Itt megtudhatja a neuromorf számítástechnika mögött rejlő technológiát és minden mást, amely hamarosan átalakítja a számítógépes dolgok létrehozását!
A számítógépek terhelése folyamatosan növekszik az olyan fejlett technológiák növekedésével, mint a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás (ML), a dolgok internete (IoT), az AI-robotok, az automatizált gyártósorok és még sok más.
A mai félvezető chipekkel dolgozó számítógépek elérték azt a képességüket, hogy gyorsabban dolgozzák fel a számításokat, kevesebb energiát fogyasztanak, hatékonyan oszlatják el a hőt, és végül azt a képességüket, hogy sokkal kisebbek legyenek, mint a kézi eszközök.
Itt jön a neuromorf számítástechnika! Ez a technológia lehetővé teszi az informatikusok és a neuromorf mérnökök számára, hogy emberi agyhoz hasonlóan működő számítógépeket készítsenek. Olvassa el a végéig, hogy megtudjon mindent, amit tudnia kell erről az élvonalbeli számítástechnikai technológiáról!
Tartalomjegyzék
Mi az a neuromorf számítástechnika?
A neuromorf számítástechnika olyan számítógépes architektúra, amely hasonlít az emberi agy működésére. Pontosabban, az informatikusok olyan szintetikus neuronok prototípusainak létrehozásán dolgoznak, amelyek utánozzák a biológiai neuronokat és azok szinapszisait.
Az emberi agy használ 86 milliárd neuron egy kompakt térben 1260 köbcentiméter. A neuronok közötti szinaptikus kapcsolat szabályozza a memóriát, a látást, az érvelést, a logikus gondolkodást, a motoros mozgásokat és a test sok más funkcióját. Természetesen nincs szükségünk külső hűtőrendszerre az agy feldolgozóegységeinek hűtéséhez, mert az rendkívül energiahatékony.
Így a valódi neuromorf számítógépek ugyanúgy működnek, mint az emberi agy, de mesterséges szinaptikus eszközöket, CPU-kat és GPU-kat használnak. Ezenkívül ezek a számítógépek képesek lesznek alkalmazkodni a helyzethez, és nem támaszkodnak teljes mértékben az előprogramozásra, amit a legtöbb szuper- és személyi számítógép megtesz.
Például a Intel Loihi 2 a második generációs neuromorf kutató chip. Körülbelül 1 millió szintetikus neuront tartalmaz chipenként, ami a biológiai agyrendszert utánozza a számítástechnikai rendszerekben. A Lava szoftverkeretrendszer üzemelteti, amely egy nyílt forráskódú operációs rendszer a neuromorf számítások kutatására és fejlesztésére.
Neuromorf mérnöki munka
Ez az a terület, ahol az informatikusok olyan számítógép-alkatrészeket tanulnak és terveznek a neuromorf számítástechnika céljából, mint a neuromorf chipek, mesterséges szinaptikus eszközök, energiahatékonysági stratégiák és még sok más.
Ebben a technológiai kutatási és fejlesztési tudományágban a mérnökök olyan neuromorf szenzorokon is dolgoznak majd, amelyek utánozzák az emberi szenzoros rendszereket, mint például a szem, a bőr, az idegimpulzusok stb.
Neuromorf számítástechnika: kulcsfontosságú alapelvek és fogalmak
Most megvitatjuk, hogyan működik a neuromorf számítástechnika.
Hogyan működik a neuromorf számítástechnika?
A neuromorf számítástechnika olyan hardverösszetevőket alkalmaz, amelyeket a biológiai agyban lévő neuronok és szinapszisok szerkezete és funkciói ihlettek. A neuromorf hardver elsődleges típusa a tüskés neurális hálózat (SNN), ahol a csomópontok, az úgynevezett tüskés neuronok, a biológiai neuronokhoz hasonlóan kezelik és tárolják az adatokat.
A mesterséges szinaptikus eszközök kapcsolatot létesítenek a tüskés neuronok között. Ezek az eszközök analóg áramkört alkalmaznak az agyi jelekhez hasonló elektromos jelek továbbítására. A bináris kódolást használó hagyományos számítógépekkel ellentétben a tüskés neuronok közvetlenül mérik és kódolják a diszkrét analóg jelváltozásokat.
A neuromorf számítástechnika hardverösszetevői
Kép jóváírása: Intel
#1. Spiking neuronok és szinaptikus eszközök
A szintetikus neuronok tüskeszerű elektromos jelek segítségével dolgozzák fel és továbbítják az adatokat. Ezek szinaptikus eszközökkel vannak összekötve.
A szinaptikus eszközök megismétlik a szinapszisokat a biológiai agyban. A szinaptikus eszközök lehetővé teszik a kommunikációt a tüskés neuronok között.
#2. Analóg áramkör
Ezek az áramkörök az agyi jeleket utánzó analóg technikával kezelik az elektromos jeleket.
#3. Memristorok
Ezek a nem illékony ellenállások képesek tárolni és feldolgozni a neuromorf hardverekben általánosan használt információkat.
#4. Neuromorf chipek
A neuromorf chipek speciális integrált áramkörök, amelyeket neuromorf számítási feladatokra terveztek. Ezek filamentáris oxid alapú rezisztív memóriatechnológián (OxRAM) alapuló számítógépes chipek.
#5. Neurális magok
Ezek neurális hálózati szimulációk és számítások futtatására szolgáló feldolgozó egységek.
#6. Eseményvezérelt érzékelők
Ezek a fejlett érzékelők észlelik az adatok változásait, és idegi válaszokat váltanak ki, így optimalizálják az energiahatékonyságot. Például az esemény alapú látásérzékelők (EVS) gyorsabban továbbíthatják az adatokat alacsony késleltetési idő mellett, a képpontok megvilágításának változásainak elemzésével.
#7. Memória egységek
Tárolóelemek az információk megtartásához és a tanulás megkönnyítéséhez neuromorf rendszerekben.
#8. Neuromorf hardverplatformok
Átfogó rendszerek neuromorf számítástechnikai alkalmazások támogatására és végrehajtására.
#9. Digitális-analóg konverterek
A DAC-ok a digitális adatokat analóg jelekké alakítják át neurális feldolgozáshoz.
A neuromorf számítástechnika szoftverösszetevői
Kép jóváírása: Intel
#1. Neurális hálózati szimulátorok
Ezek olyan programok, amelyek a spiking neurális hálózatok viselkedését emulálják. Ezek a speciális eszközök lehetővé teszik a tesztelést és a kísérletezést neuromorf számítógépeken.
#2. Neuromorf szoftver keretrendszerek
Fejlett szoftver, amely megkönnyíti a neuromorf modellek és algoritmusok fejlesztését és szimulációját a neuromorf számítástechnika számára.
#3. Tanulási algoritmusok
Ezek a szoftverrutinok lehetővé teszik a mesterséges neurális hálózatok számára, hogy alkalmazkodjanak és javítsák teljesítményüket az edzések során.
#4. Neuromorf programozási könyvtárak
Előre megírt kódok és függvények gyűjteménye a neuromorf alkalmazások fejlesztésének egyszerűsítésére.
#5. Neuromorphic Vision szoftver
Szoftver, amelyet vizuális adatok feldolgozására terveztek neuromorf látórendszerekben, például eseményalapú kamerákban.
#6. Neuromorf emulátorok
Ezek a speciális eszközök lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy szimulálják a neuromorf hardverek viselkedését a hagyományos számítógépes rendszereken tesztelés és hibakeresés céljából.
#7. Felhasználói felület szoftver
A grafikus felhasználói felületek vagy CLI-k megkönnyítik a kommunikációt a neuromorf hardver és a magasabb szintű számítástechnikai rendszerek között. Az eszközök tovább megkönnyítik a szélesebb körű alkalmazásokba való integrációt.
#8. Neuromorf szoftverfejlesztő készletek
Ezek átfogó SDK-csomagok, amelyek eszközöket, könyvtárakat és dokumentációt biztosítanak a neuromorf alkalmazások létrehozásához.
Használati esetek a neuromorf számítástechnikához
Autonóm járművek
A neuromorf hardverek és algoritmusok segíthetik az önvezető autókat a valós idejű döntések meghozatalában. Ez tovább javítja a biztonságot és a navigációt összetett forgalmi helyzetekben.
Képfelismerés
A neuromorf számítástechnika javíthatja a képfelismerést azáltal, hogy lehetővé teszi a vizuális adatok hatékony feldolgozását. Az olyan alkalmazásokban, mint a valós idejű arcfelismerés és a tárgyfelismerés, ez óriási ugrás lehet.
Természetes nyelvi feldolgozás
Javíthatja a beszéd- és nyelvértést az AI chatbotokban, a virtuális asszisztensekben, az AI-adatelemző eszközökben stb. Ez még több társalgási és reagáló interakciót eredményez.
Energiahatékony számítástechnika
Az IoT és az IIoT szuper kis méretű számítógépeket igényel helyi feldolgozási képességekkel a lehető legkisebb energiaellátás mellett. A neuromorf számítástechnika lehetővé teszi az IoT hardverfejlesztői számára, hogy hatékonyabb és intelligensebb modulokat állítsanak elő otthonok, irodák és ipari létesítmények vezérlésére.
Olvassa el még: IIoT vs IoT: Különbségek és hasonlóságok
Kiberbiztonság
A kiberbiztonsági és internetes adatvédelmi ökoszisztémákban a neuromorf számítástechnika a hálózati forgalmi minták elemzésével segítheti az anomáliák észlelését. Ezáltal ezek a rendszerek hatékonyabban azonosítják a potenciális biztonsági fenyegetéseket.
Tanulási források
#1. Neurális hálózatok Pythonban a semmiből: Udemy
Ez az Udemy tanfolyam a neurális hálózatokról Pythonban gyakorlati tapasztalatot kínál a neuromorf számítástechnika és a gépi tanulás terén. Megtanítja a neurális hálózatok programozását a semmiből sima Pythonban.
A kurzus rejtett rétegeket és aktiválási funkciókat mutat be, amelyekkel hasznosabb hálózatokat fejleszthetsz. Segít olyan szempontok megértésében is, mint a bemeneti réteg, a kimeneti réteg, a súlyok, a hibafüggvény, a pontosság stb.
#2. Neuromorf számítástechnika: Központi osztály
Ez ingyenes online tanfolyam a YouTube-on keresztül érhető el, és a megfelelő időben elérheti. A tanfolyam időtartama több mint fél óra.
Több részre oszlik, mint például a gép, amely úgy működik, mint az agy, a Turing-von Neumann paradigma vége, az ATI VS kognitív képességek működési hőmérséklet-tartománya (EQ), a globális energiafogyasztás, a számítási korlátok stb.
#3. A neuromorf számítástechnikai alapelvek és felépítés
A könyv olvasása során megismerheti a neuromorf számítástechnika alapelveit és felépítését. Emellett a tanulási képességekkel rendelkező neurális hálózatokhoz használható hibatűrő, méretezhető hardverek építési technikáira is összpontosít.
A neuromorf számítástechnikai rendszerek áttekintésének megosztása mellett lehetővé teszi a mesterséges neurális hálózatok alapjainak megismerését. A könyv tárgyalja a mesterséges neuronokat és az evolúciót is. Ezenkívül megtanulhatja a neurális hálózatok megvalósítási módszereit különféle megközelítésekben, például neuronmodelleket, tárolási technológiákat és neuronok közötti kommunikációs hálózatokat.
Ez az erőforrás hasznos lesz azok számára, akik hajlandóak hatékony neuromorf rendszert fejleszteni a hardverben. A könyvben tárgyalt további témák közé tartoznak a kiugró neurális hálózati architektúra felépítésének kihívásai, a feltörekvő memóriatechnológiák, a neuromorf rendszerarchitektúra stb.
#4. Neuromorf számítástechnika és azon túl: párhuzamos, közelítés, közeli memória és kvantum
Ez a könyv összehasonlító vitát kínál néhány új irányzatról, mint például a neuromorf, a közelítő, a memóriában, a párhuzamos és a kvantumszámítás, amelyek segíthetnek legyőzni a Moore-törvény korlátait.
Ez az erőforrás bemutatja a fent említett paradigmák használatát a számítási képességek javítására. Különösen segít a fejlesztőknek, ha a számítási teljesítmény növekedése miatt méretezési korlátokkal szembesülnek. Ezenkívül ez a könyv a legkorszerűbb áttekintést nyújtja a neuromorf számítástechnikáról és más paradigmák lényeges részleteiről.
#5. Neuromorf mérnöki munka
Miután elolvasta ezt a könyvet, teljes mértékben megérti a neuromorf mérnöki tudományokat három különböző kategóriájú szakember szemszögéből: a tudós, a számítógép-építész és az algoritmustervező.
Nem számít, milyen háttérből érkezett – lehetővé teszi a fogalmak megértését különböző tudományágakon keresztül, és értékeli a területet. Ezen kívül az erőforrás a neuronmodellezés, a neuromorf áramkörök, a neurális mérnöki keretrendszerek, a neurális architektúrák és az eseményalapú kommunikáció alapjaira összpontosít.
A könyv elolvasása után a neuromorf mérnökök megismerkednek a kognitív intelligencia különböző aspektusaival.
#6. Neuromorf számítástechnikai rendszerek az ipar számára 4.0
Ebből a könyvből megismerheti a neurális számítástechnikán alapuló mikrochip technológiai területet. Az olyan témákkal, mint a neurális hálózatok védelme, az érzelmek felismerése és a biometrikus hitelesítés, lehetővé teszi, hogy részletesen megismerje ezt a dinamikus területet.
Legyen Ön diák, tudós, kutató vagy akadémikus, ez alapvető forrásként fog működni az Ön számára.
#7. Neuromorf eszközök az agy által ihletett számítástechnikához
Ha szeretné felfedezni a legmodernebb neuromorf technológiákat, olvassa el ezt a könyvet. Szakértő mérnökök csapata írta, átfogóan tárgyalja a neuromorf elektronika minden aspektusát.
Mind a memrisztikus, mind a neuromorf eszközöket lefedi, tartalmazza az agy által ihletett számítástechnika legújabb fejlesztéseit, és feltárja a lehetséges alkalmazásokat a neuromorf számítástechnikában és az észlelési rendszerekben.
A neuromorf számítástechnika kihívásai
#1. Pontatlanság
Míg a neuromorf számítógépek energia szempontjából határozottan hatékonyabbak a neurális hardverekhez és a GPU-khoz képest, nem pontosabbak a többinél.
#2. Meghatározott referenciaértékek hiánya
Ez a kutatási terület nem rendelkezik egyértelműen meghatározott teljesítménymutatókkal és gyakori kihívásokkal kapcsolatban. Ezért a neuromorf számítógépek teljesítményének és hatékonyságának felmérése meglehetősen nehéz.
#3. Szoftver korlátozások
A neuromorf számítástechnika szoftvere még mindig le van maradva a hardver mögött. A kutatók továbbra is a Neumann-hardverhez szánt szoftvereket és algoritmusokat használják, ami az eredményeket a standard megközelítésekre korlátozza.
#4. Használati nehézség
Ha nem vagy szakértő, nem használhat neuromorf számítógépeket. Ráadásul a szakértők nem hoztak létre olyan egyszerű eszközöket és nyelveket, amelyek segítségével bárki használhatná őket.
Neuromorf számítástechnika: etikai megfontolások
Amikor a neuromorf számítástechnikáról beszélünk, nem szabad figyelmen kívül hagynunk az etikai megfontolásokat. Mindig fennáll a lehetőség, hogy visszaélnek ezzel a technológiával. Használható hamis képek és videók létrehozására téves információk terjesztése, az emberek félrevezetése és a közvélemény befolyásolása céljából.
Ez is oka lehet az egyének adatvédelmi aggályainak. Ha nagy mennyiségű adat feldolgozásához hozzájárulás vagy tudás nélkül gyűjti a felhasználók adatait, az minden bizonnyal aggályokat vet fel. Ezeken kívül a neuromorf számítástechnika torzításokat örökölhet a betanítási adatokból. Ha ez megtörténik, a neuromorf számítástechnika tisztességtelen vagy diszkriminatív eredményeket eredményezhet.
A neuromorf számítástechnika jövője
A neuromorf számítástechnika képes forradalmasítani a különböző eszközök egymással való kommunikációját. Segítségével a jövőben energiahatékony és agyilag inspirált számítástechnikára számíthat.
Az AI-algoritmusok segítségével az eszközök tanulnak egymástól, és jobban reagálnak a változásokra. Ennek eredményeként a hálózati architektúrák hatékonyabbá válnak, és gyorsabban dolgozzák fel az adatokat.
Jelenleg érzékelési és észlelési feladatokat tud végezni. Arra azonban számíthat, hogy gyorsabb és intelligensebb eszközökkel átalakítja a mesterséges intelligencia, a robotika és az egészségügyi területeket. A kapcsolódó ágazatok innovációjával hardveres és szoftveres fejlődésre számíthat a neuromorf számítástechnikában.
Ezután tekintse meg részletes cikkünket a környezeti számítástechnikáról.