У цій статті ви отримаєте інформацію про технологію нейроморфних обчислень та інші важливі аспекти, що лежать в її основі. Незабаром це може кардинально змінити підходи до створення речей за допомогою комп’ютерів!
Обсяги обчислювальних завдань, що лягають на комп’ютери, постійно зростають у зв’язку з розвитком передових технологій, таких як штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (МН), Інтернет речей (ІоТ), роботи з ШІ, автоматизовані виробничі лінії та багато іншого.
Сучасні комп’ютери, побудовані на напівпровідникових мікросхемах, досягли певних обмежень у швидкості обробки даних, зменшенні енергоспоживання, ефективному розсіюванні тепла та розмірах. Зрештою, їх неможливо зробити значно меншими за розміри кишенькових пристроїв.
Саме тут на сцену виходять нейроморфні обчислення! Ця технологія надає можливість комп’ютерним фахівцям та інженерам-нейроморфологам створювати комп’ютери, що функціонують подібно до людського мозку. Продовжуйте читати, щоб дізнатися все, що вам потрібно про цю перспективну обчислювальну технологію!
Що таке нейроморфні обчислення?
Нейроморфні обчислення – це архітектура комп’ютерів, що нагадує принципи роботи людського мозку. Зокрема, вчені-комп’ютерники працюють над розробкою прототипів штучних нейронів, які імітують біологічні нейрони та їхні синапси.
Людський мозок використовує приблизно 86 мільярдів нейронів у компактному об’ємі близько 1260 кубічних сантиметрів. Синаптичні зв’язки між цими нейронами забезпечують пам’ять, зір, міркування, логічне мислення, моторику та інші функції. Важливо, що нам не потрібна зовнішня система охолодження для підтримки роботи мозку, адже він є надзвичайно енергоефективним.
Таким чином, справжні нейроморфні комп’ютери функціонуватимуть як людський мозок, але з використанням штучних синаптичних пристроїв, процесорів та графічних процесорів. Ці комп’ютери будуть здатні адаптуватися до ситуацій і не покладатися лише на попереднє програмування, як це відбувається у більшості суперкомп’ютерів та персональних комп’ютерів.
Наприклад, Intel Loihi 2 – це друге покоління дослідницьких нейроморфних чіпів. Він містить близько 1 мільйона штучних нейронів на одному чіпі, імітуючи таким чином біологічну систему мозку в обчислювальних системах. Він працює на базі програмного середовища Lava, яке є операційною системою з відкритим кодом для дослідження та розробки нейроморфних обчислень.
Нейроморфна інженерія
Це напрям, у якому фахівці з комп’ютерних наук вивчають і розробляють компоненти для нейроморфних обчислень, такі як нейроморфні чіпи, штучні синаптичні пристрої та стратегії енергоефективності.
У цій дисципліні технологічних досліджень та розробок інженери також працюють над нейроморфними датчиками, що імітують сенсорні системи людини, такі як очі, шкіра та нервові імпульси.
Нейроморфні обчислення: Ключові принципи та поняття
- Біомімікрія: імітація структури та функціонування нейронних мереж людського мозку.
- Спайкові нейрони: штучні нейрони, що спілкуються за допомогою спайків або імпульсів активності.
- Паралельна обробка: одночасна обробка даних, подібно до того, як інформація обробляється в мозку.
- Обробка, керована подіями: фокусування на релевантних змінах даних, що допомагає заощаджувати енергію.
- Синаптична пластичність: адаптивні зв’язки між штучними нейронами для навчання та запам’ятовування.
- Стратегія низького енергоспоживання: пріоритет енергоефективності для мобільних та периферійних обчислень.
- Обробка в режимі реального часу: ідеальний варіант для застосувань, що вимагають швидкого прийняття рішень.
- Нейроморфне обладнання: спеціалізована апаратна архітектура для оптимізації нейроморфних обчислювальних завдань.
- Когнітивні обчислення: розробка систем, здатних виконувати когнітивні функції, такі як сприйняття та прийняття рішень.
- Міждисциплінарний підхід: поєднання нейронауки, інформатики та інженерії для вдосконалення нейроморфних обчислювальних систем.
Далі ми розглянемо, як працює нейроморфне обчислення.
Як працюють нейроморфні обчислення?
Нейроморфні обчислення використовують апаратні компоненти, що нагадують структури та функції нейронів і синапсів у біологічному мозку. Основним типом нейроморфного обладнання є імпульсна нейронна мережа (SNN), де вузли, відомі як імпульсні нейрони, керують та зберігають дані подібно до біологічних нейронів.
Штучні синаптичні пристрої встановлюють зв’язки між спайк-нейронами. Ці пристрої використовують аналогові схеми для передачі електричних сигналів, схожих на сигнали в 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. Спайкові нейрони та синаптичні пристрої
Штучні нейрони обробляють і передають дані за допомогою спайкоподібних електричних сигналів. Вони з’єднані із синаптичними пристроями.
Синаптичні пристрої відтворюють синапси в біологічному мозку та забезпечують зв’язок між спайковими нейронами.
#2. Аналогова схема
Ці схеми обробляють електричні сигнали за допомогою аналогових методів, що імітують сигнали мозку.
#3. Мемристори
Це енергонезалежні резистори, що здатні зберігати та обробляти інформацію, і зазвичай використовуються в нейроморфному обладнанні.
#4. Нейроморфні чіпи
Це спеціалізовані інтегральні схеми, призначені для нейроморфних обчислювальних завдань. Вони є комп’ютерними мікросхемами на основі резистивної пам’яті на основі 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 та запускають нейронні 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 для збереження інформації та 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, що імітують поведінку імпульсних нейронних мереж. Ці спеціалізовані інструменти дозволяють тестувати та експериментувати на нейроморфних комп’ютерах.
#2. Нейроморфні програмні фреймворки
Розширене програмне забезпечення, що полегшує розробку та моделювання нейроморфних моделей та алгоритмів.
#3. Алгоритми навчання
Ці програмні процедури дозволяють штучним нейронним мережам адаптуватися та покращувати свою продуктивність шляхом навчання.
#4. Бібліотеки нейроморфного програмування
Набір колекцій готового коду та функцій для спрощення розробки нейроморфних програм.
#5. Програмне забезпечення Neuromorphic Vision
Програмне забезпечення, призначене для обробки візуальних даних в нейроморфних системах зору, наприклад камерах 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
Інтерфейси GUI або CLI спрощують взаємодію між нейроморфним обладнанням та обчислювальними системами вищого рівня. Вони також полегшують інтеграцію в ширші програми.
#8. Нейроморфні комплекти розробки програмного забезпечення
Комплексні пакети SDK, що 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, покращуючи безпеку та навігацію в умовах складного дорожнього руху.
Розпізнавання зображень
Нейроморфні обчислення можуть покращити розпізнавання зображень, забезпечуючи ефективну обробку візуальних даних. Це може значно вдосконалити такі програми, як розпізнавання облич у реальному часі та виявлення об’єктів.
Обробка природної мови
Нейроморфні обчислення здатні покращити розуміння мовлення та мови в чат-ботах ШІ, віртуальних помічниках, інструментах аналізу даних ШІ та інше, забезпечуючи більш природну та чуйну взаємодію.
Енергоефективні обчислення
ІоТ та ІІоТ вимагають дуже малих комп’ютерів зі здатністю до локальної обробки при мінімальному споживанні енергії. Технологія нейроморфних обчислень дасть змогу розробникам апаратного забезпечення ІоТ створювати ефективніші та розумніші гаджети для керування будинками, офісами та промисловими об’єктами.
Читайте також: ІІоТ проти ІоТ: відмінності та подібності
Кібербезпека
У кібербезпеці та конфіденційності даних нейроморфні обчислення можуть допомогти виявляти аномалії шляхом аналізу моделей мережевого трафіку, роблячи виявлення потенційних загроз безпеці ефективнішим.
Навчальні ресурси
#1. Нейронні мережі в Python з нуля: Udemy
Цей курс нейронних мереж на Python від Udemy дає практичний досвід нейроморфних обчислень та машинного навчання. Він навчить вас програмувати нейронні мережі з нуля за допомогою простого Python.
Курс ознайомить вас з прихованими шарами та функціями активації для розробки корисних мереж. Ви також зможете зрозуміти такі аспекти, як вхідний рівень, вихідний рівень, ваги, функція помилок, точність тощо.
#2. Нейроморфні обчислення: Class Central
Це безкоштовний онлайн-курс доступний на YouTube, і ви можете отримати до нього доступ у зручний для вас час. Курс триває понад пів години.
Він поділений на кілька розділів, таких як “Машина, що 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
У цій книзі ви дізнаєтеся про принципи та організацію нейроморфних обчислень. Основна увага приділяється методам створення відмовостійкого масштабованого апаратного забезпечення для нейронних мереж зі здатністю до навчання.
Крім огляду нейроморфних обчислювальних систем, вона дає змогу вивчити основи штучних нейронних мереж. У книзі також йдеться про штучні нейрони та їхню еволюцію. Крім того, ви ознайомитеся з методами реалізації нейронних мереж у різних підходах, таких як нейронні моделі, технології зберігання та міжнейронні комунікаційні мережі.
Цей ресурс є корисним для тих, хто хоче розробляти ефективну нейроморфну систему в апаратному забезпеченні. Інші теми, що обговорюються в книзі, – це проблеми побудови архітектури нейронної мережі, що розвивається, нові технології пам’яті, архітектура нейроморфної системи тощо.
#4. Нейроморфні обчислення та інше: паралельні, наближені, майже пам’ятні та квантові
Ця книга пропонує порівняльний аналіз нових тенденцій, таких як нейроморфні, наближені, в пам’яті, паралельні та квантові обчислення, які можуть допомогти подолати обмеження закону Мура.
Книга демонструє використання вищезгаданих парадигм для покращення обчислювальних можливостей. Це особливо корисно для розробників, що стикаються з обмеженнями масштабування через збільшення обчислювальної потужності. Крім того, цей ресурс містить огляд сучасного стану нейроморфних обчислень та важливі деталі інших парадигм.
#5. Нейроморфна інженерія
Прочитавши цю книгу, ви отримаєте повне розуміння нейроморфної інженерії з точки зору трьох різних категорій фахівців: науковця, комп’ютерного архітектора та розробника алгоритмів.
Книга дає змогу зрозуміти концепції в різних дисциплінах і оцінити всю сферу, незалежно від рівня ваших початкових знань. Крім цього, ресурс зосереджено на основах нейронного моделювання, нейроморфних ланцюгах, фреймворках нейронної інженерії, нейронних архітектурах та комунікаціях на основі подій.
Прочитавши цю книгу, інженери-нейроморфологи дізнаються про різні аспекти когнітивного інтелекту.
#6. Нейроморфні обчислювальні системи для промисловості 4.0
У цій книзі ви дізнаєтеся про сферу технології нейронних обчислень на основі мікрочіпів. Охоплюючи такі теми, як захист нейронних мереж, розпізнавання емоцій та біометричну автентифікацію, ви можете детально вивчити цю динамічну галузь.
Незалежно від того, чи ви студент, науковець, дослідник або академік, ця книга стане для вас важливим ресурсом.
#7. Нейроморфні пристрої для обчислень, натхненних мозком
Якщо ви бажаєте вивчити передові нейроморфні технології, прочитайте цю книгу. Написана групою експертів-інженерів, вона містить всебічне обговорення всіх аспектів нейроморфної електроніки.
Книга охоплює як мемристичні, так і нейроморфні пристрої, містить останні розробки в обчисленнях, натхненних мозком, і досліджує їхні потенційні застосування в нейроморфних обчисленнях та системах сприйняття.
Проблеми нейроморфних обчислень
#1. Неточність
Хоча нейроморфні комп’ютери, безумовно, ефективніші з точки зору енергоспоживання порівняно з нейронним обладнанням та графічними процесорами, вони не є точнішими за них.
#2. Відсутність визначених контрольних показників
Ця галузь досліджень не має чітко визначених контрольних показників продуктивності та типових проблем. Тому оцінка продуктивності та ефективності нейроморфних комп’ютерів є досить складною.
#3. Обмеження програмного забезпечення
Програмне забезпечення для 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
Без наявності експертних знань використання нейроморфних комп’ютерів є складним. Крім того, експерти ще не створили простих інструментів та мов, щоб вони були доступними для кожного.
Нейроморфні обчислення: Етичні міркування
Обговорюючи нейроморфні обчислення, не слід ігнорувати етичні міркування. Завжди існує ймовірність зловживання цією технологією. Її можна використовувати для створення підроблених зображень і відео з метою поширення дезінформації, введення людей в оману та впливу на громадську думку.
Також виникають занепокоєння щодо конфіденційності. Якщо технологія збирає дані користувачів без їхньої згоди чи відома для обробки великих масивів даних, це викликає занепокоєння. Крім того, нейроморфні обчислення можуть успадковувати упередження від навчальних даних. Це може призвести до несправедливих або дискримінаційних результатів.
Майбутнє нейроморфних обчислень
Нейроморфні обчислення здатні революціонізувати спосіб взаємодії різних пристроїв. У майбутньому можна розраховувати на енергоефективні обчислення.
За допомогою алгоритмів штучного інтелекту пристрої будуть навчатися один від одного та краще реагувати на зміни. В результаті мережеві архітектури стануть ефективнішими та швидше оброблятимуть дані.
Наразі технологія може виконувати завдання чутливості та сприйняття, але в перспективі можна очікувати, що вона змінить сфери ШІ, робототехніки та охорони здоров’я за допомогою швидших та розумніших пристроїв. Завдяки інноваціям у суміжних секторах можна очікувати прогресу апаратного та програмного забезпечення для нейроморфних обчислень.
Радимо ознайомитись із нашою детальною статтею про навколишні обчислення.