Denna artikel introducerar dig till tekniken och alla detaljer som döljer sig bakom neuromorfisk databehandling, en framväxande innovation som kan omforma hur vi använder datorer för att skapa.
Datorernas arbetsbelastning växer i takt med utvecklingen av sofistikerad teknik som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), sakernas internet (IoT), AI-robotar, automatiserade produktionslinjer och mycket mer.
Dagens datorer, som är beroende av halvledarchip, närmar sig sina prestandagränser när det gäller snabbare beräkningar, minskad energiförbrukning, effektiv värmeavledning och förmågan att krympa till storleken av handhållna enheter.
Här kommer neuromorfisk databehandling in i bilden! Denna teknik gör det möjligt för forskare och ingenjörer att skapa datorer som fungerar på ett sätt som liknar den mänskliga hjärnan. Läs vidare för att lära dig allt om denna banbrytande datorteknik!
Vad är neuromorfisk databehandling?
Neuromorfisk databehandling är en datormodell som efterliknar den mänskliga hjärnans funktionssätt. I synnerhet arbetar datavetare med att utveckla prototyper av syntetiska neuroner som härmar biologiska neuroner och deras synapser.
Den mänskliga hjärnan använder cirka 86 miljarder neuroner inom ett litet utrymme på cirka 1260 kubikcentimeter. De synaptiska kopplingarna mellan dessa neuroner styr minne, syn, resonemang, logiskt tänkande, motoriska rörelser och många fler kroppsfunktioner. Hjärnan är dessutom extremt energieffektiv och kräver inget externt kylsystem.
Autentiska neuromorfiska datorer kommer att fungera på ett liknande sätt som den mänskliga hjärnan, men med hjälp av artificiella synaptiska enheter, CPU:er och GPU:er. Dessa datorer kommer också att kunna anpassa sig till nya situationer och inte vara helt beroende av förprogrammering, vilket är vanligt för de flesta superdatorer och persondatorer.
Ett exempel är Intel Loihi 2, den andra generationens neuromorfiska forskningschip. Det innehåller ungefär 1 miljon syntetiska neuroner per chip och efterliknar därmed den biologiska hjärnans system i datorsystem. Det drivs av Lava-mjukvaran, ett operativsystem med öppen källkod för forskning och utveckling inom neuromorfisk databehandling.
Neuromorfisk teknik
Detta är ett område där datavetare studerar och utvecklar datorkomponenter för neuromorfisk databehandling, som neuromorfiska chip, artificiella synaptiska enheter, strategier för energieffektivitet och mycket mer.
Inom denna tekniska forsknings- och utvecklingsgren arbetar ingenjörer också med neuromorfiska sensorer som härmar människans sensoriska system, som ögon, hud, nervimpulser och liknande.
Neuromorfisk databehandling: Viktiga principer och begrepp
- Biomimikry efterliknar strukturen och funktionen hos den mänskliga hjärnans neurala nätverk.
- Spikande neuroner är konstgjorda neuroner som kommunicerar genom spikar eller aktivitetspulser.
- Parallell bearbetning möjliggör samtidig databearbetning, likt hjärnans hantering av information.
- Händelsestyrd bearbetning fokuserar på relevanta dataförändringar, vilket sparar energi genom att undvika konstant beräkning.
- Synaptisk plasticitet underlättar anpassningsbara kopplingar mellan konstgjorda neuroner för inlärning och minne.
- Strategin för låg energiförbrukning prioriterar energieffektivitet, vilket gör den lämplig för mobil och gränsnära databehandling.
- Realtidsbearbetning är idealisk för applikationer som kräver snabba beslut, som robotik och autonoma system.
- Neuromorfisk hårdvara är en specialiserad hårdvaruarkitektur som optimerar neuromorfiska databehandlingsuppgifter.
- Kognitiv databehandling strävar efter att utveckla system som kan utföra kognitiva funktioner, såsom perception och beslutsfattande.
- Ett tvärvetenskapligt tillvägagångssätt kombinerar neurovetenskap, datavetenskap och teknik för att främja neuromorfiska datorsystem.
Vi ska nu undersöka hur neuromorfisk databehandling fungerar i praktiken.
Hur fungerar neuromorfisk databehandling?
Neuromorfisk databehandling använder hårdvarukomponenter som är inspirerade av strukturerna och funktionerna hos neuroner och synapser i biologiska hjärnor. Den grundläggande typen av neuromorfisk hårdvara är det spikande neurala nätverket (SNN), där noder, kända som spikande neuroner, hanterar och lagrar data på ett sätt som liknar biologiska neuroner.
Artificiella synaptiska enheter skapar kopplingar mellan spikande neuroner. Dessa enheter använder analoga kretsar för att överföra elektriska signaler som liknar de i hjärnan. Till skillnad från konventionella datorer som använder binär kodning, mäter och kodar spikneuroner direkt diskreta analoga signalförändringar.
Hårdvarukomponenter i neuromorfisk databehandling
Bildkälla: Intel
#1. Spikande neuroner och synaptiska enheter
Syntetiska neuroner bearbetar och överför data med hjälp av spikliknande elektriska signaler. Dessa är kopplade till synaptiska enheter.
Synaptiska enheter härmar synapserna i biologiska hjärnor. Synaptiska enheter möjliggör kommunikation mellan spikande neuroner.
#2. Analoga kretsar
Dessa kretsar hanterar elektriska signaler med analog teknik som efterliknar hjärnans signaler.
#3. Memristorer
Dessa icke-flyktiga motstånd kan lagra och bearbeta information och används ofta i neuromorfisk hårdvara.
#4. Neuromorfiska chip
Neuromorfiska chip är specialiserade integrerade kretsar som är designade för neuromorfiska databehandlingsuppgifter. Det rör sig om datorchip baserade på filamentär-oxid-baserad resistiv minnesteknik (OxRAM).
#5. Neurala kärnor
Dessa är processorenheter som är dedikerade till att köra simuleringar och beräkningar av neurala nätverk.
#6. Händelsestyrda sensorer
Dessa avancerade sensorer känner av dataförändringar och triggar neurala svar, vilket optimerar energieffektiviteten. Till exempel kan händelsebaserade synsensorer (EVS) överföra data snabbare med låg latens genom att analysera förändringar i belysningen i pixlar.
#7. Minnesenheter
Lagringskomponenter som behåller information och underlättar inlärning i neuromorfiska system.
#8. Neuromorfiska hårdvaruplattformar
Omfattande system som är utformade för att stödja och utföra neuromorfiska datorapplikationer.
#9. Digital-till-analog-omvandlare
DAC:er omvandlar digital data till analoga signaler för neural bearbetning.
Programvarukomponenter för neuromorfisk databehandling
Bildkälla: Intel
#1. Neurala nätverkssimulatorer
Detta är program som efterliknar beteendet hos spikande neurala nätverk. Dessa specialverktyg möjliggör testning och experimentering med neuromorfiska datorer.
#2. Neuromorfiska programvaruramverk
Avancerad programvara som underlättar utvecklingen och simuleringen av neuromorfiska modeller och algoritmer för neuromorfisk databehandling.
#3. Inlärningsalgoritmer
Dessa programrutiner gör det möjligt för artificiella neurala nätverk att anpassa och förbättra sin prestanda över tid genom träning.
#4. Neuromorfiska programmeringsbibliotek
En uppsättning samlingar av förskriven kod och funktioner för att förenkla utvecklingen av neuromorfiska applikationer.
#5. Neuromorfisk synprogramvara
Programvara som är avsedd för bearbetning av visuell data i neuromorfiska synsystem, som händelsebaserade kameror.
#6. Neuromorfiska emulatorer
Dessa specialverktyg gör det möjligt för utvecklare att simulera beteendet hos neuromorfisk hårdvara på konventionella datorsystem för testning och felsökning.
#7. Programvara för användargränssnitt
GUI eller CLI underlättar kommunikationen mellan neuromorfisk hårdvara och datorsystem på högre nivå. Verktygen underlättar integration i bredare applikationer.
#8. Neuromorfiska Software Development Kits
Dessa är omfattande SDK-paket som tillhandahåller verktyg, bibliotek och dokumentation för att bygga neuromorfiska appar.
Användningsområden för neuromorfisk databehandling
Autonoma fordon
Neuromorfisk hårdvara och algoritmer kan hjälpa självkörande bilar att fatta beslut i realtid. Detta kan förbättra säkerheten och navigeringen i komplexa trafikscenarier.
Bildigenkänning
Neuromorfisk databehandling kan förbättra bildigenkänningen genom effektiv bearbetning av visuella data. Det kan vara ett stort steg framåt i applikationer som ansiktsigenkänning i realtid och objektdetektering.
Naturlig språkbehandling
Det kan förbättra tal- och språkförståelsen i AI-chattbotar, virtuella assistenter, AI-dataanalysverktyg och liknande. Detta kan leda till mer konversationsvänliga och responsiva interaktioner.
Energieffektiv databehandling
IoT och IIoT kräver superkompakta datorer med lokal bearbetningskapacitet och minimal energiförbrukning. Neuromorfisk datorteknik kommer att göra det möjligt för IoT-hårdvaruutvecklare att producera mer effektiva och intelligenta prylar för att styra hem, kontor och industriella anläggningar.
Läs också: IIoT vs IoT: Skillnader och likheter
Cybersäkerhet
I ekosystem för cybersäkerhet och dataintegritet på internet kan neuromorfisk databehandling hjälpa till att upptäcka anomalier genom att analysera nätverkstrafikmönster. Därmed kommer dessa system att kunna identifiera potentiella säkerhetshot mer effektivt.
Lärresurser
#1. Neurala nätverk i Python från grunden: Udemy
Denna Udemy-kurs om neurala nätverk i Python ger dig praktisk erfarenhet av neuromorfisk databehandling och maskininlärning. Den lär dig att programmera neurala nätverk från grunden med vanlig Python.
Kursen introducerar dolda lager och aktiveringsfunktioner för att du ska kunna utveckla mer användbara nätverk. Den hjälper dig också att förstå aspekter som ingångslager, utdatalager, vikter, felfunktion, noggrannhet och liknande.
#2. Neuromorfisk databehandling: Class Central
Denna gratis onlinekurs är tillgänglig via YouTube och du kan komma åt den när det passar dig. Kursen är drygt en halvtimme lång.
Den är indelad i flera avsnitt, till exempel ”Machine That Works Like The Brain”, ”The End of Turing-von Neumann Paradigm”, ”Operational temperature range ATI VS cognitive ability (EQ)”, ”Global Energy Consumption”, ”Computation Limits” med mera.
#3. Neuromorfiska beräkningsprinciper och organisation
Genom att läsa denna bok kommer du att lära dig principerna och organisationen av neuromorfisk databehandling. Den fokuserar också på metoder för att bygga feltolerant och skalbar hårdvara för neurala nätverk med inlärningsförmåga.
Förutom en översikt över neuromorfiska datorsystem får du utforska grunderna i artificiella neurala nätverk. Boken diskuterar också artificiella neuroner och evolution. Du kommer också att lära dig om implementeringsmetoderna för neurala nätverk genom olika tillvägagångssätt, som neuronmodeller, lagringstekniker och nätverk för kommunikation mellan neuroner.
Den här resursen kommer att vara till stor nytta för dem som vill utveckla ett effektivt neuromorfiskt system i hårdvara. Andra teman som diskuteras i boken är utmaningarna med att bygga spikande neurala nätverksarkitekturer, ny minnesteknik, neuromorfisk systemarkitektur och liknande.
#4. Neuromorfisk databehandling och framåt: Parallell, Approximation, Near Memory och Quantum
Den här boken ger en jämförande diskussion om några nya trender, som neuromorfisk, approximativ, in-memory, parallell och kvantdatabehandling, vilka kan hjälpa dig att övervinna begränsningarna i Moores lag.
Resursen belyser användningen av de ovannämnda paradigmen för att förbättra datorkapaciteten. Det hjälper särskilt utvecklare som stöter på skalningsbegränsningar på grund av ökad datorkraft. Dessutom ger boken en modern översikt över neuromorfisk databehandling och viktiga detaljer om andra paradigm.
#5. Neuromorfisk teknik
Efter att ha läst den här boken kommer du att ha en fullständig förståelse för neuromorfisk teknik från tre olika kategorier av yrkesperspektiv: forskaren, datorarkitekten och algoritmdesignern.
Oavsett din bakgrund får du möjlighet att förstå begreppen genom olika discipliner och uppskatta området. Dessutom fokuserar resursen på grunderna i neuronal modellering, neuromorfiska kretsar, neurala tekniska ramverk, neurala arkitekturer och händelsebaserad kommunikation.
Efter att ha läst den här boken kommer neuromorfiska ingenjörer att lära sig om olika aspekter av kognitiv intelligens.
#6. Neuromorfiska datorsystem för Industri 4.0
I den här boken får du lära dig om det neurala databehandlingsbaserade teknikområdet för mikrochip. Genom att täcka ämnen som skydd av neurala nätverk, igenkänning av känslor och biometrisk autentisering får du möjlighet att lära dig mer detaljerat om detta dynamiska område.
Oavsett om du är student, forskare, forskare eller akademiker kommer det att vara en värdefull resurs för dig.
#7. Neuromorfiska enheter för hjärninspirerad databehandling
Om du vill utforska den banbrytande neuromorfiska tekniken ska du läsa den här boken. Den är skriven av ett team av erfarna ingenjörer och har en omfattande diskussion om alla aspekter av neuromorfisk elektronik.
Den täcker både memristiska och neuromorfiska enheter, inkluderar den senaste utvecklingen inom hjärninspirerad databehandling och utforskar dess potentiella tillämpningar i neuromorfiska datorer och perceptuella system.
Utmaningar med neuromorfisk databehandling
#1. Felaktighet
Även om neuromorfiska datorer är mer energieffektiva jämfört med neural hårdvara och GPU:er, är de inte mer exakta än de andra.
#2. Brist på definierade riktmärken
Detta forskningsområde saknar tydligt definierade riktmärken för prestanda och vanliga utmaningsproblem. Därför är det ganska svårt att bedöma prestanda och effektivitet hos neuromorfiska datorer.
#3. Programvarubegränsningar
Programvaran för neuromorfisk databehandling ligger fortfarande efter hårdvaran. Forskare använder fortfarande programvara och algoritmer som är avsedda för von Neumann-hårdvara, vilket begränsar resultaten till standardmetoder.
#4. Användningssvårigheter
Om du inte är expert kan du inte använda neuromorfiska datorer. Dessutom har experterna inte skapat enkla verktyg och språk som alla kan använda.
Neuromorfisk databehandling: Etiska aspekter
När vi diskuterar neuromorfisk databehandling får vi inte ignorera de etiska aspekterna. Det finns alltid en risk för att denna teknik missbrukas. Den kan användas för att skapa falska bilder och videor med syfte att sprida desinformation, vilseleda människor och påverka den allmänna opinionen.
Det kan också ge upphov till integritetsproblem hos enskilda individer. Om den samlar in användarnas data utan samtycke eller vetskap för att bearbeta stora mängder data kommer det säkerligen att väcka oro. Dessutom kan neuromorfisk databehandling ärva fördomar från träningsdata. Om detta händer kan neuromorfisk databehandling ge orättvisa eller diskriminerande resultat.
Framtiden för neuromorfisk databehandling
Neuromorfisk databehandling kan revolutionera hur olika enheter kommunicerar med varandra. Med dess hjälp kan du förvänta dig en energieffektiv och hjärninspirerad databehandling i framtiden.
Med hjälp av AI-algoritmer kommer enheter att lära sig av varandra och bli mer responsiva på förändringar. Som ett resultat kommer nätverksarkitekturerna att bli effektivare och bearbeta data snabbare.
För närvarande kan den utföra avkännings- och perceptionsuppgifter. Du kan dock förvänta dig att det kommer att förändra AI, robotik och hälso- och sjukvården med snabbare och smartare enheter. Med innovationer i relaterade sektorer kan du förvänta dig hårdvaru- och programvaruframsteg inom neuromorfisk databehandling.
Läs sedan vår detaljerade artikel om ambient computing.