Överbrygga klyftan mellan maskiner och hjärnan

Här kommer du att lära dig tekniken och allt annat bakom neuromorfisk datoranvändning, som snart kommer att förändra hur du skapar saker med hjälp av datorer!

Datorernas arbetsbelastning ökar ständigt med tillväxten av avancerad teknologi som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), Internet of Things (IoT), AI-robotar, automatiserade produktionslinjer och mycket mer.

Dagens datorer som arbetar med halvledarchips har nått sin förmåga att bearbeta beräkningar snabbare, förbruka mindre energi, avleda värme effektivt och slutligen deras förmåga att bli mycket mindre än handhållna enheter.

Här kommer neuromorphic computing! Denna teknik gör det möjligt för datavetare och neuromorfa ingenjörer att göra datorer som fungerar som mänskliga hjärnor. Fortsätt läsa till slutet för att lära dig allt du behöver veta om denna banbrytande datorteknik!

Innehållsförteckning

Vad är neuromorfisk beräkning?

Neuromorphic computing är en datorarkitektur som liknar hur den mänskliga hjärnan fungerar. Specifikt arbetar datavetare för att skapa prototyper av syntetiska neuroner som efterliknar biologiska neuroner och deras synapser.

Den mänskliga hjärnan använder 86 miljarder neuroner i ett kompakt utrymme 1260 kubikcentimeter. Den synaptiska kopplingen mellan dessa neuroner styr minne, syn, resonemang, logiskt tänkande, motoriska rörelser och många fler funktioner i kroppen. Naturligtvis behöver vi inget externt kylsystem för att kyla hjärnans processenheter eftersom det är mycket energieffektivt.

Således kommer riktiga neuromorfa datorer att fungera precis som den mänskliga hjärnan men med hjälp av artificiella synaptiska enheter, CPU:er och GPU:er. Dessutom kommer dessa datorer att kunna anpassa sig till situationen och inte helt förlita sig på förprogrammering, vilket de flesta super- och persondatorer gör.

Till exempel Intel Loihi 2 är andra generationens neuromorfa forskningschip. Den innehåller cirka 1 miljon syntetiska neuroner per chip, vilket efterliknar det biologiska hjärnsystemet i datorsystem. Det drivs av Lava mjukvaruramverket, som är ett operativsystem med öppen källkod för forskning och utveckling av neuromorfa beräkningar.

Neuromorfisk teknik

Det är satsningsområdet där datavetare lär sig och designar datordelar för neuromorfa datoranvändning, som neuromorfa chips, artificiella synaptiska enheter, energieffektivitetsstrategier och mer.

I denna tekniska forsknings- och utvecklingsdisciplin kommer ingenjörer också att arbeta med neuromorfa sensorer som efterliknar sensoriska system hos människor, som ögon, hud, nervimpulser, etc.

Neuromorphic Computing: nyckelprinciper och begrepp

  • Biomimicry emulerar strukturen och funktionen hos den mänskliga hjärnans neurala nätverk.
  • Spiking Neurons är artificiella neuroner som kommunicerar via toppar eller aktivitetspulser.
  • Parallell bearbetning möjliggör samtidig databearbetning, i likhet med hjärnans parallella informationshantering.
  • Händelsedriven bearbetning fokuserar på relevanta dataändringar, vilket sparar energi genom att undvika konstant beräkning.
  • Synaptisk plasticitet underlättar adaptiva kopplingar mellan artificiella neuroner för inlärning och minne.
  • Strategin för låg energiförbrukning prioriterar energieffektivitet, vilket gör den lämplig för mobil och edge-datorer.
  • Realtidsbearbetning är idealisk för applikationer som kräver snabbt beslutsfattande, såsom robotik och autonoma system.
  • Neuromorf hårdvara är en specialiserad hårdvaruarkitektur som optimerar neuromorfa datoruppgifter.
  • Kognitiv databehandling syftar till att utveckla system som kan utföra kognitiva funktioner, som perception och beslutsfattande.
  • Det finns ett tvärvetenskapligt tillvägagångssätt som kombinerar neurovetenskap, datavetenskap och teknik för att främja neuromorfa beräkningssystem.
  • Nu kommer vi att diskutera hur neuromorfisk beräkning fungerar.

    Hur fungerar neuromorfisk datoranvändning?

    Neuromorphic computing använder hårdvarukomponenter inspirerade av strukturerna och funktionerna hos neuroner och synapser i biologiska hjärnor. Den primära typen av neuromorf hårdvara är det spikande neurala nätverket (SNN), där noder, kända som spikande neuroner, hanterar och lagrar data ungefär som biologiska neuroner.

    Konstgjorda synaptiska enheter upprättar kopplingar mellan spikande neuroner. Dessa enheter använder analoga kretsar för att överföra elektriska signaler som liknar hjärnsignaler. Till skillnad från konventionella datorer som använder binär kodning, mäter och kodar spikneuroner direkt diskreta analoga signalförändringar.

    Hårdvarukomponenter i neuromorfisk datoranvändning

    Bildkredit: 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 replikerar synapserna i biologiska hjärnor. Synaptiska enheter möjliggör kommunikation mellan spikande neuroner.

    #2. Analoga kretsar

    Dessa kretsar hanterar elektriska signaler i en analog teknik som efterliknar hjärnans signaler.

    #3. Memristorer

    Dessa icke-flyktiga motstånd kan lagra och bearbeta information som vanligtvis används i neuromorf hårdvara.

    #4. Neuromorfa chips

    Neuromorfa chip är specialiserade integrerade kretsar designade för neuromorfa datoruppgifter. Dessa är filamentär-oxid-baserad resistiv minnesteknik (OxRAM)-baserade datorchips.

    #5. Neurala kärnor

    Dessa är bearbetningsenheter dedikerade till att köra simuleringar och beräkningar av neurala nätverk.

    #6. Händelsedrivna sensorer

    Dessa avancerade sensorer upptäcker förändringar i data och utlöser neurala svar, vilket optimerar energieffektiviteten. Till exempel kan händelsebaserade synsensorer (EVS) överföra data snabbare vid låga latenser genom att analysera belysningsförändringarna i pixlar.

    #7. Minnesenheter

    Lagringskomponenter för att behålla information och underlätta inlärning i neuromorfa system.

    #8. Neuromorfa hårdvaruplattformar

    Omfattande system utformade för att stödja och exekvera neuromorfa datortillämpningar.

    #9. Digital-till-analog-omvandlare

    DAC:er omvandlar digital data till analoga signaler för neural bearbetning.

    Programvarukomponenter för neuromorfisk beräkning

    Bildkredit: Intel

    #1. Neurala nätverkssimulatorer

    Dessa är program som efterliknar beteendet hos spikande neurala nätverk. Dessa specialiserade verktyg möjliggör testning och experimentering på neuromorfa datorer.

    #2. Neuromorphic Software Frameworks

    Avancerad programvara som underlättar utveckling och simulering av neuromorfa modeller och algoritmer för neuromorfisk beräkning.

    #3. Lärande algoritmer

    Dessa mjukvarurutiner gör det möjligt för artificiella neurala nätverk att anpassa och förbättra sin prestation över tid genom träning.

    #4. Neuromorfa programmeringsbibliotek

    En uppsättning samlingar av förskriven kod och funktioner för att förenkla utvecklingen av neuromorfa applikationer.

    #5. Neuromorphic Vision Software

    Programvara designad för bearbetning av visuell data i neuromorfa synsystem, såsom händelsebaserade kameror.

    #6. Neuromorfa emulatorer

    Dessa specialiserade verktyg tillåter utvecklare att simulera beteendet hos neuromorfisk hårdvara på konventionella datorsystem för testning och felsökning.

    #7. Programvara för användargränssnitt

    GUI eller CLI underlättar kommunikationen mellan neuromorf hårdvara och datorsystem på högre nivå. Verktygen underlättar ytterligare integration i bredare applikationer.

    #8. Neuromorphic Software Development Kit

    Dessa är omfattande SDK-paket som tillhandahåller verktyg, bibliotek och dokumentation för att bygga neuromorfa appar.

    Användningsfall för neuromorfisk beräkning

    Autonoma fordon

    Neuromorf hårdvara och algoritmer kan hjälpa självkörande bilar att fatta beslut i realtid. Detta kommer att ytterligare förbättra säkerheten och navigeringen i komplexa trafikscenarier.

    Bildigenkänning

    Neuromorphic computing kan förbättra bildigenkänningen genom att möjliggöra effektiv bearbetning av visuella data. I applikationer som ansiktsigenkänning i realtid och objektdetektering kan detta vara ett stort steg.

    Naturlig språkbehandling

    Det kan förbättra tal- och språkförståelsen i AI-chatbots, virtuella assistenter, AI-dataanalysverktyg, etc. Detta kommer ytterligare att leda till mer konversations- och responsiva interaktioner.

    Energieffektiv datoranvändning

    IoT och IIoT kräver supersmå datorer med lokal bearbetningskapacitet med minsta möjliga energiförsörjning. Neuromorf datorteknik kommer att göra det möjligt för IoT-hårdvaruutvecklare att producera mer effektiva och smarta prylar för att styra hem, kontor och industrianläggningar.

    Läs också: IIoT vs IoT: Differences and Similarities

    Cybersäkerhet

    I ekosystem för cybersäkerhet och dataintegritet på internet kan neuromorfisk datoranvändning hjälpa till att upptäcka anomalier genom att analysera nätverkstrafikmönster. Därmed kommer dessa system att identifiera potentiella säkerhetshot mer effektivt.

    Lärresurser

    #1. Neurala nätverk i Python från början: Udemy

    Denna Udemy kurs om neurala nätverk i Python erbjuder dig praktisk erfarenhet av neuromorfisk datoranvändning och maskininlärning. Den lär dig att programmera neurala nätverk från början i vanlig Python.

    Kursen kommer att introducera dolda lager och aktiveringsfunktioner för dig för att utveckla mer användbara nätverk. Det hjälper dig också att förstå aspekter som ingångslager, utdatalager, vikter, felfunktion, noggrannhet, etc.

    #2. Neuromorphic Computing: Klass Central

    Detta gratis onlinekurs är tillgängligt via YouTube och du kan komma åt det när det passar dig. Kursens längd är mer än en halvtimme.

    Den är uppdelad i flera sektioner, såsom 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, etc.

    #3. Neuromorfa beräkningsprinciper och organisation

    När du läser den här boken kommer du att lära dig principerna och organisationen av neuromorfisk datoranvändning. Den fokuserar också på byggtekniker för feltolerant skalbar hårdvara för neurala nätverk med inlärningsmöjligheter.

    Förutom att dela översikten över neuromorfa datorsystem, låter den dig utforska grunderna i artificiella neurala nätverk. Boken diskuterar också artificiella neuroner och evolution. Dessutom kommer du att lära dig implementeringsmetoderna för neurala nätverk i olika tillvägagångssätt, såsom neuronmodeller, lagringsteknologier och inter-neuronkommunikationsnätverk.

    Denna resurs kommer att visa sig vara fördelaktig för dem som är villiga att utveckla ett effektivt neuromorft system i hårdvara. Andra teman som diskuteras i den här boken är utmaningarna med att bygga en spikande neural nätverksarkitektur, framväxande minnesteknologier, neuromorfisk systemarkitektur, etc.

    #4. Neuromorphic Computing and Beyond: Parallell, Approximation, Near Memory och Quantum

    Den här boken erbjuder en jämförande diskussion om några nya trender som Neuromorphic, Approximate, In Memory, Parallel och Quantum Computing som kan hjälpa dig att övervinna begränsningarna i Moores lag.

    Denna resurs visar upp användningen av de ovan nämnda paradigmen för att förbättra datorkapaciteten. Det hjälper särskilt utvecklarna när de möter skalningsbegränsningar på grund av ökad datorkraft. Dessutom ger den här boken en toppmodern översikt av neuromorfisk beräkning och väsentliga detaljer om andra paradigm.

    #5. Neuromorfisk teknik

    Efter att ha läst den här boken kommer du att ha en fullständig förståelse för neuromorfisk ingenjörskonst från tre olika kategorier av professionella perspektiv: vetenskapsmannen, datorarkitekten och algoritmdesignern.

    Det spelar ingen roll vilken bakgrund du har – det gör att du kan förstå begreppen genom olika discipliner och uppskatta fältet. Bortsett från detta fokuserar resursen på grunderna för neuronal modellering, neuromorfa kretsar, neurala tekniska ramverk, neurala arkitekturer och händelsebaserad kommunikation.

    Efter att ha läst den här boken kommer neuromorfa ingenjörer att lära sig om de olika aspekterna av kognitiv intelligens.

    #6. Neuromorfa datorsystem för industrin 4.0

    Från den här boken kommer du att lära dig om det neurala beräkningsbaserade teknikområdet för mikrochips. Genom att täcka ämnen som neuralt nätverksskydd, emotionsigenkänning och biometrisk autentisering låter det dig lära dig i detalj om detta dynamiska fält.

    Oavsett om du är student, forskare, forskare eller akademiker kommer det att fungera som en viktig resurs för dig.

    #7. Neuromorfa enheter för hjärninspirerad datoranvändning

    Om du vill utforska den banbrytande neuromorfa tekniken, läs den här boken. Den är skriven av ett team av expertingenjörer och har en omfattande diskussion om alla aspekter av neuromorf elektronik.

    Den täcker både memristiska och neuromorfa enheter, inkluderar den senaste utvecklingen inom hjärninspirerad datoranvändning och utforskar dess potentiella tillämpningar i neuromorfa datorer och perceptuella system.

    Utmaningar med neuromorfisk datoranvändning

    #1. Felaktighet

    Medan neuromorfa datorer definitivt är mer effektiva när det gäller energi jämfört med neurala hårdvara och GPU:er, är de inte mer exakta än resten.

    #2. Brist på definierade benchmarks

    Detta forskningsfält har inga tydligt definierade riktmärken för prestanda och vanliga utmaningsproblem. Därför är det ganska svårt att bedöma prestanda och effektivitet hos neuromorfa datorer.

    #3. Programvarubegränsningar

    Mjukvaran för neuromorphic computing släpar fortfarande efter hårdvaran. Forskare använder fortfarande mjukvaran och algoritmerna avsedda för von Neumanns hårdvara, vilket begränsar resultaten till standardmetoder.

    #4. Användningssvårigheter

    Om du inte är expert kan du inte använda neuromorfa datorer. Dessutom har experter inte skapat enkla verktyg och språk så att alla kan använda dem.

    Neuromorphic Computing: Etiska överväganden

    Medan vi diskuterar neuromorfisk beräkning, får vi inte ignorera de etiska övervägandena. Det finns alltid en chans att missbruka denna teknik. Det kan användas för att skapa falska bilder och videor med avsikt att sprida desinformation, vilseleda människor och påverka allmänhetens uppfattning.

    Det kan också vara orsaken till privatlivets oro hos individerna. Om det samlar in användarnas data utan samtycke eller kunskap för att bearbeta enorma mängder data kommer det säkert att väcka oro. Bortsett från dessa kan neuromorfisk datoranvändning ärva fördomar från träningsdata. Om det händer kan neuromorfisk beräkning ge orättvisa eller diskriminerande resultat.

    Framtiden för neuromorfisk datoranvändning

    Neuromorphic computing kan revolutionera hur olika enheter kommunicerar med varandra. Med dess hjälp kan du förvänta dig att ha energieffektiv och hjärninspirerad datoranvändning i framtiden.

    Med hjälp av AI-algoritmer kommer enheter att lära av varandra och bli mer lyhörda för förändringar. Som ett resultat kommer nätverksarkitekturer att bli effektivare och bearbeta data snabbare.

    För närvarande kan den utföra avkännings- och perceptionsuppgifter. Du kan dock förvänta dig att det kommer att förvandla AI, robotik och hälsovårdsområden med snabbare och smartare enheter. Med innovationen inom relaterade sektorer kan du förvänta dig hårdvaru- och mjukvaruframsteg inom neuromorfisk datoranvändning.

    Kolla sedan in vår detaljerade artikel om ambient computing.