Здесь вы изучите технологию и все остальное, лежащее в основе нейроморфных вычислений, которые вскоре изменят способ создания вещей с помощью компьютеров!
Рабочая нагрузка компьютеров постоянно растет с развитием передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML), Интернет вещей (IoT), роботы с искусственным интеллектом, автоматизированные производственные линии и многое другое.
Современные компьютеры, работающие на полупроводниковых чипах, достигли способности быстрее обрабатывать вычисления, потреблять меньше энергии, эффективно рассеивать тепло и, наконец, стали намного меньше портативных устройств.
А вот и нейроморфные вычисления! Эта технология позволяет ученым-компьютерщикам и нейроморфным инженерам создавать компьютеры, которые функционируют как человеческий мозг. Продолжайте читать до конца, чтобы узнать все, что вам нужно знать об этой передовой компьютерной технологии!
Оглавление
Что такое нейроморфные вычисления?
Нейроморфные вычисления — это компьютерная архитектура, напоминающая функционирование человеческого мозга. В частности, ученые-компьютерщики работают над созданием прототипов синтетических нейронов, имитирующих биологические нейроны и их синапсы.
Человеческий мозг использует 86 миллиардов нейронов в компактном пространстве 1260 кубических сантиметров. Синаптическая связь между этими нейронами контролирует память, зрение, рассуждение, логическое мышление, двигательные движения и многие другие функции организма. Конечно, нам не нужна никакая внешняя система охлаждения для охлаждения процессоров мозга, поскольку она очень энергоэффективна.
Таким образом, настоящие нейроморфные компьютеры будут функционировать так же, как человеческий мозг, но с использованием искусственных синаптических устройств, центральных и графических процессоров. Кроме того, эти компьютеры смогут адаптироваться к ситуации и не полностью полагаться на предварительное программирование, как это делают большинство супер- и персональных компьютеров.
Например, Интел Лойхи 2 — это нейроморфный исследовательский чип второго поколения. Он содержит около 1 миллиона синтетических нейронов на чип, имитируя биологическую систему мозга в вычислительных системах. Он управляется программной средой Lava, которая представляет собой операционную систему с открытым исходным кодом для исследований и разработок нейроморфных вычислений.
Нейроморфная инженерия
Это область деятельности, в которой ученые-компьютерщики изучают и проектируют компьютерные части для нейроморфных вычислений, такие как нейроморфные чипы, искусственные синаптические устройства, стратегии энергоэффективности и многое другое.
В этой области технологических исследований и разработок инженеры также будут работать над нейроморфными датчиками, имитирующими сенсорные системы человека, такие как глаза, кожа, нервные импульсы и т. д.
Нейроморфные вычисления: ключевые принципы и концепции
Теперь мы обсудим, как работают нейроморфные вычисления.
Как работают нейроморфные вычисления?
В нейроморфных вычислениях используются аппаратные компоненты, вдохновленные структурами и функциями нейронов и синапсов биологического мозга. Основным типом нейроморфного оборудования является импульсная нейронная сеть (SNN), в которой узлы, известные как импульсные нейроны, управляют и хранят данные так же, как биологические нейроны.
Искусственные синаптические устройства устанавливают связи между импульсными нейронами. Эти устройства используют аналоговую схему для передачи электрических сигналов, напоминающих сигналы мозга. В отличие от обычных компьютеров, использующих двоичное кодирование, импульсные нейроны непосредственно измеряют и кодируют дискретные изменения аналогового сигнала.
Аппаратные компоненты нейроморфных вычислений
Изображение предоставлено: Интел
№1. Спайковые нейроны и синаптические устройства
Синтетические нейроны обрабатывают и передают данные, используя импульсные электрические сигналы. Они связаны с синаптическими устройствами.
Синаптические устройства копируют синапсы биологического мозга. Синаптические устройства обеспечивают связь между импульсными нейронами.
№2. Аналоговая схема
Эти схемы обрабатывают электрические сигналы аналоговым способом, имитирующим сигналы мозга.
№3. Мемристоры
Эти энергонезависимые резисторы могут хранить и обрабатывать информацию, обычно используемую в нейроморфном оборудовании.
№4. Нейроморфные чипы
Нейроморфные чипы — это специализированные интегральные схемы, предназначенные для задач нейроморфных вычислений. Это компьютерные чипы на основе технологии резистивной памяти (OxRAM) на основе нитевидных оксидов.
№5. Нейронные ядра
Это процессоры, предназначенные для моделирования и вычислений нейронных сетей.
№6. Датчики, управляемые событиями
Эти усовершенствованные датчики обнаруживают изменения в данных и запускают нейронные реакции, оптимизируя энергоэффективность. Например, датчики изображения на основе событий (EVS) могут передавать данные быстрее и с низкой задержкой, анализируя изменения освещенности в пикселях.
№7. Единицы памяти
Компоненты хранения для хранения информации и облегчения обучения в нейроморфных системах.
№8. Нейроморфные аппаратные платформы
Комплексные системы, предназначенные для поддержки и выполнения нейроморфных вычислительных приложений.
№9. Цифро-аналоговые преобразователи
ЦАП преобразуют цифровые данные в аналоговые сигналы для нейронной обработки.
Программные компоненты нейроморфных вычислений
Изображение предоставлено: Интел
№1. Симуляторы нейронных сетей
Это программы, которые эмулируют поведение импульсных нейронных сетей. Эти специализированные инструменты позволяют проводить тестирование и эксперименты на нейроморфных компьютерах.
№2. Нейроморфные программные платформы
Передовое программное обеспечение, которое облегчает разработку и моделирование нейроморфных моделей и алгоритмов нейроморфных вычислений.
№3. Алгоритмы обучения
Эти программные процедуры позволяют искусственным нейронным сетям адаптироваться и улучшать свою производительность с течением времени посредством обучения.
№4. Библиотеки нейроморфного программирования
Набор коллекций заранее написанного кода и функций для упрощения разработки нейроморфных приложений.
№5. Программное обеспечение нейроморфного зрения
Программное обеспечение, предназначенное для обработки визуальных данных в нейроморфных системах зрения, таких как камеры, основанные на событиях.
№6. Нейроморфные эмуляторы
Эти специализированные инструменты позволяют разработчикам моделировать поведение нейроморфного оборудования в обычных компьютерных системах для тестирования и отладки.
№7. Программное обеспечение пользовательского интерфейса
Графические интерфейсы или интерфейсы командной строки облегчают связь между нейроморфным оборудованием и вычислительными системами более высокого уровня. Эти инструменты дополнительно облегчают интеграцию в более широкие приложения.
№8. Комплекты разработки нейроморфного программного обеспечения
Это комплексные пакеты SDK, которые предоставляют инструменты, библиотеки и документацию для создания нейроморфных приложений.
Варианты использования нейроморфных вычислений
Автономные транспортные средства
Нейроморфное оборудование и алгоритмы могут помочь беспилотным автомобилям принимать решения в режиме реального времени. Это еще больше улучшит безопасность и навигацию в сложных дорожных сценариях.
Распознавание изображений
Нейроморфные вычисления могут улучшить распознавание изображений, обеспечивая эффективную обработку визуальных данных. В таких приложениях, как распознавание лиц в реальном времени и обнаружение объектов, это может стать огромным скачком.
Обработка естественного языка
Это может улучшить понимание речи и языка в чат-ботах искусственного интеллекта, виртуальных помощниках, инструментах анализа данных искусственного интеллекта и т. д. Это в дальнейшем приведет к более разговорному и оперативному взаимодействию.
Энергоэффективные вычисления
Интернет вещей и IIoT требуют сверхмалых компьютеров с возможностями локальной обработки при минимально возможном энергоснабжении. Технология нейроморфных вычислений позволит разработчикам оборудования IoT создавать более эффективные и умные гаджеты для управления домами, офисами и промышленными объектами.
Читайте также: IIoT против IoT: различия и сходства
Информационная безопасность
В экосистемах кибербезопасности и конфиденциальности данных в Интернете нейроморфные вычисления могут помочь в обнаружении аномалий путем анализа моделей сетевого трафика. Таким образом, эти системы будут более эффективно выявлять потенциальные угрозы безопасности.
Образовательные ресурсы
№1. Нейронные сети в Python с нуля: Udemy
Это Удеми курс по нейронным сетям на Python предлагает вам практический опыт в области нейроморфных вычислений и машинного обучения. Он научит вас программировать нейронные сети с нуля на простом Python.
Курс познакомит вас со скрытыми слоями и функциями активации для разработки более полезных сетей. Это также помогает вам понять такие аспекты, как входной слой, выходной слой, веса, функция ошибок, точность и т. д.
№2. Нейроморфные вычисления: Центральный класс
Это бесплатно онлайн-курс доступен через YouTube, и вы можете получить к нему доступ в удобное время. Продолжительность курса более получаса.
Он разделен на несколько разделов, таких как «Машина, которая работает как мозг», «Конец парадигмы Тьюринга-фон Неймана», «Диапазон рабочих температур ATI и когнитивные способности (EQ)», «Глобальное потребление энергии», «Пределы вычислений» и т. д.
№3. Принципы и организация нейроморфных вычислений
Читая эту книгу, вы познакомитесь с принципами и организацией нейроморфных вычислений. Он также фокусируется на методах создания отказоустойчивого масштабируемого оборудования для нейронных сетей с возможностями обучения.
Помимо обзора нейроморфных вычислительных систем, он позволяет вам изучить основы искусственных нейронных сетей. В книге также обсуждаются искусственные нейроны и эволюция. Кроме того, вы сможете изучить методы реализации нейронных сетей в различных подходах, таких как модели нейронов, технологии хранения и сети связи между нейронами.
Этот ресурс окажется полезным для тех, кто хочет разработать эффективную нейроморфную систему на аппаратном уровне. Другие темы, обсуждаемые в этой книге, — это проблемы построения архитектуры импульсных нейронных сетей, новые технологии памяти, архитектура нейроморфных систем и т. д.
№4. Нейроморфные вычисления и не только: параллель, аппроксимация, околопамять и квантовость
В этой книге предлагается сравнительное обсуждение некоторых новых тенденций, таких как нейроморфные, приближенные, в памяти, параллельные и квантовые вычисления, которые могут помочь вам преодолеть ограничения закона Мура.
Этот ресурс демонстрирует использование вышеупомянутых парадигм для повышения вычислительных возможностей. Это особенно помогает разработчикам, когда они сталкиваются с ограничениями масштабирования из-за увеличения вычислительной мощности. Кроме того, в этой книге представлен современный обзор нейроморфных вычислений и важные детали других парадигм.
№5. Нейроморфная инженерия
Прочитав эту книгу, вы получите полное представление о нейроморфной инженерии с точки зрения трех разных категорий профессионалов: ученого, компьютерного архитектора и разработчика алгоритмов.
Неважно, откуда вы пришли — это позволяет вам понимать концепции различных дисциплин и ценить эту область. Помимо этого, ресурс посвящен основам нейронного моделирования, нейроморфным схемам, основам нейронной инженерии, нейронным архитектурам и коммуникации на основе событий.
Прочитав эту книгу, нейроморфные инженеры узнают о различных аспектах когнитивного интеллекта.
№6. Нейроморфные вычислительные системы для Индустрии 4.0
Из этой книги вы узнаете об области технологии микрочипов на основе нейронных вычислений. Охватывая такие темы, как защита нейронных сетей, распознавание эмоций и биометрическая аутентификация, вы сможете подробно узнать об этой динамической области.
Независимо от того, являетесь ли вы студентом, ученым, исследователем или академиком, он будет для вас важным ресурсом.
№7. Нейроморфные устройства для вычислений на основе мозга
Если вы хотите изучить передовые нейроморфные технологии, прочитайте эту книгу. Написанный командой опытных инженеров, он всесторонне обсуждает все аспекты нейроморфной электроники.
Он охватывает как мемристические, так и нейроморфные устройства, включает в себя последние разработки в области вычислений на основе мозга и исследует их потенциальное применение в нейроморфных вычислениях и системах восприятия.
Проблемы нейроморфных вычислений
№1. Неточность
Хотя нейроморфные компьютеры определенно более эффективны с точки зрения энергопотребления по сравнению с нейронным оборудованием и графическими процессорами, они не более точны, чем остальные.
№2. Отсутствие определенных критериев
В этой области исследований нет четко определенных критериев производительности и общих проблем. Следовательно, оценить производительность и эффективность нейроморфных компьютеров довольно сложно.
№3. Ограничения программного обеспечения
Программное обеспечение нейроморфных вычислений по-прежнему отстает от аппаратного обеспечения. Исследователи до сих пор используют программное обеспечение и алгоритмы, предназначенные для оборудования фон Неймана, что ограничивает результаты стандартными подходами.
№4. Сложность использования
Если вы не эксперт, вы не сможете использовать нейроморфные компьютеры. Более того, эксперты не создали простых инструментов и языков, чтобы каждый мог их использовать.
Нейроморфные вычисления: этические соображения
Обсуждая нейроморфные вычисления, мы не должны игнорировать этические соображения. Всегда существует вероятность злоупотребления этой технологией. Его можно использовать для создания фейковых изображений и видео с целью распространения дезинформации, введения людей в заблуждение и влияния на общественное мнение.
Это также может быть причиной беспокойства отдельных лиц о конфиденциальности. Если он собирает данные пользователей без согласия или знаний для обработки огромных объемов данных, это наверняка вызовет обеспокоенность. Помимо этого, нейроморфные вычисления могут унаследовать отклонения от обучающих данных. Если это произойдет, нейроморфные вычисления могут привести к несправедливым или дискриминационным результатам.
Будущее нейроморфных вычислений
Нейроморфные вычисления способны революционизировать способы взаимодействия различных устройств друг с другом. С его помощью вы можете рассчитывать на появление в будущем энергоэффективных и интеллектуальных вычислений.
С помощью алгоритмов искусственного интеллекта устройства будут учиться друг у друга и станут более оперативно реагировать на изменения. В результате сетевые архитектуры станут более эффективными и быстрее будут обрабатывать данные.
В настоящее время он может выполнять задачи зондирования и восприятия. Однако можно ожидать, что он преобразует области искусственного интеллекта, робототехники и здравоохранения с помощью более быстрых и умных устройств. Благодаря инновациям в смежных секторах вы можете ожидать развития аппаратного и программного обеспечения в области нейроморфных вычислений.
Далее ознакомьтесь с нашей подробной статьей об окружающих вычислениях.