Denne artikkelen tar deg med på en reise inn i verdenen av nevromorfisk databehandling, en banebrytende teknologi som lover å endre måten vi interagerer med datamaskiner på. Vi vil se på de grunnleggende konseptene, maskinvarekomponentene, programvareelementene, bruksområdene og de etiske betraktningene rundt denne revolusjonerende teknologien.
Behovet for stadig kraftigere datamaskiner øker i takt med fremveksten av avanserte teknologier som kunstig intelligens (KI), maskinlæring (ML), tingenes internett (IoT), KI-roboter og automatiserte produksjonslinjer. Dagens datamaskiner, basert på halvlederbaserte brikker, nærmer seg sine fysiske grenser når det gjelder prosesseringshastighet, energieffektivitet og størrelse.
Det er her nevromorfisk databehandling kommer inn i bildet. Denne innovative tilnærmingen lar forskere og ingeniører utvikle datamaskiner som etterligner den menneskelige hjernens funksjonsmåte. La oss dykke dypere inn i denne spennende teknologien!
Hva er nevromorfisk databehandling?
Nevromorfisk databehandling er en type datamaskinarkitektur som etterligner den menneskelige hjernens struktur og funksjonsmåte. Forskere arbeider med å utvikle syntetiske nevroner som ligner de biologiske nevronene og deres synapser.
Den menneskelige hjernen har omtrent 86 milliarder nevroner, pakket inn i et volum på rundt 1260 kubikkcentimeter. Disse nevronene er knyttet sammen gjennom synapser, som styrer hukommelse, syn, resonnement, logisk tenkning, motorikk og mange andre funksjoner. Hjernen er også ekstremt energieffektiv og krever ikke et eksternt kjølesystem.
Målet med nevromorfisk databehandling er å skape datamaskiner som fungerer på samme måte som den menneskelige hjernen, ved hjelp av kunstige synaptiske enheter, CPU-er og GPU-er. I tillegg vil disse datamaskinene kunne tilpasse seg situasjoner og ikke bare være avhengig av forhåndsprogrammering.
Et eksempel er Intel Loihi 2, en andre generasjons nevromorfisk forskningsbrikke. Hver brikke inneholder omtrent 1 million syntetiske nevroner og er drevet av Lava-programvare, en åpen kildekodeplattform for forskning og utvikling innen nevromorfisk databehandling.
Nevromorfisk ingeniørkunst
Nevromorfisk ingeniørkunst er et felt hvor eksperter lærer og designer datamaskinkomponenter for nevromorfisk databehandling, inkludert nevromorfe brikker, kunstige synaptiske enheter og energieffektive løsninger.
Ingeniører i dette feltet arbeider også med nevromorfe sensorer som etterligner menneskelige sansesystemer som øyne, hud og nerveimpulser.
Nevromorf databehandling: Nøkkelprinsipper og konsepter
- Biomimikk: Emulering av den menneskelige hjernens nevrale nettverk.
- Spikende nevroner: Kunstige nevroner som kommuniserer ved hjelp av pigger eller aktivitetspulser.
- Parallell prosessering: Gjennomføring av flere beregninger samtidig, som hjernens parallelle informasjonsbehandling.
- Hendelsesdrevet prosessering: Fokusering på relevante endringer i data for å spare energi.
- Synaptisk plastisitet: Tilpasning av forbindelser mellom kunstige nevroner for læring og hukommelse.
- Lavt strømforbruk: Prioritering av energieffektivitet for bruk i mobile enheter og avansert databehandling.
- Sanntidsbehandling: Optimalisert for applikasjoner som krever raske beslutninger, som robotikk.
- Nevromorf maskinvare: Spesialdesignet maskinvare for å optimalisere nevromorfe oppgaver.
- Kognitiv databehandling: Utvikling av systemer med evne til kognitive funksjoner som persepsjon og beslutningstaking.
- Tverrfaglig tilnærming: Kombinasjon av nevrovitenskap, informatikk og ingeniørvitenskap for å fremme nevromorfisk databehandling.
La oss nå se nærmere på hvordan nevromorfisk databehandling fungerer.
Hvordan fungerer nevromorfisk databehandling?
Nevromorfisk databehandling bruker maskinvarekomponenter som er inspirert av strukturen og funksjonen til nevroner og synapser i biologiske hjerner. Den primære typen maskinvare er *spiking neural network* (SNN), hvor noder kalt *spiking neurons*, administrerer og lagrer data på samme måte som biologiske nevroner.
Kunstige synaptiske enheter etablerer forbindelser mellom nevronene. Disse enhetene bruker analoge kretser for å overføre elektriske signaler som ligner signalene i hjernen. I motsetning til tradisjonelle datamaskiner som bruker binær koding, måler og koder *spiking neurons* diskrete endringer i analoge signaler.
Maskinvarekomponenter i nevromorfisk databehandling
Bildekreditt: Intel
#1. Spikende nevroner og synaptiske enheter
Syntetiske nevroner prosesserer og overfører data ved hjelp av spikklignende elektriske signaler. Disse er koblet sammen via synaptiske enheter. Synaptiske enheter emulerer synapsene i biologiske hjerner og muliggjør kommunikasjon mellom nevronene.
#2. Analog kretsløp
Analoge kretser behandler elektriske signaler på en måte som ligner signalene i hjernen.
#3. Memristorer
Disse ikke-flyktige motstandene kan lagre og prosessere informasjon og brukes ofte i nevromorf maskinvare.
#4. Nevromorfe brikker
Nevromorfe brikker er spesialiserte integrerte kretser designet for nevromorfe databehandlingsoppgaver. De er ofte basert på *filamentært oksid-basert resistiv minneteknologi* (OxRAM).
#5. Nevrale kjerner
Dette er prosesseringsenheter dedikert til simuleringer og beregninger av nevrale nettverk.
#6. Hendelsesdrevne sensorer
Avanserte sensorer som oppdager endringer i data og utløser nevrale responser, noe som optimerer strømeffektiviteten. *Hendelsesbaserte synssensorer* (EVS) kan for eksempel overføre data raskere ved å analysere endringer i belysning i piksler.
#7. Minneenheter
Minneenheter lagrer informasjon og tilrettelegger for læring i nevromorfe systemer.
#8. Nevromorfe maskinvareplattformer
Omfattende systemer designet for å støtte og utføre nevromorfe databehandlingsapplikasjoner.
#9. Digital-til-analog-omformere
DAC-er konverterer digitale data til analoge signaler for neural prosessering.
Programvarekomponenter i nevromorfisk databehandling
Bildekreditt: Intel
#1. Nevrale nettverksimulatorer
Programmer som simulerer oppførselen til *spiking neural networks* (SNN). Disse verktøyene lar forskere teste og eksperimentere med nevromorfe datamaskiner.
#2. Nevromorfe programvarerammer
Programvare som forenkler utvikling og simulering av nevromorfe modeller og algoritmer.
#3. Læringsalgoritmer
Programvarerutiner som lar kunstige nevrale nettverk tilpasse og forbedre ytelsen over tid gjennom trening.
#4. Nevromorfe programmeringsbiblioteker
Samlinger av forhåndsskrevet kode og funksjoner som forenkler utviklingen av nevromorfe applikasjoner.
#5. Nevromorf visjonsprogramvare
Programvare for å behandle visuelle data i nevromorfe synssystemer, som hendelsesbaserte kameraer.
#6. Nevromorfe emulatorer
Verktøy som lar utviklere simulere oppførselen til nevromorf maskinvare på tradisjonelle datasystemer.
#7. Programvare for brukergrensesnitt
GUI-er eller CLI-er som forenkler kommunikasjon mellom nevromorf maskinvare og datasystemer.
#8. Nevromorfe programvareutviklingssett
Omfattende SDK-pakker som inneholder verktøy, biblioteker og dokumentasjon for utvikling av nevromorfe applikasjoner.
Bruksområder for nevromorfisk databehandling
Autonome kjøretøy
Nevromorf maskinvare kan hjelpe selvkjørende biler med å ta sanntidsbeslutninger, noe som vil forbedre sikkerheten og navigasjonen i komplekse trafikksituasjoner.
Bildegjenkjenning
Nevromorf databehandling kan forbedre bildegjenkjenning ved å muliggjøre effektiv behandling av visuelle data. Dette kan være nyttig for sanntids ansiktsgjenkjenning og gjenstandsgjenkjenning.
Naturlig språkbehandling
Teknologien kan forbedre tale- og språkforståelse i KI-chatbots, virtuelle assistenter og KI-dataanalyseverktøy.
Energieffektiv databehandling
Nevromorf datateknologi kan gjøre det mulig for IoT-maskinvareutviklere å produsere mer effektive og smarte dingser for styring av hjem, kontorer og industri. Den vil også muliggjøre lokale prosesseringsmuligheter med minimalt energiforbruk.
Les også: IIoT vs IoT: Forskjeller og likheter
Cybersikkerhet
I cybersikkerhetsøkosystemer kan nevromorfisk databehandling hjelpe til med å oppdage avvik ved å analysere nettverkstrafikkmønstre og identifisere potensielle sikkerhetstrusler.
Læringsressurser
#1. Nevrale nettverk i Python fra bunnen av: Udemy
Dette Udemy kurset om nevrale nettverk i Python gir deg praktisk erfaring med nevromorfisk databehandling og maskinlæring. Du vil lære å programmere nevrale nettverk fra bunnen av i Python.
Kurset introduserer skjulte lag og aktiveringsfunksjoner for å utvikle mer avanserte nettverk og bidrar til å forstå aspekter som input lag, output lag, vekter, feilfunksjon og nøyaktighet.
#2. Nevromorf databehandling: Class Central
Dette gratis nettkurset er tilgjengelig på YouTube og dekker emner som «Maskiner som fungerer som hjernen», «Slutten på Turing-von Neumann-paradigmet», «Driftstemperaturer», «Globalt energiforbruk» og «Beregningsgrenser».
#3. Nevromorfe databehandlingsprinsipper og -organisering
Denne boken fokuserer på prinsippene og organiseringen av nevromorfisk databehandling. Den tar også for seg feiltolerant, skalerbar maskinvare for nevrale nettverk med læringsevner.
I tillegg til å gi en oversikt over nevromorfe datasystemer, utforsker boken det grunnleggende om kunstige nevrale nettverk, kunstige nevroner og evolusjon. Den dekker også implementeringsmetoder for nevrale nettverk i forskjellige tilnærminger, som nevronmodeller, lagringsteknologier og kommunikasjonsnettverk mellom nevroner.
Denne ressursen er spesielt nyttig for de som ønsker å utvikle et effektivt nevromorfisk system innen maskinvare. Andre temaer er utfordringer ved å bygge nevrale nettverksarkitekturer med høy hastighet, nye minneteknologier og nevromorf systemarkitektur.
#4. Nevromorf databehandling og utover: Parallell, tilnærming, nærminne og kvante
Denne boken tilbyr en komparativ diskusjon om nye trender som nevromorfisk, tilnærmet, minnebasert, parallell og kvantedatabehandling, som kan bidra til å overvinne begrensningene i Moores lov.
Boken demonstrerer hvordan disse paradigmen kan brukes for å forbedre databehandlingsevnen. Den hjelper utviklere som møter skaleringsbegrensninger på grunn av økende datamengder og gir en oversikt over nevromorfisk databehandling og andre relevante paradigmer.
#5. Nevromorfisk ingeniørkunst
Etter å ha lest denne boken, vil du ha en god forståelse av nevromorfisk ingeniørkunst fra perspektivene til tre kategorier av eksperter: vitenskapsmannen, dataarkitekten og algoritmedesigneren.
Uansett bakgrunn kan du forstå konseptene gjennom ulike disipliner. Ressursen dekker grunnleggende nevronmodellering, nevromorfe kretser, tekniske rammer, nevrale arkitekturer og hendelsesbasert kommunikasjon.
Boken gir nevromorfiske ingeniører en forståelse av ulike aspekter av kognitiv intelligens.
#6. Nevromorfe datasystemer for industri 4.0
Denne boken dekker det nevrale databehandlingsbaserte mikrobrikketeknologifeltet. Den tar for seg emner som beskyttelse av nevrale nettverk, følelsesgjenkjenning og biometrisk autentisering og er relevant for studenter, forskere og akademikere.
#7. Nevromorfe enheter for hjerneinspirert databehandling
Denne boken gir en omfattende diskusjon av alle aspekter av nevromorf elektronikk, skrevet av et team av ekspertingeniører. Den dekker både memristiske og nevromorfe enheter, nyere utviklinger innen hjerneinspirert databehandling og utforsker dens potensielle anvendelser i nevromorfisk databehandling og perseptuelle systemer.
Utfordringer ved nevromorfisk databehandling
#1. Unøyaktighet
Selv om nevromorfe datamaskiner er mer energieffektive enn nevrale maskinvare og GPU-er, er de ikke mer nøyaktige.
#2. Mangel på definerte standarder
Det er ikke definert klare standarder for ytelse og utfordringsproblemer innenfor dette feltet. Det gjør det vanskelig å evaluere ytelsen og effektiviteten til nevromorfe datamaskiner.
#3. Programvarebegrensninger
Programvaren for nevromorfisk databehandling er fortsatt bak maskinvareutviklingen. Forskere bruker fortsatt programvare og algoritmer beregnet på von Neumann-maskinvare, noe som begrenser muligheten for å oppnå bedre resultater.
#4. Bruksvanskeligheter
Nevromorfe datamaskiner kan være vanskelige å bruke uten ekspertise. Det mangler også brukervennlige verktøy og språk for at alle skal kunne bruke dem.
Nevromorf databehandling: Etiske betraktninger
Det er viktig å ta hensyn til de etiske betraktningene knyttet til nevromorfisk databehandling. Teknologien kan misbrukes for å generere falske bilder og videoer med den hensikt å spre feilinformasjon og påvirke offentlig oppfatning.
Teknologien kan også reise personvernsproblemer, for eksempel hvis brukerdata samles inn uten samtykke. I tillegg kan nevromorf databehandling arve skjevheter fra treningsdataene, noe som kan føre til urettferdige eller diskriminerende resultater.
Fremtiden for nevromorfisk databehandling
Nevromorfisk databehandling har potensial til å revolusjonere hvordan ulike enheter kommuniserer med hverandre. Vi kan forvente energieffektiv og hjerneinspirert databehandling i fremtiden.
Med hjelp fra KI-algoritmer vil enheter lære av hverandre og bli mer responsive for endringer. Dette vil føre til mer effektive nettverksarkitekturer som behandler data raskere.
Selv om den i dag brukes til sanse- og persepsjonsoppgaver, kan vi forvente at den vil transformere KI, robotikk og helsetjenester med raskere og smartere enheter. Utviklingen innen maskinvare og programvare forventes også å fortsette.
Du kan også lese vår artikkel om ambient computing.