Aici veți învăța tehnologia și orice altceva din spatele calculului neuromorf, care va transforma în curând modul în care creați lucruri folosind computere!
Volumul de lucru al computerelor este în continuă creștere odată cu creșterea tehnologiei avansate, cum ar fi inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML), Internetul obiectelor (IoT), roboții AI, liniile de producție automatizate și multe altele.
Calculatoarele actuale care lucrează cu cipuri semiconductoare și-au atins capacitatea de a procesa calculele mai rapid, de a consuma mai puțină energie, de a disipa căldura eficient și, în cele din urmă, de capacitatea lor de a deveni mult mai mici decât dispozitivele portabile.
Aici vine calculul neuromorf! Această tehnologie permite informaticienților și inginerilor neuromorfi să creeze computere care să funcționeze ca creierul uman. Continuați să citiți până la sfârșit pentru a afla tot ce trebuie să știți despre această tehnologie de calcul de ultimă oră!
Cuprins
Ce este calculul neuromorfic?
Calculul neuromorfic este o arhitectură de computer care seamănă cu modul în care funcționează creierul uman. Mai exact, informaticienii lucrează pentru a crea prototipuri de neuroni sintetici care imită neuronii biologici și sinapsele acestora.
Creierul uman folosește 86 de miliarde de neuroni intr-un spatiu compact de 1260 centimetri cubi. Conectivitatea sinaptică dintre acești neuroni controlează memoria, vederea, raționamentul, gândirea logică, mișcările motorii și multe alte funcții ale corpului. Desigur, nu avem nevoie de niciun sistem de răcire extern pentru a răci unitățile de procesare ale creierului, deoarece este foarte eficient din punct de vedere energetic.
Astfel, computerele neuromorfe reale vor funcționa la fel ca creierul uman, dar folosind dispozitive sinaptice artificiale, procesoare și GPU. De asemenea, aceste calculatoare se vor putea adapta la situație și nu se vor baza pe deplin pe preprogramare, ceea ce fac majoritatea computerelor super și personale.
De exemplu, cel Intel Loihi 2 este a doua generație de cip de cercetare neuromorfă. Conține aproximativ 1 milion de neuroni sintetici pe cip, imitând sistemul biologic al creierului în sistemele de calcul. Este operat de framework-ul software Lava, care este un sistem de operare open-source pentru cercetarea și dezvoltarea de calcul neuromorfic.
Inginerie neuromorfă
Este domeniul de activitate în care oamenii de știință în domeniul informaticii învață și proiectează piese de computer în scopul calculării neuromorfe, cum ar fi cipuri neuromorfe, dispozitive sinaptice artificiale, strategii de eficiență energetică și multe altele.
În această disciplină de cercetare și dezvoltare tehnologică, inginerii vor lucra și la senzori neuromorfi care imită sistemele senzoriale la oameni, cum ar fi ochii, pielea, impulsurile nervoase etc.
Calcul neuromorfic: principii și concepte cheie
Acum, vom discuta cum funcționează calculul neuromorf.
Cum funcționează calculul neuromorfic?
Calculul neuromorfic folosește componente hardware inspirate de structurile și funcțiile neuronilor și sinapselor din creierul biologic. Tipul principal de hardware neuromorf este rețeaua neuronală spiking (SNN), unde nodurile, cunoscute sub numele de neuroni spiking, gestionează și stochează date la fel ca neuronii biologici.
Dispozitivele sinaptice artificiale stabilesc conexiuni între neuronii cu vârfuri. Aceste dispozitive folosesc circuite analogice pentru a transmite semnale electrice asemănătoare cu semnalele creierului. Spre deosebire de computerele convenționale care folosesc codificare binară, neuronii de vârf măsoară și codifică direct modificările discrete ale semnalului analogic.
Componentele hardware ale calculului neuromorfic
Credit imagine: Intel
#1. Spiking Neuroni și dispozitive sinaptice
Neuronii sintetici procesează și transmit date folosind semnale electrice de tip spike. Acestea sunt conectate cu dispozitive sinaptice.
Dispozitivele sinaptice reproduc sinapsele din creierul biologic. Dispozitivele sinaptice permit comunicarea între neuronii în creștere.
#2. Circuite analogice
Aceste circuite gestionează semnalele electrice într-o tehnică analogică care imită semnalele creierului.
#3. Memristori
Aceste rezistențe nevolatile pot stoca și procesa informații utilizate în mod obișnuit în hardware-ul neuromorf.
#4. Chipsuri neuromorfe
Chipurile neuromorfe sunt circuite integrate specializate concepute pentru sarcini de calcul neuromorfe. Acestea sunt cipuri de computer bazate pe tehnologie de memorie rezistivă pe bază de oxid filamentar (OxRAM).
#5. Miezuri neuronale
Acestea sunt unități de procesare dedicate rulării simulărilor și calculelor rețelelor neuronale.
#6. Senzori comandați de evenimente
Acești senzori avansați detectează modificări ale datelor și declanșează răspunsuri neuronale, optimizând eficiența energetică. De exemplu, senzorii de vedere bazați pe evenimente (EVS) pot transmite date mai rapid la latențe scăzute prin analizarea modificărilor de iluminare în pixeli.
#7. Unități de memorie
Componente de stocare pentru reținerea informațiilor și facilitarea învățării în sistemele neuromorfe.
#8. Platforme hardware neuromorfe
Sisteme cuprinzătoare concepute pentru a susține și executa aplicații de calcul neuromorfe.
#9. Convertoare digital-analogice
DAC-urile convertesc datele digitale în semnale analogice pentru procesarea neuronală.
Componentele software ale calculului neuromorfic
Credit imagine: Intel
#1. Simulatoare de rețele neuronale
Acestea sunt programe care emulează comportamentul rețelelor neuronale în creștere. Aceste instrumente specializate permit testarea și experimentarea pe computere neuromorfe.
#2. Cadre software neuromorfice
Software avansat care facilitează dezvoltarea și simularea modelelor și algoritmilor neuromorfi pentru calculul neuromorfic.
#3. Algoritmi de învățare
Aceste rutine software permit rețelelor neuronale artificiale să se adapteze și să-și îmbunătățească performanța în timp prin antrenament.
#4. Biblioteci de programare neuromorfă
Un set de colecții de cod și funcții pre-scrise pentru simplificarea dezvoltării aplicațiilor neuromorfe.
#5. Software de vedere neuromorfă
Software conceput pentru procesarea datelor vizuale în sisteme de vedere neuromorfă, cum ar fi camerele bazate pe evenimente.
#6. Emulatori neuromorfi
Aceste instrumente specializate permit dezvoltatorilor să simuleze comportamentul hardware-ului neuromorf pe sisteme informatice convenționale pentru testare și depanare.
#7. Software de interfață cu utilizatorul
GUI-urile sau CLI-urile facilitează comunicarea între hardware-ul neuromorf și sistemele de calcul de nivel superior. Instrumentele facilitează și mai mult integrarea în aplicații mai largi.
#8. Kituri de dezvoltare software neuromorfic
Acestea sunt pachete SDK cuprinzătoare care oferă instrumente, biblioteci și documentație pentru construirea de aplicații neuromorfe.
Cazuri de utilizare pentru calculul neuromorfic
Vehicule autonome
Hardware-ul și algoritmii neuromorfi pot ajuta mașinile care se conduc singure să ia decizii în timp real. Acest lucru va îmbunătăți și mai mult siguranța și navigația în scenarii complexe de trafic.
Recunoașterea imaginilor
Calculul neuromorf poate îmbunătăți recunoașterea imaginilor permițând procesarea eficientă a datelor vizuale. În aplicații precum recunoașterea facială în timp real și detectarea obiectelor, acesta ar putea fi un salt uriaș.
Procesarea limbajului natural
Poate îmbunătăți înțelegerea vorbirii și a limbii în chatbot-uri AI, asistenți virtuali, instrumente de analiză a datelor AI etc. Acest lucru va duce în continuare la interacțiuni mai conversaționale și receptive.
Calcul eficient din punct de vedere energetic
IoT și IIoT necesită computere de dimensiuni foarte mici, cu capacități de procesare locală la cel mai mic aport de energie posibil. Tehnologia de calcul neuromorfă va permite dezvoltatorilor de hardware IoT să producă gadgeturi mai eficiente și mai inteligente pentru a controla casele, birourile și instalațiile industriale.
Citește și: IIoT vs IoT: diferențe și asemănări
Securitate cibernetică
În ecosistemele de securitate cibernetică și de confidențialitate a datelor de pe internet, calculul neuromorf poate ajuta la detectarea anomaliilor prin analizarea tiparelor de trafic în rețea. Astfel, aceste sisteme vor identifica potențialele amenințări la securitate mai eficient.
Resurse de învățare
#1. Rețele neuronale în Python de la zero: Udemy
Acest Udemy curs despre rețele neuronale în Python vă oferă experiență practică în calculul neuromorf și învățarea automată. Vă învață să programați rețele neuronale de la zero în Python simplu.
Cursul vă va prezenta straturi ascunse și funcții de activare pentru a dezvolta rețele mai utile. De asemenea, vă ajută să înțelegeți aspecte precum stratul de intrare, stratul de ieșire, greutățile, funcția de eroare, acuratețea etc.
#2. Calcul neuromorfic: Class Central
Asta gratuit curs online este disponibil prin YouTube și îl puteți accesa la momentul potrivit. Durata cursului este mai mare de o jumătate de oră.
Este împărțit în mai multe secțiuni, cum ar fi Mașină care funcționează ca creierul, Sfârșitul paradigmei Turing-von Neumann, Gama de temperatură operațională ATI VS capacitatea cognitivă (EQ), Consumul global de energie, Limitele de calcul etc.
#3. Principiile și organizarea calculului neuromorfic
Citind această carte, veți afla principiile și organizarea calculului neuromorfic. De asemenea, se concentrează asupra tehnicilor de construire a hardware-ului scalabil tolerant la erori pentru rețele neuronale cu capacități de învățare.
Pe lângă împărtășirea unei imagini de ansamblu asupra sistemelor de calcul neuromorfe, vă permite să explorați elementele de bază ale rețelelor neuronale artificiale. Cartea discută, de asemenea, neuronii artificiali și evoluția. Mai mult, veți învăța metodele de implementare a rețelelor neuronale în diferite abordări, cum ar fi modele de neuroni, tehnologii de stocare și rețele de comunicații inter-neuroni.
Această resursă se va dovedi a fi benefică pentru cei care doresc să dezvolte un sistem neuromorf eficient în hardware. Alte teme discutate în această carte sunt provocările construirii unei arhitecturi de rețele neuronale în creștere, tehnologiile emergente de memorie, arhitectura sistemului neuromorf etc.
#4. Calcul neuromorfic și dincolo: paralel, aproximare, memorie apropiată și cuantică
Această carte oferă o discuție comparativă asupra unor noi tendințe, cum ar fi Neuromorfe, Aproximate, În memorie, Paralel și Quantum Computing, care vă pot ajuta să depășiți limitările legii lui Moore.
Această resursă prezintă utilizarea paradigmelor menționate mai sus pentru a îmbunătăți capacitatea de calcul. Ajută în special dezvoltatorii atunci când se confruntă cu limitări de scalare din cauza creșterii puterii de calcul. În plus, această carte oferă o imagine de ansamblu de ultimă generație asupra calculului neuromorf și detalii esențiale ale altor paradigme.
#5. Inginerie neuromorfă
După ce ați citit această carte, veți avea o înțelegere completă a ingineriei neuromorfe din perspectiva a trei categorii diferite de profesioniști: om de știință, arhitect de computer și proiectant de algoritm.
Nu contează din ce fundal ați venit – vă permite să înțelegeți conceptele prin diverse discipline și să apreciați domeniul. În afară de aceasta, resursa se concentrează pe fundamentele modelării neuronale, circuitelor neuromorfe, cadrelor de inginerie neuronală, arhitecturii neuronale și comunicării bazate pe evenimente.
După ce au citit această carte, inginerii neuromorfi vor afla despre diferitele aspecte ale inteligenței cognitive.
#6. Sisteme de calcul neuromorfe pentru industria 4.0
Din această carte, veți afla despre domeniul tehnologiei microcipurilor bazate pe calculul neuronal. Acoperând subiecte precum protecția rețelei neuronale, recunoașterea emoțiilor și autentificarea biometrică, vă permite să aflați în detaliu despre acest domeniu dinamic.
Indiferent dacă ești student, om de știință, cercetător sau academician, acesta va funcționa ca o resursă esențială pentru tine.
#7. Dispozitive neuromorfe pentru calculul inspirat de creier
Dacă doriți să explorați tehnologiile neuromorfe de ultimă oră, citiți această carte. Scris de o echipă de ingineri experți, are o discuție cuprinzătoare despre toate aspectele electronicii neuromorfe.
Acesta acoperă atât dispozitivele memristice, cât și cele neuromorfe, include dezvoltări recente în calculul inspirat de creier și explorează aplicațiile sale potențiale în calcularea neuromorfă și sistemele perceptuale.
Provocări ale calculului neuromorfic
#1. Inexactitate
În timp ce computerele neuromorfe sunt cu siguranță mai eficiente din punct de vedere energetic în comparație cu hardware-ul neuronal și GPU-urile, ele nu sunt mai precise decât restul.
#2. Lipsa unor benchmark-uri definite
Acest domeniu de cercetare nu are puncte de referință clar definite pentru performanță și probleme comune de provocare. Prin urmare, evaluarea performanței și eficienței computerelor neuromorfe este destul de dificilă.
#3. Limitări software
Software-ul de calcul neuromorf este încă în urmă cu hardware-ul. Cercetătorii încă folosesc software-ul și algoritmii destinati hardware-ului von Neumann, ceea ce limitează rezultatele la abordări standard.
#4. Dificultate de utilizare
Dacă nu ești un expert, nu poți folosi computere neuromorfe. În plus, experții nu au creat instrumente și limbaje simple, astfel încât oricine să le poată folosi.
Calcul neuromorfic: Considerații etice
În timp ce discutăm despre calculul neuromorfic, nu trebuie să ignorăm considerentele etice. Există întotdeauna șansa de a folosi greșit această tehnologie. Poate fi folosit pentru a genera imagini și videoclipuri false cu intenția de a răspândi dezinformări, de a induce oamenii în eroare și de a influența percepția publicului.
Ar putea fi, de asemenea, cauza preocupărilor privind confidențialitatea persoanelor. Dacă colectează datele utilizatorilor fără consimțământ sau cunoștințe pentru prelucrarea unor cantități uriașe de date, cu siguranță va ridica îngrijorări. În afară de acestea, calculul neuromorf ar putea moșteni părtiniri din datele de antrenament. Dacă se întâmplă acest lucru, calculul neuromorf poate produce rezultate nedrepte sau discriminatorii.
Viitorul calculului neuromorfic
Calculul neuromorfic este capabil să revoluționeze modul în care diferitele dispozitive comunică între ele. Cu ajutorul acestuia, vă puteți aștepta să aveți în viitor calculatoare eficiente din punct de vedere energetic și inspirate de creier.
Cu ajutorul algoritmilor AI, dispozitivele vor învăța unele de la altele și vor deveni mai receptive la schimbări. Ca rezultat, arhitecturile de rețea vor deveni mai eficiente și vor procesa datele mai rapid.
În prezent, poate îndeplini sarcini de detectare și percepție. Cu toate acestea, vă puteți aștepta să transforme AI, robotică și domeniile de asistență medicală cu dispozitive mai rapide și mai inteligente. Odată cu inovația din sectoarele conexe, vă puteți aștepta la progrese hardware și software în calculul neuromorf.
Apoi, consultați articolul nostru detaliat despre computerul ambiental.