Objevte s námi základy neuromorfního počítání, revoluční technologii, která brzy změní způsob, jakým interagujeme s počítači a vytváříme nové věci!
S rostoucí složitostí moderních technologií, jako je umělá inteligence (AI), strojové učení (ML), internet věcí (IoT), AI roboti a automatizované výrobní linky, se neustále zvyšuje i zátěž výpočetních systémů.
Tradiční počítače s polovodičovými čipy dosáhly značného pokroku v rychlosti zpracování, energetické úspornosti, efektivním odvodu tepla a miniaturizaci, díky čemuž se vejdou i do kapesních zařízení.
Nyní se však otevírá nová éra s příchodem neuromorfního počítání! Tato inovativní technologie umožňuje výzkumníkům v oblasti počítačů a neuromorfním inženýrům konstruovat počítače, které napodobují fungování lidského mozku. Přečtěte si dál a zjistěte vše podstatné o této převratné výpočetní technologii!
Co je to neuromorfní počítání?
Neuromorfní počítání představuje nový přístup k architektuře počítačů, který se inspiruje způsobem, jakým funguje lidský mozek. Odborníci se zaměřují na vytváření prototypů syntetických neuronů, které věrně replikují biologické neurony a jejich synapse.
Lidský mozek, v pozoruhodně kompaktním objemu přibližně 1260 kubických centimetrů, ukrývá přibližně 86 miliard neuronů. Synaptická propojení mezi těmito neurony řídí různé procesy, včetně paměti, zraku, uvažování, logického myšlení, motorických dovedností a mnoha dalších. Je pozoruhodné, že mozek nepotřebuje žádný externí chladicí systém, protože je mimořádně energeticky efektivní.
Budoucí neuromorfní počítače budou napodobovat funkci lidského mozku, avšak s využitím umělých synaptických zařízení, CPU a GPU. Tyto počítače budou schopné se adaptovat na danou situaci a nebudou se spoléhat výhradně na předprogramování, což je běžná praxe u superpočítačů a osobních počítačů.
Například, Intel Loihi 2 je druhá generace neuromorfního výzkumného čipu. Obsahuje přibližně 1 milion syntetických neuronů na čip a snaží se napodobit biologický mozkový systém v rámci výpočetních systémů. Funguje na softwarovém frameworku Lava, což je open-source operační systém pro výzkum a vývoj v oblasti neuromorfního počítání.
Neuromorfní inženýrství
Tato oblast se zaměřuje na navrhování a vytváření počítačových komponent specificky pro neuromorfní výpočty, jako jsou neuromorfní čipy, umělá synaptická zařízení a strategie pro energetickou účinnost.
V rámci tohoto technologického výzkumu a vývoje se inženýři zaměří také na neuromorfní senzory, které napodobují smyslové systémy u lidí, například oči, kůži a nervové impulzy.
Neuromorfní počítání: Klíčové principy a koncepty
- Biomimikry: Napodobuje strukturu a funkci neuronových sítí lidského mozku.
- Špičkové neurony: Umělé neurony, které komunikují pomocí špiček nebo pulzů aktivity.
- Paralelní zpracování: Umožňuje simultánní zpracování dat, podobně jako v mozku.
- Zpracování řízené událostmi: Zaměřuje se na relevantní změny dat a šetří energii.
- Synaptická plasticita: Umožňuje adaptivní spojení mezi umělými neurony pro učení a paměť.
- Strategie nízké spotřeby energie: Upřednostňuje energetickou efektivitu pro mobilní a okrajové výpočty.
- Zpracování v reálném čase: Ideální pro aplikace vyžadující rychlá rozhodnutí, například robotika a autonomní systémy.
- Neuromorfní hardware: Specializovaná hardwarová architektura pro optimalizaci neuromorfních výpočetních úloh.
- Kognitivní výpočetní technika: Cílí na systémy schopné kognitivních funkcí, jako je vnímání a rozhodování.
- Interdisciplinární přístup: Spojuje neurovědu, informatiku a inženýrství pro pokrok v neuromorfních systémech.
Nyní se podívejme na principy fungování neuromorfního počítání.
Jak neuromorfní počítání funguje?
Neuromorfní počítání využívá hardwarové komponenty inspirované strukturou a funkcí neuronů a synapsí biologického mozku. Základním prvkem neuromorfního hardwaru je spiking neuron network (SNN), kde uzly, známé jako spiking neurony, spravují a uchovávají data podobným způsobem jako biologické neurony.
Umělá synaptická zařízení vytvářejí spojení mezi špičkovými neurony. Tato zařízení využívají analogové obvody k přenosu elektrických signálů, které napodobují mozkové signály. Na rozdíl od tradičních počítačů, které pracují s binárním kódováním, špičkové neurony přímo měří a kódují diskrétní změny analogového signálu.
Hardwarové komponenty neuromorfního počítání
Kredit obrázku: Intel
#1. Špičkové neurony a synaptická zařízení
Syntetické neurony zpracovávají a přenášejí data pomocí elektrických signálů podobných špičkám. Jsou propojeny prostřednictvím synaptických zařízení.
Synaptická zařízení replikují synapse v biologickém mozku. Umožňují komunikaci mezi špičkovými neurony.
#2. Analogový obvod
Tyto obvody zpracovávají elektrické signály analogovou technikou, napodobující mozkové signály.
#3. Memristory
Tyto energeticky nezávislé odpory mohou ukládat a zpracovávat informace. Často se používají v neuromorfním hardwaru.
#4. Neuromorfní čipy
Neuromorfní čipy jsou specializované integrované obvody navržené pro neuromorfní výpočty. Tyto čipy jsou založeny na technologii odporové paměti na bázi oxidu (OxRAM).
#5. Neuronová jádra
Jde o procesní jednotky určené k provádění simulací a výpočtů neuronových sítí.
#6. Senzory řízené událostmi
Tyto pokročilé senzory detekují změny v datech a spouštějí neurální reakce, čímž optimalizují energetickou účinnost. Například senzory vidění založené na událostech (EVS) mohou přenášet data rychleji s nízkou latencí, analyzujíce změny osvětlení v pixelech.
#7. Paměťové jednotky
Komponenty slouží k uchování informací a usnadnění učení v neuromorfních systémech.
#8. Neuromorfní hardwarové platformy
Komplexní systémy navržené pro podporu a provádění neuromorfních výpočetních aplikací.
#9. Digitálně-analogové převodníky
DAC převádějí digitální data na analogové signály pro neurální zpracování.
Softwarové komponenty neuromorfního počítání
Kredit obrázku: Intel
#1. Simulátory neuronových sítí
Programy, které napodobují chování špičkových neuronových sítí. Umožňují testování a experimentování na neuromorfních počítačích.
#2. Neuromorfní softwarové frameworky
Pokročilý software, který usnadňuje vývoj a simulaci neuromorfních modelů a algoritmů.
#3. Algoritmy učení
Softwarové rutiny umožňující umělým neuronovým sítím přizpůsobovat se a zlepšovat svůj výkon v průběhu času.
#4. Neuromorfní programovací knihovny
Kolekce předem napsaného kódu a funkcí pro zjednodušení vývoje neuromorfních aplikací.
#5. Software pro neuromorfní vidění
Software určený pro zpracování vizuálních dat v neuromorfních systémech vidění, například kamerách založených na událostech.
#6. Neuromorfní emulátory
Umožňují vývojářům simulovat chování neuromorfního hardwaru na konvenčních počítačích, a to pro účely testování a ladění.
#7. Software uživatelského rozhraní
Grafické (GUI) nebo textové (CLI) rozhraní usnadňují komunikaci mezi neuromorfním hardwarem a vyššími výpočetními systémy a umožňují integraci do širších aplikací.
#8. Neuromorfní sady pro vývoj softwaru
Komplexní balíčky SDK poskytující nástroje, knihovny a dokumentaci pro vytváření neuromorfních aplikací.
Případy použití neuromorfního počítání
Autonomní vozidla
Neuromorfní hardware a algoritmy mohou pomoci samořídícím vozům činit rozhodnutí v reálném čase, čímž se zvýší bezpečnost a navigace ve složitých dopravních situacích.
Rozpoznávání obrazu
Neuromorfní výpočty mohou zlepšit rozpoznávání obrazu tím, že umožňují efektivnější zpracování vizuálních dat, což by mohl být obrovský pokrok například v rozpoznávání obličeje v reálném čase a detekci objektů.
Zpracování přirozeného jazyka
Může zlepšit porozumění řeči a jazyku v AI chatbotech, virtuálních asistentech, nástrojích pro analýzu dat a podobně. To povede k přirozenějším a pohotovějším interakcím.
Energeticky efektivní výpočetní technika
IoT a IIoT vyžadují super malé počítače s možností lokálního zpracování při co nejnižší spotřebě energie. Neuromorfní technologie umožní vývojářům hardwaru IoT vytvářet efektivnější a chytřejší zařízení pro ovládání domácností, kanceláří a průmyslových zařízení.
Čtěte také: IIoT vs IoT: Rozdíly a podobnosti
Kybernetická bezpečnost
V ekosystémech kybernetické bezpečnosti a ochrany osobních údajů na internetu mohou neuromorfní výpočty pomoci při detekci anomálií analýzou vzorců síťového provozu, což umožňuje efektivnější identifikaci potenciálních bezpečnostních hrozeb.
Výukové zdroje
#1. Neuronové sítě v Pythonu od nuly: Udemy
Tento kurz Neuronové sítě v Pythonu na platformě Udemy nabízí praktické zkušenosti s neuromorfními výpočty a strojovým učením. Naučí vás, jak programovat neuronové sítě od základů v čistém Pythonu.
Kurz vás seznámí se skrytými vrstvami a aktivačními funkcemi pro vývoj užitečnějších sítí. Dále vám pomůže pochopit aspekty jako vstupní vrstva, výstupní vrstva, váhy, chybová funkce a přesnost.
#2. Neuromorphic Computing: Class Central
Tento bezplatný online kurz je dostupný přes YouTube a můžete k němu přistupovat, kdykoli vám to vyhovuje. Kurz trvá něco přes půl hodiny.
Je rozdělen do několika sekcí, jako jsou: Stroj, který funguje jako mozek, Konec Turingova-von Neumannova paradigmatu, Provozní teplotní rozsah ATI VS kognitivní schopnosti (EQ), Globální spotřeba energie, Výpočetní limity atd.
#3. Neuromorfní výpočetní principy a organizace
S touto knihou se naučíte principy a organizaci neuromorfních počítačů. Zaměřuje se také na techniky budování škálovatelného hardwaru odolného proti chybám pro neuronové sítě s možností učení.
Kromě přehledu neuromorfních počítačových systémů, kniha poskytuje základy umělých neuronových sítí a pojednává o umělých neuronech a evoluci. Seznámíte se s metodami implementace neuronových sítí v různých přístupech, včetně modelů neuronů, technologií ukládání a mezineuronových komunikačních sítí.
Tento zdroj je přínosný pro ty, kteří chtějí vyvíjet efektivní neuromorfní systémy v hardwaru. Kniha dále probírá výzvy při budování architektury neuronové sítě, vznikající paměťové technologie, architektury neuromorfního systému atd.
#4. Neuromorphic Computing and Beyond: Parallel, Aproximation, Blízká paměť a Quantum
Tato kniha nabízí srovnávací diskusi o některých nových trendech, jako jsou neuromorfní, přibližné, v paměti, paralelní a kvantové výpočty, které vám mohou pomoci překonat omezení Moorova zákona.
Zdroj ukazuje, jak výše uvedená paradigmata zlepšují výpočetní schopnosti a je to užitečné zejména pro vývojáře, kteří čelí omezením škálování kvůli rostoucímu výpočetnímu výkonu. Kniha poskytuje přehled moderních neuromorfních výpočtů a podrobnosti o dalších paradigmatech.
#5. Neuromorfní inženýrství
Po přečtení této knihy budete rozumět neuromorfnímu inženýrství z pohledu tří různých kategorií: vědce, počítačového architekta a návrháře algoritmů.
Nezáleží na tom, odkud pocházíte, kniha vám umožní pochopit koncepty napříč různými obory a ocenit danou oblast. Zaměřuje se na základy neuronového modelování, neuromorfní obvody, frameworky neuronového inženýrství, neuronové architektury a komunikaci založenou na událostech.
Neuromorfní inženýři se po přečtení této knihy seznámí s různými aspekty kognitivní inteligence.
#6. Neuromorfní výpočetní systémy pro Průmysl 4.0
Z této knihy se dozvíte o technologii mikročipů na bázi neuronových počítačů. Pokrývá témata jako je ochrana neuronové sítě, rozpoznávání emocí a biometrická autentizace a detailně se tak dozvíte o této dynamické oblasti.
Ať už jste student, vědec, výzkumník nebo akademik, kniha vám poslouží jako základní zdroj.
#7. Neuromorfní zařízení pro výpočty inspirované mozkem
Pokud chcete prozkoumat nejmodernější neuromorfní technologie, tato kniha je pro vás. Je napsána týmem odborných inženýrů a nabízí komplexní diskuzi o všech aspektech neuromorfní elektroniky.
Zahrnuje memristická i neuromorfní zařízení a zaměřuje se na nedávný vývoj v oblasti počítačů inspirovaných mozkem a jejich potenciální aplikace v neuromorfních výpočetních a percepčních systémech.
Výzvy neuromorfních výpočtů
#1. Nepřesnost
I když jsou neuromorfní počítače ve srovnání s neurálním hardwarem a GPU energeticky efektivnější, nejsou tak přesné.
#2. Nedostatek definovaných benchmarků
V této výzkumné oblasti chybí jasně definovaná měřítka pro výkon a běžné problémy. Proto je hodnocení výkonu a účinnosti neuromorfních počítačů poměrně obtížné.
#3. Softwarová omezení
Software pro neuromorfní výpočty stále zaostává za hardwarem. Výzkumníci stále používají software a algoritmy určené pro von Neumannův hardware, což omezuje výsledky na standardní přístupy.
#4. Obtížnost použití
Neuromorfní počítače nejsou uživatelsky přívětivé pro netechnické osoby. Navíc odborníci dosud nevytvořili jednoduché nástroje a jazyky, které by mohly být snadno používány kýmkoli.
Neuromorfní počítání: Etické úvahy
Při diskuzi o neuromorfních počítačích nesmíme ignorovat etické úvahy. Vždy existuje riziko zneužití této technologie. Může být použita ke generování falešných obrázků a videí s cílem šířit dezinformace, uvádět lidi v omyl a ovlivňovat vnímání veřejnosti.
Dále by mohla narušit soukromí jednotlivců, pokud by shromažďovala data uživatelů bez jejich souhlasu nebo vědomí, což by vedlo ke zpracování obrovského množství informací. Kromě toho mohou neuromorfní výpočty zdědit zkreslení z trénovacích dat a produkovat nespravedlivé nebo diskriminační výsledky.
Budoucnost neuromorfních výpočtů
Neuromorfní výpočetní technika má potenciál revolučně změnit způsob, jakým zařízení mezi sebou komunikují. Můžeme očekávat energeticky efektivní výpočetní techniku inspirovanou mozkem.
S využitím algoritmů umělé inteligence se budou zařízení od sebe navzájem učit a budou lépe reagovat na změny. Síťové architektury budou díky tomu efektivnější a budou data zpracovávat rychleji.
V současnosti se tato technologie používá pro úkoly snímání a vnímání, ale očekává se, že transformuje AI, robotiku a zdravotnictví pomocí rychlejších a chytřejších zařízení. S inovacemi v příbuzných oborech můžeme v budoucnu očekávat pokrok v hardwaru a softwaru pro neuromorfní počítače.
Nezapomeňte si přečíst i náš podrobný článek o ambientním počítání.