestaw gotowych fragmentów kodu i funkcji ułatwiających tworzenie aplikacji neuromorficznych.

#5. Oprogramowanie do widzenia neuromorficznego

Oprogramowanie przeznaczone do przetwarzania danych wizualnych w neuromorficznych systemach wizyjnych, takich jak kamery oparte na zdarzeniach.

#6. Emulatory neuromorficzne

Narzędzia umożliwiające programistom symulowanie działania sprzętu neuromorficznego na konwencjonalnych systemach komputerowych w celu testowania i debugowania.

#7. Oprogramowanie interfejsu użytkownika

GUI (graficzny interfejs użytkownika) lub CLI (interfejs wiersza poleceń) ułatwiają komunikację między sprzętem neuromorficznym a systemami komputerowymi wyższego poziomu oraz integrację z szerszymi aplikacjami.

#8. Zestawy do tworzenia oprogramowania neuromorficznego

Kompleksowe pakiety SDK zawierające narzędzia, biblioteki i dokumentację niezbędne do tworzenia aplikacji neuromorficznych.

Przykłady zastosowań obliczeń neuromorficznych

Pojazdy autonomiczne

Sprzęt i algorytmy neuromorficzne mogą wspierać samochody autonomiczne w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym, co przyczyni się do zwiększenia bezpieczeństwa i poprawy nawigacji w skomplikowanych warunkach drogowych.

Rozpoznawanie obrazu

Obliczenia neuromorficzne mogą usprawnić rozpoznawanie obrazów, umożliwiając efektywne przetwarzanie danych wizualnych. To przełom w obszarach takich jak rozpoznawanie twarzy w czasie rzeczywistym i detekcja obiektów.

Przetwarzanie języka naturalnego

Technologia ta może poprawić rozumienie mowy i języka w chatbotach opartych na sztucznej inteligencji, wirtualnych asystentach i narzędziach do analizy danych, co prowadzi do bardziej responsywnych i naturalnych interakcji.

Energooszczędne przetwarzanie danych

W obszarze IoT i IIoT istnieje zapotrzebowanie na miniaturowe komputery o zdolności przetwarzania danych w miejscu ich gromadzenia przy minimalnym zużyciu energii. Obliczenia neuromorficzne umożliwiają projektowanie bardziej wydajnych i inteligentnych urządzeń do zarządzania domami, biurami i zakładami przemysłowymi.

Przeczytaj również: IIoT vs IoT: różnice i podobieństwa

Bezpieczeństwo cybernetyczne

W kontekście cyberbezpieczeństwa i ochrony prywatności danych przetwarzanie neuromorficzne może pomóc w wykrywaniu anomalii poprzez analizę wzorców ruchu w sieci. Dzięki temu systemy te mogą skuteczniej identyfikować potencjalne zagrożenia.

Zasoby edukacyjne

#1. Sieci neuronowe w Pythonie od podstaw: Udemy

Ten kurs Udemy o sieciach neuronowych w Pythonie oferuje praktyczne doświadczenie w obszarze przetwarzania neuromorficznego i uczenia maszynowego. Uczy programowania sieci neuronowych od podstaw przy pomocy języka Python.

Kurs zapoznaje z koncepcją warstw ukrytych i funkcji aktywacji, które są niezbędne do tworzenia efektywnych sieci. Ponadto, pomaga zrozumieć warstwę wejściową, wyjściową, wagi, funkcję błędu, dokładność i wiele innych.

#2. Obliczenia neuromorficzne: Class Central

Ten darmowy kurs online jest dostępny na platformie YouTube i można go oglądać w dogodnym czasie. Jego długość wynosi nieco ponad pół godziny.

Kurs jest podzielony na wiele sekcji, w których poruszane są zagadnienia takie jak: maszyna działająca jak mózg, koniec paradygmatu Turinga-von Neumanna, zakres temperatur operacyjnych, zdolności kognitywne ATI VS (EQ), globalne zużycie energii, limity obliczeń i inne.

#3. Zasady i organizacja obliczeń neuromorficznych

Książka ta omawia zasady i organizację obliczeń neuromorficznych. Skupia się także na metodach tworzenia odpornego na uszkodzenia i skalowalnego sprzętu dla sieci neuronowych z możliwością uczenia się.

Poza przedstawieniem przeglądu systemów obliczeń neuromorficznych, książka pozwala zapoznać się z podstawami sztucznych sieci neuronowych oraz sztucznymi neuronami i ewolucją. Ponadto, omawia metody implementacji sieci neuronowych w różnych podejściach, takich jak modele neuronów, technologie przechowywania i sieci komunikacji między neuronami.

Jest to cenny zasób dla osób, które chcą projektować wydajne systemy neuromorficzne w oparciu o sprzęt. Inne tematy poruszane w książce to wyzwania związane z budową architektury sieci neuronowych o dynamicznym charakterze, nowe technologie pamięci, architektura systemów neuromorficznych i wiele innych.

#4. Obliczenia neuromorficzne i nie tylko: równoległe, przybliżone, bliskie pamięci i kwantowe

W tej książce znajduje się porównanie nowych trendów, takich jak obliczenia neuromorficzne, przybliżone, w pamięci, równoległe i kwantowe, które mogą pomóc w przełamaniu ograniczeń prawa Moore’a.

Książka prezentuje zastosowanie wymienionych paradygmatów w celu zwiększenia możliwości obliczeniowych. Jest pomocna dla programistów, którzy napotykają na ograniczenia skalowania wynikające ze wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową. Ponadto, książka ta stanowi nowoczesne podsumowanie obliczeń neuromorficznych oraz istotne szczegóły dotyczące innych paradygmatów.

#5. Inżynieria neuromorficzna

Po przeczytaniu tej książki czytelnik zdobędzie dogłębną wiedzę na temat inżynierii neuromorficznej z perspektywy trzech różnych grup specjalistów: naukowca, architekta komputerowego i projektanta algorytmów.

Niezależnie od tego, z jakiej dziedziny wywodzi się czytelnik, książka pozwala na zrozumienie koncepcji z różnych perspektyw i docenienie tej dziedziny. Skupia się na podstawach modelowania neuronowego, obwodach neuromorficznych, strukturach inżynierii neuronowej, architekturach neuronowych i komunikacji opartej na zdarzeniach.

Dzięki tej książce inżynierowie neuromorficzni poznają różnorodne aspekty inteligencji poznawczej.

#6. Neuromorficzne systemy obliczeniowe dla Przemysłu 4.0

Książka przybliża temat technologii mikrochipów bazującej na obliczeniach neuronowych. Prezentując tematy takie jak ochrona sieci neuronowych, rozpoznawanie emocji i uwierzytelnianie biometryczne, umożliwia dogłębne poznanie tego dynamicznego obszaru.

Książka jest przydatna dla studentów, naukowców, badaczy i pracowników akademickich.

#7. Urządzenia neuromorficzne do obliczeń inspirowanych mózgiem

Ta książka jest dla osób chcących poszerzyć wiedzę o najnowszych technologiach neuromorficznych. Napisana przez zespół doświadczonych inżynierów, zawiera wyczerpujące omówienie wszystkich aspektów elektroniki neuromorficznej.

Książka obejmuje zarówno urządzenia memrystyczne, jak i neuromorficzne, uwzględnia najnowsze osiągnięcia w dziedzinie obliczeń inspirowanych pracą mózgu oraz analizuje ich potencjalne zastosowania w obliczeniach neuromorficznych i systemach percepcyjnych.

Wyzwania informatyki neuromorficznej

#1. Niedokładność

Choć komputery neuromorficzne są bardziej energooszczędne niż sprzęt neuronowy i procesory graficzne, nie są od nich dokładniejsze.

#2. Brak zdefiniowanych punktów odniesienia

W tym obszarze badań brakuje jasno określonych punktów odniesienia w zakresie wydajności i typowych problemów. Z tego powodu ocena wydajności i efektywności komputerów neuromorficznych jest trudna.

#3. Ograniczenia oprogramowania

Oprogramowanie przeznaczone do obliczeń neuromorficznych wciąż jest na etapie rozwoju. Naukowcy korzystają z oprogramowania i algorytmów zaprojektowanych dla sprzętu von Neumanna, co ogranicza postęp w tej dziedzinie.

#4. Trudność użytkowania

Obsługa komputerów neuromorficznych jest trudna dla osób, które nie są ekspertami w tej dziedzinie. Brakuje również prostych narzędzi i języków, które umożliwiłyby korzystanie z tych technologii przez szersze grono odbiorców.

Obliczenia neuromorficzne: aspekty etyczne

Omawiając obliczenia neuromorficzne, nie można pominąć kwestii etycznych. Istnieje ryzyko niewłaściwego wykorzystania tej technologii. Można jej użyć do generowania fałszywych obrazów i filmów w celu szerzenia dezinformacji, wprowadzania w błąd i manipulowania opinią publiczną.

Może to budzić obawy o prywatność, jeśli dane użytkowników będą zbierane i przetwarzane bez ich zgody i wiedzy. Dodatkowo, obliczenia neuromorficzne mogą powielać błędy zawarte w danych treningowych, co może prowadzić do niesprawiedliwych lub dyskryminujących wyników.

Przyszłość obliczeń neuromorficznych

Obliczenia neuromorficzne mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki różne urządzenia komunikują się ze sobą. W przyszłości możemy spodziewać się bardziej energooszczędnych i inspirowanych pracą mózgu komputerów.

Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji urządzenia będą mogły uczyć się od siebie i lepiej reagować na zmiany. Architektury sieciowe staną się bardziej wydajne i będą szybciej przetwarzać dane.

Obecnie technologia ta może realizować zadania sensoryczne i percepcyjne. Jednak można oczekiwać, że wraz z rozwojem szybszych i inteligentniejszych urządzeń zmieni się sztuczna inteligencja, robotyka i opieka zdrowotna. Dzięki innowacjom w powiązanych sektorach możemy spodziewać się postępu w zakresie sprzętu i oprogramowania w dziedzinie przetwarzania neuromorficznego.

Zapraszamy do zapoznania się z naszym szczegółowym artykułem na temat przetwarzania otoczenia.