Her lærer du teknologien og alt det andet bag neuromorfisk databehandling, som snart vil transformere, hvordan du skaber ting ved hjælp af computere!
Arbejdsbelastningen af computere er stadigt stigende med væksten af avanceret teknologi som kunstig intelligens (AI), machine learning (ML), Internet of Things (IoT), AI-robotter, automatiserede produktionslinjer og meget mere.
Nutidens computere, der arbejder med halvlederchips, har nået deres evne til at behandle beregninger hurtigere, forbruger mindre energi, spreder varme effektivt og endelig deres evne til at blive meget mindre end håndholdte enheder.
Her kommer neuromorfisk databehandling! Denne teknologi gør det muligt for dataloger og neuromorfe ingeniører at lave computere, der fungerer som menneskelige hjerner. Fortsæt med at læse til slutningen for at lære alt, hvad du behøver at vide om denne banebrydende computerteknologi!
Indholdsfortegnelse
Hvad er neuromorf computing?
Neuromorphic computing er en computerarkitektur, der ligner, hvordan den menneskelige hjerne fungerer. Specifikt arbejder dataloger på at skabe prototyper af syntetiske neuroner, der efterligner biologiske neuroner og deres synapser.
Den menneskelige hjerne bruger 86 milliarder neuroner i et kompakt rum af 1260 kubikcentimeter. Den synaptiske forbindelse mellem disse neuroner styrer hukommelse, syn, ræsonnement, logisk tænkning, motoriske bevægelser og mange flere funktioner i kroppen. Selvfølgelig har vi ikke brug for noget eksternt kølesystem til at afkøle hjernens behandlingsenheder, fordi det er meget energieffektivt.
Således vil rigtige neuromorfe computere fungere ligesom den menneskelige hjerne, men ved hjælp af kunstige synaptiske enheder, CPU’er og GPU’er. Disse computere vil også være i stand til at tilpasse sig situationen og ikke fuldt ud stole på forprogrammering, hvilket de fleste super- og personlige computere gør.
For eksempel Intel Loihi 2 er andengenerations neuromorfe forskningschip. Den indeholder omkring 1 million syntetiske neuroner pr. chip, der efterligner det biologiske hjernesystem i computersystemer. Det drives af Lava-softwarerammerne, som er et open source-operativsystem til forskning og udvikling af neuromorfe beregninger.
Neuromorfisk teknik
Det er indsatsområdet, hvor dataloger lærer og designer computerdele med henblik på neuromorfisk databehandling, såsom neuromorfe chips, kunstige synaptiske enheder, energieffektivitetsstrategier og mere.
I denne teknologiske forsknings- og udviklingsdisciplin vil ingeniører også arbejde på neuromorfe sensorer, der efterligner sensoriske systemer hos mennesker, såsom øjne, hud, nerveimpulser osv.
Neuromorphic Computing: Nøgleprincipper og begreber
Nu vil vi diskutere, hvordan neuromorf computing fungerer.
Hvordan virker neuromorfisk databehandling?
Neuromorphic computing anvender hardwarekomponenter inspireret af strukturerne og funktionerne af neuroner og synapser i biologiske hjerner. Den primære type neuromorf hardware er det spiking neurale netværk (SNN), hvor noder, kendt som spiking neuroner, administrerer og lagrer data på samme måde som biologiske neuroner.
Kunstige synaptiske enheder etablerer forbindelser mellem spiking neuroner. Disse enheder anvender analoge kredsløb til at transmittere elektriske signaler, der ligner hjernesignaler. I modsætning til konventionelle computere, der bruger binær kodning, måler og koder spikneuroner direkte diskrete analoge signalændringer.
Hardwarekomponenter i neuromorfisk databehandling
Billedkredit: Intel
#1. Spikende neuroner og synaptiske enheder
Syntetiske neuroner behandler og transmitterer data ved hjælp af spidslignende elektriske signaler. Disse er forbundet med synaptiske enheder.
Synaptiske enheder replikerer synapserne i biologiske hjerner. Synaptiske enheder muliggør kommunikation mellem piggede neuroner.
#2. Analogt kredsløb
Disse kredsløb håndterer elektriske signaler i en analog teknik, der efterligner hjernesignaler.
#3. Memristorer
Disse ikke-flygtige modstande kan lagre og behandle information, der almindeligvis anvendes i neuromorfisk hardware.
#4. Neuromorfe chips
Neuromorfe chips er specialiserede integrerede kredsløb designet til neuromorfe computeropgaver. Disse er filamentær-oxid-baserede resistive memory technology (OxRAM)-baserede computerchips.
#5. Neurale kerner
Disse er behandlingsenheder dedikeret til at køre neurale netværkssimuleringer og beregninger.
#6. Hændelsesdrevne sensorer
Disse avancerede sensorer registrerer ændringer i data og udløser neurale reaktioner, hvilket optimerer strømeffektiviteten. For eksempel kan Event-based Vision Sensors (EVS) transmittere data hurtigere ved lave latenser ved at analysere belysningsændringerne i pixels.
#7. Hukommelsesenheder
Lagerkomponenter til at bevare information og lette læring i neuromorfe systemer.
#8. Neuromorfe hardwareplatforme
Omfattende systemer designet til at understøtte og udføre neuromorfe computerapplikationer.
#9. Digital-til-analog konvertere
DAC’er konverterer digitale data til analoge signaler til neural behandling.
Softwarekomponenter til neuromorfisk databehandling
Billedkredit: Intel
#1. Neurale netværkssimulatorer
Disse er programmer, der efterligner adfærden af spike neurale netværk. Disse specialiserede værktøjer gør det muligt at teste og eksperimentere på neuromorfe computere.
#2. Neuromorfe softwarerammer
Avanceret software, der letter udvikling og simulering af neuromorfe modeller og algoritmer til neuromorfisk databehandling.
#3. Læringsalgoritmer
Disse softwarerutiner gør det muligt for kunstige neurale netværk at tilpasse sig og forbedre deres ydeevne over tid gennem træning.
#4. Neuromorfe programmeringsbiblioteker
Et sæt samlinger af forudskrevet kode og funktioner til at forenkle udviklingen af neuromorfe applikationer.
#5. Software til neuromorfisk syn
Software designet til behandling af visuelle data i neuromorfe synssystemer, såsom hændelsesbaserede kameraer.
#6. Neuromorfe emulatorer
Disse specialiserede værktøjer giver udviklere mulighed for at simulere adfærden af neuromorf hardware på konventionelle computersystemer til test og fejlfinding.
#7. Brugergrænsefladesoftware
GUI’er eller CLI’er letter kommunikationen mellem neuromorfisk hardware og computersystemer på højere niveau. Værktøjerne letter integrationen i bredere applikationer yderligere.
#8. Neuromorfe softwareudviklingssæt
Disse er omfattende SDK-pakker, der giver værktøjer, biblioteker og dokumentation til at bygge neuromorfe apps.
Use Cases for Neuromorphic Computing
Autonome køretøjer
Neuromorf hardware og algoritmer kan hjælpe selvkørende biler med at træffe beslutninger i realtid. Dette vil yderligere forbedre sikkerheden og navigationen i komplekse trafikscenarier.
Billedgenkendelse
Neuromorf databehandling kan forbedre billedgenkendelse ved at muliggøre effektiv behandling af visuelle data. I applikationer som ansigtsgenkendelse i realtid og genstandsgenkendelse kan dette være et stort spring.
Naturlig sprogbehandling
Det kan forbedre tale- og sprogforståelse i AI-chatbots, virtuelle assistenter, AI-dataanalyseværktøjer osv. Dette vil yderligere føre til mere samtale- og responsive interaktioner.
Energieffektiv computing
IoT og IIoT kræver supersmå computere med lokale behandlingskapaciteter ved mindst mulig energiforsyning. Neuromorf computerteknologi vil gøre det muligt for IoT-hardwareudviklere at producere mere effektive og smarte gadgets til at styre hjem, kontorer og industrifaciliteter.
Læs også: IIoT vs IoT: Differences and Similarities
Cybersikkerhed
I økosystemer for cybersikkerhed og internetdatabeskyttelse kan neuromorfisk databehandling hjælpe med afsløring af anomalier ved at analysere netværkstrafikmønstre. Derved vil disse systemer identificere potentielle sikkerhedstrusler mere effektivt.
Læringsressourcer
#1. Neurale netværk i Python fra bunden: Udemy
Denne Udemy kursus om neurale netværk i Python tilbyder dig praktisk erfaring med neuromorfisk databehandling og maskinlæring. Det lærer dig at programmere neurale netværk fra bunden i almindelig Python.
Kurset vil introducere skjulte lag og aktiveringsfunktioner til dig for at udvikle mere brugbare netværk. Det hjælper dig også med at forstå aspekter som inputlaget, outputlaget, vægte, fejlfunktion, nøjagtighed osv.
#2. Neuromorphic Computing: Klasse Central
Dette gratis online kursus er tilgængelig via YouTube, og du kan få adgang til det på dit passende tidspunkt. Kurset varer mere end en halv time.
Det er opdelt i flere 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. Neuromorfe computerprincipper og -organisation
Når du læser denne bog, vil du lære principperne og organiseringen af neuromorfisk databehandling. Det fokuserer også på byggeteknikker til fejltolerant skalerbar hardware til neurale netværk med indlæringsmuligheder.
Udover at dele oversigten over neuromorfe computersystemer, giver det dig mulighed for at udforske det grundlæggende i kunstige neurale netværk. Bogen diskuterer også kunstige neuroner og evolution. Desuden vil du komme til at lære implementeringsmetoderne for neurale netværk i forskellige tilgange, såsom neuronmodeller, lagringsteknologier og inter-neuronkommunikationsnetværk.
Denne ressource vil vise sig at være gavnlig for dem, der er villige til at udvikle et effektivt neuromorfisk system i hardware. Andre temaer, der diskuteres i denne bog, er udfordringerne ved at opbygge en spids neural netværksarkitektur, nye hukommelsesteknologier, neuromorfisk systemarkitektur osv.
#4. Neuromorphic Computing and Beyond: Parallel, Approximation, Near Memory og Quantum
Denne bog tilbyder en komparativ diskussion om nogle nye tendenser såsom Neuromorphic, Approximate, In Memory, Parallel og Quantum Computing, der kan hjælpe dig med at overvinde begrænsningerne i Moores lov.
Denne ressource viser brugen af de ovennævnte paradigmer til at forbedre computerkapaciteten. Det hjælper især udviklerne, når de står over for skaleringsbegrænsninger på grund af stigningen i computerkraft. Desuden giver denne bog et state-of-the-art overblik over neuromorfisk databehandling og væsentlige detaljer om andre paradigmer.
#5. Neuromorfisk teknik
Efter at have læst denne bog, vil du have en fuldstændig forståelse af neuromorfisk ingeniørkunst fra perspektiverne af tre forskellige kategorier af fagfolk: videnskabsmanden, computerarkitekten og algoritmedesigneren.
Det er lige meget, hvilken baggrund du kommer fra – det giver dig mulighed for at forstå begreberne gennem forskellige discipliner og værdsætte feltet. Bortset fra dette fokuserer ressourcen på det grundlæggende i neuronal modellering, neuromorfe kredsløb, neurale tekniske rammer, neurale arkitekturer og begivenhedsbaseret kommunikation.
Efter at have læst denne bog vil neuromorfe ingeniører lære om de forskellige aspekter af kognitiv intelligens.
#6. Neuromorfe computersystemer til industrien 4.0
Fra denne bog vil du lære om det neurale computerbaserede mikrochipteknologifelt. Ved at dække emner som neural netværksbeskyttelse, følelsesgenkendelse og biometrisk autentificering giver det dig mulighed for at lære detaljeret om dette dynamiske felt.
Uanset om du er studerende, videnskabsmand, forsker eller akademiker, vil det fungere som en væsentlig ressource for dig.
#7. Neuromorfe enheder til hjerne-inspireret computing
Hvis du vil udforske de banebrydende neuromorfe teknologier, så læs denne bog. Den er skrevet af et team af ekspertingeniører og har en omfattende diskussion af alle aspekter af neuromorfisk elektronik.
Den dækker både memristiske og neuromorfe enheder, omfatter den seneste udvikling inden for hjerne-inspireret databehandling og udforsker dens potentielle anvendelser i neuromorfe databehandling og perceptuelle systemer.
Udfordringer ved neuromorfisk databehandling
#1. Unøjagtighed
Mens neuromorfe computere absolut er mere effektive med hensyn til energi sammenlignet med neurale hardware og GPU’er, er de ikke mere nøjagtige end resten.
#2. Mangel på definerede benchmarks
Dette forskningsfelt har ikke nogen klart definerede benchmarks for ydeevne og fælles udfordringsproblemer. Derfor er vurdering af ydeevnen og effektiviteten af de neuromorfe computere ret vanskelig.
#3. Software begrænsninger
Softwaren til neuromorfisk databehandling halter stadig efter hardwaren. Forskere bruger stadig softwaren og algoritmerne beregnet til von Neumann-hardware, hvilket begrænser resultaterne til standardtilgange.
#4. Brugssvær
Medmindre du er ekspert, kan du ikke bruge neuromorfe computere. Desuden har eksperter ikke skabt nemme værktøjer og sprog, så alle kan bruge dem.
Neuromorphic Computing: Etiske overvejelser
Mens vi diskuterer neuromorfisk databehandling, må vi ikke ignorere de etiske overvejelser. Der er altid en chance for at misbruge denne teknologi. Det kan bruges til at generere falske billeder og videoer med den hensigt at sprede misinformation, vildlede folk og påvirke offentlighedens opfattelse.
Det kan også være årsagen til privatlivets fred hos enkeltpersoner. Hvis det indsamler brugernes data uden samtykke eller viden for at behandle enorme mængder data, vil det helt sikkert give anledning til bekymring. Bortset fra disse kunne neuromorfisk databehandling arve skævheder fra træningsdataene. Hvis det sker, kan neuromorfisk databehandling producere uretfærdige eller diskriminerende resultater.
Fremtiden for neuromorfisk databehandling
Neuromorphic computing er i stand til at revolutionere, hvordan forskellige enheder kommunikerer med hinanden. Med dens hjælp kan du forvente at have energieffektiv og hjerne-inspireret databehandling i fremtiden.
Ved hjælp af AI-algoritmer vil enheder lære af hinanden og blive mere lydhøre over for ændringer. Som et resultat vil netværksarkitekturer blive mere effektive og behandle data hurtigere.
I øjeblikket kan den udføre sansnings- og perceptionsopgaver. Du kan dog forvente, at det vil transformere AI, robotteknologi og sundhedsområder med hurtigere og smartere enheder. Med innovationen inden for relaterede sektorer kan du forvente hardware- og softwarefremskridt inden for neuromorfisk databehandling.
Tjek derefter vores detaljerede artikel om ambient computing.
