Являются ли нейроморфные системы будущим высокопроизводительных вычислений? PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальный поиск. Ай.

Являются ли нейроморфные системы будущим высокопроизводительных вычислений?

Отметка времени: 8 марта 2022 г., 10:26

Человеческий мозг удивительно хорошо хранит и обрабатывает информацию. Хотя наши знания о том, как работает мозг, отнюдь не полны, ученые и инженеры разрабатывают вычислительные технологии, имитирующие работу нейронов в мозге. Речь идет не только о создании более быстрых компьютеров; мозг также очень энергоэффективен, и ранние признаки указывают на то, что нейроморфные системы могут обеспечить повышенную энергоэффективность. Это важное соображение, поскольку потребление энергии и отработанное тепло являются ограничивающими факторами для обычной электроники.

Большой вопрос для тех, кто работает в этой области, заключается в том, насколько далеко мы должны зайти в имитации мозга. Должны ли будущие системы быть нейроморфными — пытаться создать системы, максимально приближенные к мозгу, — или они должны быть вдохновлены мозгом, а не имитировать его?

Хороший способ подумать об этом — отношения между птицами и самолетами. Человеческий полет был вдохновлен птицами, а самолет имитирует несколько аспектов птичьего полета, наиболее очевидным из которых является наличие двух крыльев. Но самолет ни в коем случае не копия птицы — реактивные двигатели сильно отличаются от машущих крыльями мышц, например.

Четыре эксперта

На этой неделе четыре эксперта приняли участие в дебаты о будущей роли нейроморфных систем в вычислениях. Мероприятие проходило под председательством Регина Диттманн, который является экспертом по электронным материалам в Forschungszentrum Jülich в Германии.

Аргументы в пользу нейроморфных вычислений были Квабена Боахен – основатель и директор лаборатории Brains in Silicon Стэнфордского университета в Калифорнии – и Ральф Этьен-Каммингс, который руководит Лабораторией вычислительных сенсомоторных систем в Университете Джона Хопкинса в Мэриленде.

Пропаганда осторожности была Ян ЛеКун – который является главным научным сотрудником по искусственному интеллекту в Meta (Facebook) и членом Лаборатории вычислительного интеллекта, обучения, зрения и робототехники в Нью-Йоркском университете – и Билл Далли является главным научным сотрудником NVIDIA и членом Bio-X в Стэнфордском университете.

Интеграция в 3D

Боахен начал дискуссию, заявив, что успех нейроморфных вычислений зависит от нашей способности интегрировать и масштабировать компоненты, подобно тому, как полупроводниковая промышленность добилась экспоненциального роста числа транзисторов на кристалле в течение многих лет. Чтобы проиллюстрировать, насколько важна постоянная времени в этом нейроморфном законе Мура, он использовал забавную единицу нейроморфной вычислительной мощности — мозг капибары, — которую он сравнил с мозгом мухи.

По мнению Боахена, переход от 2D-архитектуры к 3D-архитектуре поможет ускорить интеграцию, но есть много проблем.

Этьен-Каммингс отметил, что нейроморфные вычисления сильно отличаются от обычных вычислений. В отличие от электронных импульсов в компьютере, всплески напряжения в нервной системе не несут информации, важны интервалы между всплесками. В некотором смысле нейроморфные системы достигают четвертого измерения.

Медицинские приложения

Он подчеркнул, что нейроморфные системы на основе шипов будут играть важную роль в интеграции биологических систем с обычными компьютерами. Это привело бы к улучшению медицинских технологий, таких как, например, протезирование.

Говоря об ограничениях нейроморфных вычислений, Далли указал, что шипы — неэффективный способ представления чисел. Это означает, что они не особенно полезны для выполнения многих задач, которые в настоящее время выполняются обычными компьютерами. Действительно, он сказал, что нам нужно больше думать о том, какие нейросетевые модели подходят для каких задач — на примере птицы и самолета. По его словам, нейроморфные системы будут полезны для моделирования биологии.

ЛеКун согласился с тем, что необходимо разумно подходить к тому, что мы копируем из мозга в вычислительных системах. Он указал, что аналоговую электронику, необходимую для нейроморфных вычислений, в настоящее время очень сложно построить и интегрировать, и спросил, не грядет ли революция в технологиях.

Нейроморфные ускорители

Он сказал, что нейроморфные системы могут найти применение в качестве ускорителей, выполняющих определенные задачи для обычных вычислительных систем. В качестве примера он привел ускоритель для очков дополненной реальности.

Итак, кого убедили зрители: сторонники нейроморфии или скептики? Опрос, проведенный Диттманом в начале дебатов, показал, что 46% аудитории согласны с тем, что нейроморфные системы — это будущее высокопроизводительных вычислений. После дебатов это число выросло до 56%, так что да.

Зарегистрироваться для просмотра дебатов можно здесь: Будущее высокопроизводительных вычислений: ответ на вопрос: нейроморфные системы? Дебаты проходят при поддержке журнала Нейроморфные вычисления и инженерия. Он издается IOP Publishing, что также дает вам Мир физики.

сообщение Являются ли нейроморфные системы будущим высокопроизводительных вычислений? Появившийся сначала на Мир физики.

Отметка времени:

Больше от Мир физики