Å bygge bro over gapet mellom maskiner og hjernen

Her vil du lære teknologien og alt annet bak nevromorfisk databehandling, som snart vil forandre hvordan du lager ting ved hjelp av datamaskiner!

Arbeidsbelastningen til datamaskiner øker stadig med veksten av avansert teknologi som kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML), tingenes internett (IoT), AI-roboter, automatiserte produksjonslinjer og mye mer.

Dagens datamaskiner som arbeider med halvlederbrikker har nådd sin evne til å behandle beregninger raskere, forbruker mindre energi, sprer varme effektivt, og til slutt, deres evne til å bli mye mindre enn håndholdte enheter.

Her kommer nevromorfisk databehandling! Denne teknologien lar informatikere og nevromorfe ingeniører lage datamaskiner som fungerer som menneskelige hjerner. Fortsett å lese til slutten for å lære alt du trenger å vite om denne banebrytende datateknologien!

Hva er nevromorfisk databehandling?

Nevromorf databehandling er en datamaskinarkitektur som ligner hvordan den menneskelige hjernen fungerer. Spesifikt jobber informatikere med å lage prototyper av syntetiske nevroner som etterligner biologiske nevroner og deres synapser.

Den menneskelige hjernen bruker 86 milliarder nevroner i en kompakt plass på 1260 kubikkcentimeter. Den synaptiske forbindelsen mellom disse nevronene kontrollerer minne, syn, resonnement, logisk tenkning, motoriske bevegelser og mange flere funksjoner i kroppen. Selvfølgelig trenger vi ikke noe eksternt kjølesystem for å kjøle ned prosessenhetene i hjernen fordi det er svært energieffektivt.

Dermed vil ekte nevromorfe datamaskiner fungere akkurat som den menneskelige hjernen, men ved hjelp av kunstige synaptiske enheter, CPUer og GPUer. Dessuten vil disse datamaskinene kunne tilpasse seg situasjonen og ikke fullt ut stole på forhåndsprogrammering, noe de fleste super- og personlige datamaskiner gjør.

For eksempel Intel Loihi 2 er andre generasjons nevromorfe forskningsbrikke. Den inneholder omtrent 1 million syntetiske nevroner per brikke, som etterligner det biologiske hjernesystemet i datasystemer. Det drives av Lava-programvarerammeverket, som er et åpen kildekode-operativsystem for forskning og utvikling av nevromorfe beregninger.

Nevromorfisk ingeniørfag

Det er innsatsfeltet der informatikere lærer og designer datamaskindeler for nevromorf databehandling, som nevromorfe brikker, kunstige synaptiske enheter, energieffektivitetsstrategier og mer.

I denne teknologiske forsknings- og utviklingsdisiplinen vil ingeniører også jobbe med nevromorfe sensorer som etterligner sensoriske systemer hos mennesker, som øyne, hud, nerveimpulser, etc.

Nevromorf databehandling: nøkkelprinsipper og konsepter

Biomimicry emulerer strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernens nevrale nettverk.

Spikende nevroner er kunstige nevroner som kommuniserer via pigger eller aktivitetspulser.

Parallell prosessering muliggjør samtidig databehandling, i likhet med hjernens parallelle informasjonshåndtering.

Hendelsesdrevet prosessering fokuserer på relevante dataendringer, og sparer energi ved å unngå konstant beregning.

Synaptisk plastisitet letter de adaptive forbindelsene mellom kunstige nevroner for læring og hukommelse.

Strategien for lavt strømforbruk prioriterer energieffektivitet, noe som gjør den egnet for mobil og avansert databehandling.

Sanntidsbehandling er ideell for applikasjoner som krever raske beslutninger, som robotikk og autonome systemer.

Nevromorf maskinvare er en spesialisert maskinvarearkitektur som optimaliserer nevromorfe databehandlingsoppgaver.

Kognitiv databehandling har som mål å utvikle systemer som er i stand til kognitive funksjoner, som persepsjon og beslutningstaking.

Det er en tverrfaglig tilnærming som kombinerer nevrovitenskap, informatikk og ingeniørvitenskap for å fremme nevromorfe beregningssystemer.

Nå skal vi diskutere hvordan nevromorf databehandling fungerer.

Hvordan fungerer nevromorfisk databehandling?

Nevromorf databehandling bruker maskinvarekomponenter inspirert av strukturene og funksjonene til nevroner og synapser i biologiske hjerner. Den primære typen nevromorf maskinvare er spiking neural network (SNN), der noder, kjent som spiking neurons, administrerer og lagrer data omtrent som biologiske neuroner.

Kunstige synaptiske enheter etablerer forbindelser mellom piggende nevroner. Disse enhetene bruker analoge kretser for å overføre elektriske signaler som ligner hjernesignaler. I motsetning til konvensjonelle datamaskiner som bruker binær koding, måler og koder spikneuroner direkte diskrete analoge signalendringer.

Maskinvarekomponenter i nevromorfisk databehandling

Bildekreditt: Intel

#1. Spikende nevroner og synaptiske enheter

Syntetiske nevroner behandler og overfører data ved hjelp av pigglignende elektriske signaler. Disse er koblet til synaptiske enheter.

Synaptiske enheter kopierer synapsene i biologiske hjerner. Synaptiske enheter muliggjør kommunikasjon mellom piggende nevroner.

#2. Analog kretsløp

Disse kretsene håndterer elektriske signaler i en analog teknikk som etterligner hjernesignaler.

#3. Memristors

Disse ikke-flyktige motstandene kan lagre og behandle informasjon som vanligvis brukes i nevromorf maskinvare.

#4. Nevromorfe brikker

Nevromorfe brikker er spesialiserte integrerte kretser designet for nevromorfe databehandlingsoppgaver. Dette er filamentært oksid-basert resistiv minneteknologi (OxRAM)-baserte databrikker.

#5. Nevrale kjerner

Dette er prosesseringsenheter dedikert til å kjøre simuleringer og beregninger av nevrale nettverk.

#6. Hendelsesdrevne sensorer

Disse avanserte sensorene oppdager endringer i data og utløser nevrale responser, og optimerer strømeffektiviteten. For eksempel kan hendelsesbaserte synssensorer (EVS) overføre data raskere ved lave ventetider ved å analysere belysningsendringene i piksler.

#7. Minneenheter

Lagringskomponenter for å beholde informasjon og tilrettelegge 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 av nevromorfisk databehandling

Bildekreditt: Intel

#1. Nevrale nettverksimulatorer

Dette er programmer som etterligner oppførselen til spike nevrale nettverk. Disse spesialiserte verktøyene muliggjør testing og eksperimentering på nevromorfe datamaskiner.

#2. Nevromorfe programvarerammer

Avansert programvare som forenkler utvikling og simulering av nevromorfe modeller og algoritmer for nevromorfisk databehandling.

#3. Lære algoritmer

Disse programvarerutinene gjør det mulig for kunstige nevrale nettverk å tilpasse og forbedre ytelsen over tid gjennom trening.

#4. Nevromorfe programmeringsbiblioteker

Et sett med samlinger av forhåndsskrevet kode og funksjoner for å forenkle utviklingen av nevromorfe applikasjoner.

#5. Nevromorphic Vision programvare

Programvare utviklet for å behandle visuelle data i nevromorfe synssystemer, for eksempel hendelsesbaserte kameraer.

#6. Nevromorfe emulatorer

Disse spesialiserte verktøyene lar utviklere simulere oppførselen til nevromorf maskinvare på konvensjonelle datasystemer for testing og feilsøking.

#7. Programvare for brukergrensesnitt

GUIer eller CLIer letter kommunikasjonen mellom nevromorf maskinvare og datasystemer på høyere nivå. Verktøyene forenkler integrering i bredere applikasjoner.

#8. Nevromorfe programvareutviklingssett

Dette er omfattende SDK-pakker som gir verktøy, biblioteker og dokumentasjon for å bygge nevromorfe apper.

Brukstilfeller for nevromorfisk databehandling

Autonome kjøretøy

Nevromorf maskinvare og algoritmer kan hjelpe selvkjørende biler med å ta sanntidsbeslutninger. Dette vil ytterligere forbedre sikkerheten og navigasjonen i komplekse trafikkscenarier.

Bildegjenkjenning

Nevromorf databehandling kan forbedre bildegjenkjenningen ved å muliggjøre effektiv behandling av visuelle data. I applikasjoner som sanntids ansiktsgjenkjenning og gjenstandsgjenkjenning kan dette være et stort sprang.

Naturlig språkbehandling

Det kan forbedre tale- og språkforståelsen i AI-chatbots, virtuelle assistenter, AI-dataanalyseverktøy osv. Dette vil videre føre til mer samtale og responsive interaksjoner.

Energieffektiv databehandling

IoT og IIoT krever svært små datamaskiner med lokale prosesseringsmuligheter med minst mulig energiforsyning. Nevromorf datateknologi vil gjøre det mulig for IoT-maskinvareutviklere å produsere mer effektive og smarte dingser for å kontrollere hjem, kontorer og industrianlegg.

Les også: IIoT vs IoT: Differences and Similarities

Cybersikkerhet

I økosystemer for cybersikkerhet og personvern for internettdata kan nevromorfisk databehandling hjelpe til med å oppdage avvik ved å analysere nettverkstrafikkmønstre. Dermed vil disse systemene identifisere potensielle sikkerhetstrusler mer effektivt.

Læringsressurser

#1. Nevrale nettverk i Python fra grunnen av: Udemy

Denne Udemy kurs om nevrale nettverk i Python gir deg praktisk erfaring innen nevromorf databehandling og maskinlæring. Den lærer deg å programmere nevrale nettverk fra bunnen av i vanlig Python.

Kurset vil introdusere skjulte lag og aktiveringsfunksjoner for deg for å utvikle mer nyttige nettverk. Det hjelper deg også med å forstå aspekter som inngangslaget, utdatalaget, vekter, feilfunksjon, nøyaktighet, etc.

#2. Nevromorf databehandling: Klasse sentral

Dette er gratis nettkurs er tilgjengelig via YouTube, og du kan få tilgang til det når det passer deg. Kursets varighet er mer enn en halv time.

Den er delt inn i flere seksjoner, for eksempel 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. Nevromorfe databehandlingsprinsipper og organisering

Når du leser denne boken, vil du lære prinsippene og organiseringen av nevromorfisk databehandling. Den fokuserer også på byggeteknikkene til feiltolerant skalerbar maskinvare for nevrale nettverk med læringsevner.

I tillegg til å dele oversikten over nevromorfe datasystemer, lar den deg utforske det grunnleggende om kunstige nevrale nettverk. Boken diskuterer også kunstige nevroner og evolusjon. Dessuten vil du få lære implementeringsmetodene til nevrale nettverk i forskjellige tilnærminger, for eksempel nevronmodeller, lagringsteknologier og inter-neuronkommunikasjonsnettverk.

Denne ressursen vil vise seg å være gunstig for de som er villige til å utvikle et effektivt nevromorfisk system innen maskinvare. Andre temaer som er diskutert i denne boken er utfordringene med å bygge en nevrale nettverksarkitektur med høy hastighet, nye minneteknologier, nevromorfisk systemarkitektur, etc.

#4. Nevromorf databehandling og utover: Parallell, tilnærming, nærminne og kvante

Denne boken tilbyr en komparativ diskusjon om noen nye trender som Neuromorphic, Approximate, In Memory, Parallel og Quantum Computing som kan hjelpe deg med å overvinne begrensningene i Moores lov.

Denne ressursen viser bruken av de ovennevnte paradigmene for å forbedre databehandlingsevnen. Det hjelper spesielt utviklerne når de møter skaleringsbegrensninger på grunn av økningen i datakraft. Videre gir denne boken en toppmoderne oversikt over nevromorfisk databehandling og viktige detaljer om andre paradigmer.

#5. Nevromorfisk ingeniørfag

Etter å ha lest denne boken, vil du ha en fullstendig forståelse av nevromorfisk ingeniørkunst fra perspektivene til tre forskjellige kategorier av fagfolk: vitenskapsmannen, dataarkitekten og algoritmedesigneren.

Det spiller ingen rolle hvilken bakgrunn du har – det gjør at du kan forstå konseptene gjennom ulike disipliner og sette pris på feltet. Bortsett fra dette, fokuserer ressursen på det grunnleggende om nevronal modellering, nevromorfe kretser, nevrale tekniske rammer, nevrale arkitekturer og hendelsesbasert kommunikasjon.

Etter å ha lest denne boken vil nevromorfe ingeniører lære om de forskjellige aspektene ved kognitiv intelligens.

#6. Nevromorfe datasystemer for industrien 4.0

Fra denne boken vil du lære om det nevrale databehandlingsbaserte mikrobrikketeknologifeltet. Ved å dekke emner som nevrale nettverksbeskyttelse, følelsesgjenkjenning og biometrisk autentisering, lar den deg lære i detalj om dette dynamiske feltet.

Enten du er student, vitenskapsmann, forsker eller akademiker, vil det fungere som en viktig ressurs for deg.

#7. Nevromorfe enheter for hjerneinspirert databehandling

Hvis du vil utforske de banebrytende nevromorfe teknologiene, les denne boken. Skrevet av et team av ekspertingeniører, har den en omfattende diskusjon av alle aspekter ved nevromorf elektronikk.

Den dekker både memristiske og nevromorfe enheter, inkluderer nyere utviklinger innen hjerneinspirert databehandling, og utforsker dens potensielle anvendelser i nevromorfisk databehandling og perseptuelle systemer.

Utfordringer ved nevromorfisk databehandling

#1. Unøyaktighet

Mens nevromorfe datamaskiner definitivt er mer effektive når det gjelder energi sammenlignet med nevrale maskinvare og GPUer, er de ikke mer nøyaktige enn resten.

#2. Mangel på definerte benchmarks

Dette forskningsfeltet har ingen klart definerte benchmarks for ytelse og vanlige utfordringsproblemer. Derfor er vurdering av ytelsen og effektiviteten til de nevromorfe datamaskinene ganske vanskelig.

#3. Programvarebegrensninger

Programvaren til nevromorfisk databehandling henger fortsatt etter maskinvaren. Forskere bruker fortsatt programvaren og algoritmene beregnet på von Neumann-maskinvare, som begrenser resultatene til standardmetoder.

#4. Bruksvanskelighet

Med mindre du er en ekspert, kan du ikke bruke nevromorfe datamaskiner. Dessuten har ikke eksperter laget enkle verktøy og språk slik at alle kan bruke dem.

Nevromorf databehandling: Etiske betraktninger

Mens vi diskuterer nevromorf databehandling, må vi ikke ignorere de etiske hensyn. Det er alltid en sjanse for å misbruke denne teknologien. Den kan brukes til å generere falske bilder og videoer med den hensikt å spre feilinformasjon, villede folk og påvirke offentlig oppfatning.

Det kan også være årsaken til personvernbekymringer hos enkeltpersoner. Hvis den samler inn brukernes data uten samtykke eller kunnskap for å behandle enorme mengder data, vil det sikkert vekke bekymring. Bortsett fra disse, kan nevromorf databehandling arve skjevheter fra treningsdataene. Hvis det skjer, kan nevromorf databehandling gi urettferdige eller diskriminerende resultater.

Fremtiden for nevromorfisk databehandling

Nevromorf databehandling er i stand til å revolusjonere hvordan ulike enheter kommuniserer med hverandre. Med dens hjelp kan du forvente å ha energieffektiv og hjerneinspirert databehandling i fremtiden.

Ved hjelp av AI-algoritmer vil enheter lære av hverandre og bli mer lydhøre for endringer. Som et resultat vil nettverksarkitekturer bli mer effektive og behandle data raskere.

For øyeblikket kan den utføre sanse- og persepsjonsoppgaver. Du kan imidlertid forvente at den vil transformere AI, robotikk og helsetjenester med raskere og smartere enheter. Med innovasjonen i relaterte sektorer kan du forvente maskinvare- og programvareutvikling innen nevromorfisk databehandling.

Deretter kan du sjekke ut vår detaljerte artikkel om ambient computing.