Tutaj poznasz technologię i wszystko inne związane z przetwarzaniem neuromorficznym, które wkrótce zmieni sposób tworzenia rzeczy za pomocą komputerów!
Obciążenie komputerów stale rośnie wraz z rozwojem zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), Internet rzeczy (IoT), roboty AI, zautomatyzowane linie produkcyjne i wiele innych.
Współczesne komputery pracujące z chipami półprzewodnikowymi osiągnęły zdolność do szybszego przetwarzania obliczeń, zużywają mniej energii, wydajniej odprowadzają ciepło, a wreszcie mogą stać się znacznie mniejsze niż urządzenia przenośne.
Nadchodzi przetwarzanie neuromorficzne! Technologia ta umożliwia informatykom i inżynierom neuromorficznym tworzenie komputerów działających jak ludzkie mózgi. Czytaj dalej do końca, aby dowiedzieć się wszystkiego, co musisz wiedzieć o tej najnowocześniejszej technologii komputerowej!
Co to jest przetwarzanie neuromorficzne?
Obliczenia neuromorficzne to architektura komputera przypominająca sposób funkcjonowania ludzkiego mózgu. W szczególności informatycy pracują nad stworzeniem prototypów syntetycznych neuronów, które naśladują neurony biologiczne i ich synapsy.
Ludzki mózg wykorzystuje 86 miliardów neuronów w kompaktowej przestrzeni 1260 centymetrów sześciennych. Łączność synaptyczna między tymi neuronami kontroluje pamięć, wzrok, rozumowanie, logiczne myślenie, ruchy motoryczne i wiele innych funkcji organizmu. Oczywiście nie potrzebujemy żadnego zewnętrznego systemu chłodzenia do chłodzenia jednostek przetwarzających mózg, ponieważ jest on wysoce energooszczędny.
Zatem prawdziwe komputery neuromorficzne będą działać podobnie jak ludzki mózg, ale przy użyciu sztucznych urządzeń synaptycznych, procesorów i procesorów graficznych. Ponadto komputery te będą w stanie dostosować się do sytuacji i nie będą w pełni polegać na wstępnym programowaniu, co robi większość komputerów super i osobistych.
Na przykład Intel Loihi2 to neuromorficzny chip badawczy drugiej generacji. Zawiera około 1 miliona syntetycznych neuronów w każdym chipie, naśladując biologiczny układ mózgowy w systemach komputerowych. Obsługiwany jest przez środowisko oprogramowania Lava, które jest systemem operacyjnym typu open source do badań i rozwoju obliczeń neuromorficznych.
Inżynieria neuromorficzna
Jest to dziedzina, w której informatycy uczą się i projektują części komputerowe do celów obliczeń neuromorficznych, takie jak chipy neuromorficzne, sztuczne urządzenia synaptyczne, strategie efektywności energetycznej i nie tylko.
W tej technologicznej dyscyplinie badań i rozwoju inżynierowie będą również pracować nad czujnikami neuromorficznymi naśladującymi układy sensoryczne człowieka, takie jak oczy, skóra, impulsy nerwowe itp.
Obliczenia neuromorficzne: kluczowe zasady i koncepcje
Teraz omówimy, jak działa przetwarzanie neuromorficzne.
Jak działa przetwarzanie neuromorficzne?
Obliczenia neuromorficzne wykorzystują komponenty sprzętowe inspirowane strukturami i funkcjami neuronów i synaps w mózgach biologicznych. Podstawowym typem sprzętu neuromorficznego jest sieć neuronowa typu spike (SNN), w której węzły, zwane neuronami typu spike, zarządzają danymi i przechowują je podobnie jak neurony biologiczne.
Sztuczne urządzenia synaptyczne ustanawiają połączenia między neuronami impulsowymi. Urządzenia te wykorzystują obwody analogowe do przesyłania sygnałów elektrycznych przypominających sygnały mózgowe. W przeciwieństwie do konwencjonalnych komputerów, które wykorzystują kodowanie binarne, neurony impulsowe bezpośrednio mierzą i kodują dyskretne zmiany sygnału analogowego.
Elementy sprzętowe obliczeń neuromorficznych
Źródło obrazu: Intel
#1. Wybijanie neuronów i urządzeń synaptycznych
Neurony syntetyczne przetwarzają i przesyłają dane za pomocą sygnałów elektrycznych przypominających kolce. Są one połączone z urządzeniami synaptycznymi.
Urządzenia synaptyczne replikują synapsy w mózgach biologicznych. Urządzenia synaptyczne umożliwiają komunikację między neuronami impulsowymi.
#2. Obwody analogowe
Obwody te obsługują sygnały elektryczne w technice analogowej imitującej sygnały mózgowe.
#3. Memrystory
Te nieulotne rezystory mogą przechowywać i przetwarzać informacje powszechnie używane w sprzęcie neuromorficznym.
#4. Chipy neuromorficzne
Chipy neuromorficzne to wyspecjalizowane układy scalone przeznaczone do zadań obliczeniowych neuromorficznych. Są to chipy komputerowe oparte na technologii pamięci rezystancyjnej na bazie tlenku włókien (OxRAM).
#5. Rdzenie neuronowe
Są to jednostki przetwarzające przeznaczone do przeprowadzania symulacji i obliczeń sieci neuronowych.
#6. Czujniki sterowane zdarzeniami
Te zaawansowane czujniki wykrywają zmiany w danych i wyzwalają 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 służące do przechowywania informacji i ułatwiające uczenie się w układach neuromorficznych.
#8. Neuromorficzne platformy sprzętowe
Kompleksowe systemy przeznaczone do obsługi i realizacji aplikacji obliczeń neuromorficznych.
#9. Przetworniki cyfrowo-analogowe
Przetworniki DAC konwertują dane cyfrowe na sygnały analogowe w celu przetwarzania neuronowego.
Składniki oprogramowania obliczeń neuromorficznych
Źródło obrazu: Intel
#1. Symulatory sieci neuronowych
Są to programy, które emulują zachowanie impulsowych sieci neuronowych. Te wyspecjalizowane narzędzia umożliwiają testowanie i eksperymentowanie na komputerach neuromorficznych.
#2. Neuromorficzne ramy oprogramowania
Zaawansowane oprogramowanie ułatwiające opracowywanie i symulację modeli neuromorficznych oraz algorytmów obliczeń neuromorficznych.
#3. Algorytmy uczenia się
Te procedury oprogramowania umożliwiają sztucznym sieciom neuronowym dostosowywanie się i poprawę ich wydajności w miarę upływu czasu poprzez szkolenie.
#4. Biblioteki programowania neuromorficznego
Zestaw kolekcji gotowego 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
Te wyspecjalizowane narzędzia pozwalają programistom symulować zachowanie sprzętu neuromorficznego w konwencjonalnych systemach komputerowych w celu testowania i debugowania.
#7. Oprogramowanie interfejsu użytkownika
GUI lub CLI ułatwiają komunikację między sprzętem neuromorficznym a systemami komputerowymi wyższego poziomu. Narzędzia dodatkowo ułatwiają integrację z szerszymi aplikacjami.
#8. Zestawy do tworzenia oprogramowania neuromorficznego
Są to kompleksowe pakiety SDK, które zapewniają narzędzia, biblioteki i dokumentację do tworzenia aplikacji neuromorficznych.
Przypadki użycia obliczeń neuromorficznych
Pojazdy autonomiczne
Sprzęt i algorytmy neuromorficzne mogą pomóc samochodom autonomicznym w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym. Poprawi to w jeszcze większym stopniu bezpieczeństwo i nawigację w złożonych scenariuszach ruchu drogowego.
Rozpoznawanie obrazu
Obliczenia neuromorficzne mogą usprawnić rozpoznawanie obrazów, umożliwiając wydajne przetwarzanie danych wizualnych. W zastosowaniach takich jak rozpoznawanie twarzy w czasie rzeczywistym i wykrywanie obiektów może to być ogromny krok naprzód.
Przetwarzanie języka naturalnego
Może poprawić rozumienie mowy i języka w chatbotach AI, wirtualnych asystentach, narzędziach do analizy danych AI itp. To dodatkowo doprowadzi do bardziej konwersacyjnych i responsywnych interakcji.
Energooszczędne przetwarzanie danych
IoT i IIoT wymagają bardzo małych komputerów z możliwościami lokalnego przetwarzania przy możliwie najmniejszym zaopatrzeniu w energię. Technologia obliczeń neuromorficznych umożliwi twórcom sprzętu IoT tworzenie bardziej wydajnych i inteligentnych gadżetów do kontrolowania domów, biur i obiektów przemysłowych.
Przeczytaj także: IIoT vs IoT: różnice i podobieństwa
Bezpieczeństwo cybernetyczne
W ekosystemach cyberbezpieczeństwa i prywatności danych w Internecie przetwarzanie neuromorficzne może pomóc w wykrywaniu anomalii poprzez analizę wzorców ruchu sieciowego. Dzięki temu systemy te będą skuteczniej identyfikować potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa.
Zasoby edukacyjne
#1. Sieci neuronowe w Pythonie od podstaw: Udemy
To Udemy kurs o sieciach neuronowych w Pythonie oferuje praktyczne doświadczenie w przetwarzaniu neuromorficznym i uczeniu maszynowym. Uczy programowania sieci neuronowych od podstaw w prostym Pythonie.
Kurs wprowadzi Cię w ukryte warstwy i funkcje aktywacyjne, które pomogą Ci w tworzeniu bardziej przydatnych sieci. Pomaga także zrozumieć takie aspekty, jak warstwa wejściowa, warstwa wyjściowa, wagi, funkcja błędu, dokładność itp.
#2. Obliczenia neuromorficzne: klasa centralna
To darmowe kurs online jest dostępny za pośrednictwem YouTube i możesz uzyskać do niego dostęp w dogodnym dla siebie czasie. Czas trwania kursu wynosi ponad pół godziny.
Jest on podzielony na wiele sekcji, takich jak maszyna, która działa jak mózg, koniec paradygmatu Turinga-vona Neumanna, zakres temperatur operacyjnych, zdolności poznawcze ATI VS (EQ), globalne zużycie energii, limity obliczeń itp.
#3. Zasady i organizacja obliczeń neuromorficznych
Czytając tę książkę, poznasz zasady i organizację obliczeń neuromorficznych. Koncentruje się także na technikach budowania odpornego na uszkodzenia, skalowalnego sprzętu dla sieci neuronowych z możliwością uczenia się.
Oprócz udostępnienia przeglądu neuromorficznych systemów obliczeniowych, pozwala poznać podstawy sztucznych sieci neuronowych. Książka omawia także sztuczne neurony i ewolucję. Ponadto poznasz metody wdrażania sieci neuronowych w różnych podejściach, takie jak modele neuronów, technologie przechowywania i sieci komunikacji między neuronami.
Zasób ten okaże się przydatny dla osób chcących opracować wydajny system neuromorficzny w sprzęcie. Inne tematy omówione w tej książce to wyzwania związane z budowaniem architektury sieci neuronowych o gwałtownym charakterze, pojawiające się technologie pamięci, architektura systemów neuromorficznych itp.
#4. Obliczenia neuromorficzne i nie tylko: równoległe, przybliżone, bliskie pamięci i kwantowe
Książka ta oferuje dyskusję porównawczą na temat niektórych nowych trendów, takich jak obliczenia neuromorficzne, przybliżone, w pamięci, równoległe i kwantowe, które mogą pomóc w przezwyciężeniu ograniczeń prawa Moore’a.
W tym zasobie przedstawiono wykorzystanie wyżej wymienionych paradygmatów w celu zwiększenia możliwości obliczeniowych. Szczególnie pomaga programistom, gdy napotykają ograniczenia skalowania ze względu na wzrost mocy obliczeniowej. Co więcej, książka ta dostarcza najnowocześniejszego przeglądu obliczeń neuromorficznych i istotnych szczegółów innych paradygmatów.
#5. Inżynieria neuromorficzna
Po przeczytaniu tej książki będziesz w pełni rozumieć inżynierię neuromorficzną z perspektywy trzech różnych kategorii profesjonalistów: naukowca, architekta komputerowego i projektanta algorytmów.
Nie ma znaczenia, z jakiego środowiska pochodzisz — pozwala to zrozumieć koncepcje z różnych dziedzin i docenić tę dziedzinę. Oprócz tego zasób koncentruje się na podstawach modelowania neuronowego, obwodach neuromorficznych, strukturach inżynierii neuronowej, architekturach neuronowych i komunikacji opartej na zdarzeniach.
Po przeczytaniu tej książki inżynierowie neuromorficzni dowiedzą się o różnych aspektach inteligencji poznawczej.
#6. Neuromorficzne systemy obliczeniowe dla Przemysłu 4.0
Z tej książki dowiesz się o dziedzinie technologii mikrochipów opartej na obliczeniach neuronowych. Omawiając takie tematy, jak ochrona sieci neuronowych, rozpoznawanie emocji i uwierzytelnianie biometryczne, pozwala szczegółowo poznać to dynamiczne pole.
Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, naukowcem, badaczem czy pracownikiem naukowym, będzie to dla Ciebie niezbędne źródło informacji.
#7. Urządzenia neuromorficzne do obliczeń inspirowanych mózgiem
Jeśli chcesz poznać najnowocześniejsze technologie neuromorficzne, przeczytaj tę książkę. Napisany przez zespół doświadczonych inżynierów, zawiera obszerne omówienie wszystkich aspektów elektroniki neuromorficznej.
Obejmuje zarówno urządzenia memrystyczne, jak i neuromorficzne, uwzględnia najnowsze osiągnięcia w dziedzinie obliczeń inspirowanych pracą mózgu oraz bada ich potencjalne zastosowania w obliczeniach neuromorficznych i systemach percepcyjnych.
Wyzwania informatyki neuromorficznej
#1. Niedokładność
Choć komputery neuromorficzne są zdecydowanie bardziej wydajne energetycznie w porównaniu ze sprzętem neuronowym i procesorami graficznymi, nie są dokładniejsze od pozostałych.
#2. Brak zdefiniowanych benchmarków
W tej dziedzinie badań nie ma jasno określonych punktów odniesienia w zakresie wydajności i typowych problemów. Dlatego ocena wydajności i efektywności komputerów neuromorficznych jest dość trudna.
#3. Ograniczenia oprogramowania
Oprogramowanie obliczeń neuromorficznych wciąż pozostaje w tyle za sprzętem. Naukowcy w dalszym ciągu korzystają z oprogramowania i algorytmów przeznaczonych dla sprzętu von Neumanna, co ogranicza wyniki do podejść standardowych.
#4. Trudność użytkowania
Jeśli nie jesteś ekspertem, nie możesz używać komputerów neuromorficznych. Co więcej, eksperci nie stworzyli łatwych narzędzi i języków, aby każdy mógł z nich korzystać.
Obliczenia neuromorficzne: względy etyczne
Omawiając obliczenia neuromorficzne, nie możemy ignorować względów etycznych. Zawsze istnieje ryzyko niewłaściwego wykorzystania tej technologii. Można go używać do generowania fałszywych obrazów i filmów z zamiarem szerzenia dezinformacji, wprowadzania ludzi w błąd i wpływania na odbiór publiczny.
Może to być również przyczyną obaw poszczególnych osób o prywatność. Jeżeli będzie zbierał dane użytkowników bez zgody i wiedzy w celu przetwarzania ogromnych ilości danych, z pewnością wzbudzi to obawy. Oprócz tego obliczenia neuromorficzne mogą dziedziczyć błędy z danych szkoleniowych. Jeśli tak się stanie, przetwarzanie neuromorficzne może dawać nieuczciwe lub dyskryminujące wyniki.
Przyszłość obliczeń neuromorficznych
Obliczenia neuromorficzne mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki różne urządzenia komunikują się ze sobą. Dzięki niemu możesz w przyszłości spodziewać się energooszczędnych i inspirowanych pracą mózgu komputerów.
Przy pomocy algorytmów AI urządzenia będą się od siebie uczyć i będą lepiej reagować na zmiany. W rezultacie architektury sieciowe staną się bardziej wydajne i będą szybciej przetwarzać dane.
Obecnie może wykonywać zadania sensoryczne i percepcyjne. Można się jednak spodziewać, że dzięki szybszym i inteligentniejszym urządzeniom zmieni się sztuczna inteligencja, robotyka i opieka zdrowotna. Dzięki innowacjom w powiązanych sektorach można spodziewać się postępu w zakresie sprzętu i oprogramowania w przetwarzaniu neuromorficznym.
Następnie zapoznaj się z naszym szczegółowym artykułem na temat przetwarzania otoczenia.