Kas neuromorfsed süsteemid on kõrgjõudlusega andmetöötluse tulevik?

Inimese aju on märkimisväärselt hea teabe salvestamisel ja töötlemisel. Kuigi meie teadmised aju toimimisest pole kaugeltki täielikud, töötavad teadlased ja insenerid välja arvutustehnoloogiaid, mis jäljendavad neuronite toimimist ajus. See ei puuduta ainult kiiremate arvutite ehitamist; aju on samuti väga energiatõhus ja varased märgid näitavad, et neuromorfsed süsteemid võivad pakkuda paremat energiatõhusust. See on oluline kaalutlus, sest energiatarbimine ja heitsoojus on tavapärase elektroonika jaoks piiravad tegurid.

Valdkonnas töötavate inimeste jaoks on suur küsimus, kui kaugele peaksime aju jäljendamisega minema. Kas tulevased süsteemid peaksid olema neuromorfsed – püüdes luua süsteeme, mis on ajule võimalikult lähedal – või peaksid need olema ajust inspireeritud, mitte seda jäljendama?

Hea viis selle üle mõelda on lindude ja lennukite suhe. Inimese lendu inspireerisid linnud ja lennuk jäljendab lindude lennu mitmeid aspekte – kõige ilmsem on kaks tiiba. Kuid lennuk pole sugugi linnu koopia – reaktiivmootorid on hoopis teistsugused kui näiteks tiibade lehvitavad lihased.

Neli eksperti

Sel nädalal osales neli eksperti a arutelu neuromorfsete süsteemide tulevase rolli kohta andmetöötluses. Üritust juhatas Regina Dittmann, kes on Saksamaal Forschungszentrum Jülichis elektrooniliste materjalide ekspert.

Vaidlesid neuromorfse andmetöötluse poolt Kwabena Boahen – Stanfordi Ülikooli Brains in Silicon labori asutaja ja direktor Californias – ja Ralph Etienne-Cummings, kes juhib Marylandi Johns Hopkinsi ülikooli arvutuslike sensoorsete mootorisüsteemide laborit.

Ettevaatust propageerisid Yann LeCun – kes on Meta (Facebook) tehisintellekti juhtivteadlane ja New Yorgi ülikooli arvutusintellekti, õppimise, visiooni ja robootika labori liige – ja Bill Dally on NVIDIA juhtivteadur ja Stanfordi ülikooli Bio-X liige.

Integreerimine 3D-sse

Boahen algatas arutelu, öeldes, et neuromorfse andmetöötluse edu sõltub meie võimest integreerida ja suurendada komponente, sarnaselt sellega, kuidas pooljuhtide tööstus saavutas paljude aastate jooksul kiibil olevate transistoride arvu eksponentsiaalse kasvu. Illustreerimaks, kui oluline on ajakonstant selles neuromorfses Moore'i seaduses, kasutas ta lõbusat neuromorfse arvutusvõimsuse ühikut – kapübara aju –, mida ta võrdles kärbse ajuga.

Boahen usub, et 2D-arhitektuuridelt 3D-arhitektuuridele üleminek aitaks kaasa integratsioonile, kuid väljakutseid on palju.

Etienne-Cummings juhtis tähelepanu sellele, et neuromorfne andmetöötlus on tavapärasest arvutist väga erinev. Erinevalt arvuti elektroonikaimpulssidest ei kanna närvisüsteemi pingetõuged teavet, pigem on olulised piikidevahelised intervallid. Teatud mõttes ulatuvad neuromorfsed süsteemid neljandasse dimensiooni.

Meditsiinilised rakendused

Ta rõhutas, et teraviljapõhised neuromorfsed süsteemid mängivad olulist rolli bioloogiliste süsteemide integreerimisel tavapäraste arvutitega. See tooks kaasa paremad meditsiinitehnoloogiad, nagu näiteks proteesimine.

Neuromorfse andmetöötluse piirangutest rääkides märkis Dally, et naelu on ebatõhus viis arvude esitamiseks. See tähendab, et need ei ole eriti kasulikud paljude tavaliste arvutitega praegu tehtavate ülesannete täitmiseks. Tõepoolest, tema sõnul tuleb rohkem mõelda sellele, millised närvivõrgu mudelid milliste ülesannete jaoks sobivad – linnu ja lennuki näitel. Neuromorfsed süsteemid oleksid bioloogia simuleerimiseks kasulikud, ütles ta.

LeCun nõustus vajadusega olla nutikas selle osas, mida me arvutisüsteemides ajust kopeerime. Ta tõi välja, et neuromorfse andmetöötluse jaoks vajalikku analoogelektroonikat on praegu väga raske ehitada ja integreerida ning küsis, kas tehnoloogias on tulemas revolutsioon.

Neuromorfsed kiirendid

Ta ütles, et neuromorfsed süsteemid võivad leida kasutust kiirenditena, mis täidavad tavapäraste arvutisüsteemide jaoks spetsiifilisi ülesandeid. Näiteks tõi ta liitreaalsusega prillide kiirendi.

Loe edasi

Eksperdid arutavad võimalikke teid inimsarnase tehisintellekti poole

Niisiis, kas publikut veensid neuromorfsed pooldajad või skeptikud? Dittmani arutelu alguses tehtud küsitlus näitas, et 46% publikust nõustus, et neuromorfsed süsteemid on suure jõudlusega andmetöötluse tulevik. Pärast arutelu tõusis see 56%-ni, nii et jaatavatel on see.

Debati jälgimiseks saab registreeruda siin: Kõrgjõudlusega andmetöötluse tulevik: kas neuromorfsed süsteemid on lahendus? Arutelu sponsoreerib ajakiri Neuromorfne andmetöötlus ja tehnika. Selle avaldab IOP Publishing, mis toob ka teieni Füüsika maailm.

• Kwabena Boahen räägib selles ränipõhisest neuromorfsest andmetöötlusest episood Physics World Weekly podcast.

Postitus Kas neuromorfsed süsteemid on kõrgjõudlusega andmetöötluse tulevik? ilmus esmalt Füüsika maailm.

• Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
• CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
• Allikas: https://physicsworld.com/a/are-neuromorphic-systems-the-future-of-high-performance-computing/