Тут ви дізнаєтесь про технологію та все інше, що лежить в основі нейроморфних обчислень, що незабаром змінить те, як ви створюєте речі за допомогою комп’ютерів!
Робочі навантаження на комп’ютери постійно зростають із розвитком передових технологій, таких як штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML), Інтернет речей (IoT), роботи AI, автоматизовані виробничі лінії та багато іншого.
Сучасні комп’ютери, що працюють з напівпровідниковими мікросхемами, досягли своєї здатності швидше обробляти обчислення, споживати менше енергії, ефективно розсіювати тепло і, нарешті, їх здатність стати набагато меншими за кишенькові пристрої.
Ось і нейроморфні обчислення! Ця технологія дозволяє комп’ютерникам та інженерам-нейроморфологам створювати комп’ютери, які функціонують як людський мозок. Продовжуйте читати до кінця, щоб дізнатися все, що вам потрібно знати про цю передову обчислювальну технологію!
Що таке нейроморфні обчислення?
Нейроморфні обчислення — це комп’ютерна архітектура, яка нагадує роботу людського мозку. Зокрема, комп’ютерні вчені працюють над створенням прототипів синтетичних нейронів, які імітують біологічні нейрони та їхні синапси.
Людський мозок використовує 86 мільярдів нейронів в компактному просторі 1260 кубічних сантиметрів. Синаптичний зв’язок між цими нейронами контролює пам’ять, зір, міркування, логічне мислення, моторику та багато інших функцій організму. Звичайно, нам не потрібна зовнішня система охолодження для охолодження процесорних блоків мозку, тому що вона дуже енергоефективна.
Таким чином, справжні нейроморфні комп’ютери функціонуватимуть так само, як людський мозок, але з використанням штучних синаптичних пристроїв, процесорів і графічних процесорів. Крім того, ці комп’ютери зможуть адаптуватися до ситуації і не повністю покладатися на попереднє програмування, як це робить більшість супер- та персональних комп’ютерів.
Наприклад, Intel Loihi 2 це нейроморфний дослідницький чіп другого покоління. Він містить близько 1 мільйона синтетичних нейронів на чіп, імітуючи біологічну систему мозку в обчислювальних системах. Він працює за допомогою програмного середовища Lava, яке є операційною системою з відкритим кодом для дослідження та розробки нейроморфних обчислень.
Нейроморфна інженерія
Це сфера зусиль, де комп’ютерні науковці вивчають і проектують комп’ютерні частини для нейроморфних обчислень, як-от нейроморфні чіпи, штучні синаптичні пристрої, стратегії енергоефективності тощо.
У цій дисципліні технологічних досліджень і розробок інженери також працюватимуть над нейроморфними датчиками, що імітують сенсорні системи людини, такі як очі, шкіра, нервові імпульси тощо.
Нейроморфні обчислення: ключові принципи та поняття
Тепер ми обговоримо, як працює нейроморфне обчислення.
Як працює нейроморфне обчислення?
Нейроморфні обчислення використовують апаратні компоненти, натхненні структурами та функціями нейронів і синапсів у біологічному мозку. Основним типом нейроморфного обладнання є імпульсна нейронна мережа (SNN), де вузли, відомі як імпульсні нейрони, керують і зберігають дані так само, як біологічні нейрони.
Штучні синаптичні пристрої встановлюють зв’язки між спайк-нейронами. Ці пристрої використовують аналогові схеми для передачі електричних сигналів, схожих на сигнали мозку. На відміну від звичайних комп’ютерів, які використовують двійкове кодування, імпульсні нейрони безпосередньо вимірюють і кодують дискретні зміни аналогового сигналу.
Апаратні компоненти нейроморфних обчислень
Кредит зображення: Intel
#1. Шипи нейронів і синаптичних пристроїв
Синтетичні нейрони обробляють і передають дані за допомогою спайкоподібних електричних сигналів. Вони пов’язані із синаптичними пристроями.
Синаптичні пристрої відтворюють синапси в біологічному мозку. Синаптичні пристрої забезпечують зв’язок між спайковими нейронами.
#2. Аналогова схема
Ці схеми обробляють електричні сигнали аналоговою технікою, яка імітує сигнали мозку.
#3. Мемристори
Ці енергонезалежні резистори можуть зберігати та обробляти інформацію, яка зазвичай використовується в нейроморфному обладнанні.
#4. Нейроморфні чіпи
Нейроморфні мікросхеми — це спеціалізовані інтегральні схеми, призначені для нейроморфних обчислювальних завдань. Це комп’ютерні мікросхеми на основі резистивної пам’яті на основі ниткоподібного оксиду (OxRAM).
#5. Нейронні ядра
Це блоки обробки, призначені для моделювання та обчислень нейронної мережі.
#6. Датчики, керовані подіями
Ці вдосконалені датчики виявляють зміни в даних і запускають нервові реакції, оптимізуючи енергоефективність. Наприклад, датчики зору на основі подій (EVS) можуть передавати дані швидше з малими затримками, аналізуючи зміни освітлення в пікселях.
#7. Одиниці пам’яті
Компоненти зберігання для збереження інформації та полегшення навчання в нейроморфних системах.
#8. Нейроморфні апаратні платформи
Комплексні системи, розроблені для підтримки та виконання нейроморфних обчислювальних програм.
#9. Цифро-аналогові перетворювачі
ЦАП перетворюють цифрові дані в аналогові сигнали для нейронної обробки.
Програмні компоненти нейроморфних обчислень
Кредит зображення: Intel
#1. Симулятори нейронних мереж
Це програми, які емулюють поведінку імпульсних нейронних мереж. Ці спеціалізовані інструменти дозволяють тестувати та експериментувати на нейроморфних комп’ютерах.
#2. Нейроморфні програмні рамки
Розширене програмне забезпечення, яке полегшує розробку та моделювання нейроморфних моделей і алгоритмів для нейроморфних обчислень.
#3. Алгоритми навчання
Ці програмні процедури дозволяють штучним нейронним мережам адаптуватися та покращувати свою продуктивність з часом шляхом навчання.
#4. Бібліотеки нейроморфного програмування
Набір колекцій попередньо написаного коду та функцій для спрощення розробки нейроморфних програм.
#5. Програмне забезпечення Neuromorphic Vision
Програмне забезпечення, розроблене для обробки візуальних даних у нейроморфних системах зору, наприклад камери на основі подій.
#6. Нейроморфні емулятори
Ці спеціалізовані інструменти дозволяють розробникам моделювати поведінку нейроморфного обладнання на звичайних комп’ютерних системах для тестування та налагодження.
#7. Програмне забезпечення інтерфейсу користувача
GUI або CLI полегшують зв’язок між нейроморфним обладнанням і обчислювальними системами вищого рівня. Інструменти додатково полегшують інтеграцію в більш широкі програми.
#8. Нейроморфні комплекти розробки програмного забезпечення
Це комплексні пакети SDK, які містять інструменти, бібліотеки та документацію для створення нейроморфних програм.
Випадки використання для нейроморфних обчислень
Автономні транспортні засоби
Нейроморфне обладнання та алгоритми можуть допомогти безпілотним автомобілям приймати рішення в реальному часі. Це ще більше покращить безпеку та навігацію у складних ситуаціях дорожнього руху.
Розпізнавання зображень
Нейроморфні обчислення можуть покращити розпізнавання зображень, забезпечуючи ефективну обробку візуальних даних. У таких програмах, як розпізнавання обличчя в реальному часі та виявлення об’єктів, це може стати величезним кроком.
Обробка природної мови
Це може покращити розуміння мовлення та мови в чат-ботах штучного інтелекту, віртуальних помічниках, інструментах аналізу даних штучного інтелекту тощо. Це також сприятиме більшій розмовній та чуйній взаємодії.
Енергоефективне обчислення
IoT та IIoT вимагають супермаленьких комп’ютерів із можливостями локальної обробки за мінімального енергоспоживання. Технологія нейроморфних обчислень дозволить розробникам апаратного забезпечення IoT створювати більш ефективні та розумні гаджети для керування будинками, офісами та промисловими об’єктами.
Читайте також: IIoT проти IoT: відмінності та подібності
Кібербезпека
В екосистемах кібербезпеки та конфіденційності даних в Інтернеті нейроморфні обчислення можуть допомогти у виявленні аномалій шляхом аналізу моделей мережевого трафіку. Таким чином, ці системи ефективніше виявлятимуть потенційні загрози безпеці.
Навчальні ресурси
#1. Нейронні мережі в Python з нуля: Udemy
Це Udemy курс нейронних мереж на Python пропонує вам практичний досвід нейроморфних обчислень і машинного навчання. Він навчить вас програмувати нейронні мережі з нуля на простому Python.
Курс познайомить вас із прихованими шарами та функціями активації для розробки більш корисних мереж. Це також допоможе вам зрозуміти такі аспекти, як вхідний рівень, вихідний рівень, ваги, функція помилок, точність тощо.
#2. Нейроморфні обчислення: Class Central
Це безкоштовно онлайн курс доступний через YouTube, і ви можете отримати до нього доступ у зручний для вас час. Тривалість курсу більше півгодини.
Він поділений на кілька розділів, таких як «Машина, яка працює як мозок», «Кінець парадигми Тюрінга-фон Неймана», «Діапазон робочих температур ATI проти когнітивних здібностей (EQ), «Глобальне енергоспоживання», «Обмеження обчислень» тощо.
#3. Принципи та організація нейроморфних обчислень
Читаючи цю книгу, ви дізнаєтесь про принципи та організацію нейроморфних обчислень. Він також зосереджений на методах створення відмовостійкого масштабованого апаратного забезпечення для нейронних мереж із можливостями навчання.
Окрім огляду нейроморфних обчислювальних систем, він дає змогу вивчити основи штучних нейронних мереж. У книзі також йдеться про штучні нейрони та еволюцію. Крім того, ви дізнаєтеся про методи реалізації нейронних мереж у різних підходах, таких як нейронні моделі, технології зберігання та міжнейронні комунікаційні мережі.
Цей ресурс виявиться корисним для тих, хто хоче розробити ефективну нейроморфну систему в апаратному забезпеченні. Інші теми, які обговорюються в цій книзі, — це проблеми побудови архітектури нейронної мережі, що розвивається, нові технології пам’яті, архітектура нейроморфної системи тощо.
#4. Нейроморфні обчислення та інше: паралельні, апроксимаційні, майже пам’ятні та квантові
Ця книга пропонує порівняльне обговорення деяких нових тенденцій, таких як нейроморфні, наближені, в пам’яті, паралельні та квантові обчислення, які можуть допомогти вам подолати обмеження закону Мура.
Цей ресурс демонструє використання вищезгаданих парадигм для покращення обчислювальних можливостей. Це особливо допомагає розробникам, коли вони стикаються з обмеженнями масштабування через збільшення обчислювальної потужності. Крім того, ця книга містить найсучасніший огляд нейроморфних обчислень і важливі деталі інших парадигм.
#5. Нейроморфна інженерія
Прочитавши цю книгу, ви отримаєте повне розуміння нейроморфної інженерії з точки зору трьох різних категорій професіоналів: науковця, комп’ютерного архітектора та розробника алгоритмів.
Неважливо, з якого рівня ви прийшли — це дає вам змогу зрозуміти концепції в різних дисциплінах і оцінити поле. Окрім цього, ресурс зосереджений на основах нейронного моделювання, нейроморфних ланцюгах, фреймворках нейронної інженерії, нейронних архітектурах та комунікації на основі подій.
Прочитавши цю книгу, інженери-нейроморфологи дізнаються про різні аспекти когнітивного інтелекту.
#6. Нейроморфні обчислювальні системи для промисловості 4.0
З цієї книги ви дізнаєтеся про сферу технології нейронних обчислень на основі мікрочіпів. Охоплюючи такі теми, як захист нейронної мережі, розпізнавання емоцій і біометричну автентифікацію, ви можете детально вивчити цю динамічну сферу.
Незалежно від того, чи ви студент, науковець, дослідник чи академік, він буде для вас важливим ресурсом.
#7. Нейроморфні пристрої для обчислень, натхненних мозком
Якщо ви хочете вивчити передові нейроморфні технології, прочитайте цю книгу. Написаний групою експертів-інженерів, він містить всебічне обговорення всіх аспектів нейроморфної електроніки.
Він охоплює як мемристичні, так і нейроморфні пристрої, містить останні розробки в обчисленнях, натхненних мозком, і досліджує його потенційні застосування в нейроморфних обчисленнях і системах сприйняття.
Проблеми нейроморфних обчислень
#1. неточність
Хоча нейроморфні комп’ютери безперечно ефективніші з точки зору енергії порівняно з нейронним обладнанням і графічним процесором, вони не точніші за решту.
#2. Відсутність визначених контрольних показників
Ця галузь досліджень не має чітко визначених контрольних показників продуктивності та типових проблем. Отже, оцінка продуктивності та ефективності нейроморфних комп’ютерів досить складна.
#3. Обмеження програмного забезпечення
Програмне забезпечення нейроморфних обчислень все ще відстає від апаратного забезпечення. Дослідники все ще використовують програмне забезпечення та алгоритми, призначені для апаратного забезпечення фон Неймана, що обмежує результати стандартними підходами.
#4. Складність використання
Якщо ви не експерт, ви не можете використовувати нейроморфні комп’ютери. Крім того, експерти не створили легких інструментів і мов, щоб ними міг користуватися кожен.
Нейроморфні обчислення: Етичні міркування
Обговорюючи нейроморфні обчислення, ми не повинні ігнорувати етичні міркування. Завжди існує ймовірність неправильного використання цієї технології. Його можна використовувати для створення підроблених зображень і відео з метою поширення дезінформації, введення людей в оману та впливу на громадське сприйняття.
Це також може бути причиною занепокоєння окремих осіб щодо конфіденційності. Якщо він збирає дані користувачів без згоди чи відома для обробки величезних обсягів даних, це, безумовно, викличе занепокоєння. Окрім цього, нейроморфні обчислення можуть успадковувати упередження від навчальних даних. Якщо це станеться, нейроморфні обчислення можуть дати несправедливі або дискримінаційні результати.
Майбутнє нейроморфних обчислень
Нейроморфні обчислення здатні революціонізувати спосіб спілкування різних пристроїв один з одним. З його допомогою ви можете розраховувати на енергоефективні обчислення в майбутньому.
За допомогою алгоритмів штучного інтелекту пристрої навчатимуться один від одного та будуть краще реагувати на зміни. У результаті мережеві архітектури стануть більш ефективними та швидше оброблятимуть дані.
В даний час він може виконувати завдання чутливості та сприйняття. Однак ви можете очікувати, що він змінить сфери ШІ, робототехніки та охорони здоров’я за допомогою швидших і розумніших пристроїв. Завдяки інноваціям у суміжних секторах ви можете очікувати прогрес апаратного та програмного забезпечення нейроморфних обчислень.
Далі ознайомтеся з нашою докладною статтею про навколишнє обчислення.
