Nöromorfik sistemler, yüksek performanslı bilgi işlemin geleceği mi?

İnsan beyni bilgiyi depolama ve işleme konusunda son derece iyidir. Beynin nasıl çalıştığına dair bilgimiz hiçbir şekilde tam olmasa da bilim insanları ve mühendisler, nöronların beyinde nasıl çalıştığını taklit eden bilgi işlem teknolojileri geliştiriyorlar. Bu sadece daha hızlı bilgisayarlar oluşturmakla ilgili değil; Beyin aynı zamanda enerji açısından oldukça verimlidir ve erken belirtiler nöromorfik sistemlerin daha iyi enerji verimliliği sağlayabileceğini göstermektedir. Bu önemli bir husustur çünkü enerji tüketimi ve atık ısı geleneksel elektronikler için sınırlayıcı faktörlerdir.

Bu alanda çalışanlar için büyük bir soru, beyni taklit etme konusunda ne kadar ileri gitmemiz gerektiğidir. Gelecekteki sistemler nöromorfik mi olmalı, yani beyne mümkün olduğunca yakın sistemler yaratmaya çalışmalı mı, yoksa beyni taklit etmek yerine ondan ilham mı almalı?

Bunu düşünmenin iyi bir yolu kuşlar ve uçaklar arasındaki ilişkidir. İnsan uçuşu kuşlardan ilham almıştır ve bir uçak, kuş uçuşunun çeşitli yönlerini taklit eder; en bariz olanı iki kanattır. Ancak uçak hiçbir şekilde kuşun kopyası değildir; örneğin jet motorları kanat çırpma kaslarından çok farklıdır.

Dört uzman

Bu hafta dört uzman bir toplantıya katıldı. tartışma nöromorfik sistemlerin bilgi işlemdeki gelecekteki rolü hakkında. Etkinliğin başkanlığını yaptı Regina DittmannAlmanya'daki Forschungszentrum Jülich'te elektronik malzemeler konusunda uzman olan Dr.

Nöromorfik hesaplamanın durumunu tartışanlar Kwabena Boahen – Stanford Üniversitesi'nin California'daki Brains in Silicon laboratuvarının kurucusu ve yöneticisi – ve Ralph Etienne-CummingsMaryland'deki Johns Hopkins Üniversitesi'nde Hesaplamalı Duyusal-Motor Sistemler Laboratuvarı'nı yöneten Dr.

Dikkatli davranılması gerekiyordu Yann LeCun – Meta'da (Facebook) baş yapay zeka bilimcisi ve New York Üniversitesi'nde Hesaplamalı Zeka, Öğrenme, Görme ve Robotik Laboratuvarı üyesidir – ve Bill Dally NVIDIA'da baş bilim insanı ve Stanford Üniversitesi'nde Bio-X üyesidir.

3D entegrasyon

Boahen, nöromorfik hesaplamanın başarısının, yarı iletken endüstrisinin uzun yıllar boyunca bir çip üzerindeki transistör sayısında üstel büyüme elde etmesi gibi, bileşenleri entegre etme ve ölçeklendirme yeteneğimize bağlı olduğunu söyleyerek tartışmayı başlattı. Bu nöromorfik Moore yasasında zaman sabitinin ne kadar önemli olduğunu göstermek için, nöromorfik hesaplama gücünün eğlenceli bir birimini (kapibara beyni) kullandı ve bunu bir sineğin beyniyle karşılaştırdı.

Boahen, 2 boyutlu mimarilerden 3 boyutlu mimarilere geçişin entegrasyonu hızlandıracağına inanıyor ancak birçok zorluk var.

Etienne-Cummings, nöromorfik hesaplamanın geleneksel hesaplamadan çok farklı olduğuna dikkat çekti. Bilgisayardaki elektronik darbelerden farklı olarak, sinir sistemindeki voltaj yükselmeleri bilgi taşımaz; önemli olan bu yükselmeler arasındaki aralıklardır. Bir anlamda nöromorfik sistemler dördüncü boyuta ulaşıyor.

Tıbbi uygulamalar

Spike tabanlı nöromorfik sistemlerin, biyolojik sistemlerin geleneksel bilgisayarlarla entegre edilmesinde önemli roller oynayacağını vurguladı. Bu, örneğin protez gibi daha iyi tıbbi teknolojilere yol açacaktır.

Nöromorfik hesaplamanın sınırlamalarından bahseden Dally, ani yükselişlerin sayıları temsil etmenin verimsiz bir yolu olduğuna dikkat çekti. Bu, şu anda geleneksel bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilen pek çok görevi gerçekleştirmek için özellikle kullanışlı olmadıkları anlamına gelir. Kuş ve uçak örneğini kullanarak hangi sinir ağı modellerinin hangi görevlere uygun olduğu konusunda daha fazla düşünmemiz gerektiğini söyledi. Nöromorfik sistemlerin biyolojiyi simüle etmek için faydalı olacağını söyledi.

LeCun, bilgisayar sistemlerinde beyinden kopyaladığımız şeyler konusunda akıllı olmamız gerektiği konusunda hemfikir. Nöromorfik hesaplama için ihtiyaç duyulan analog elektroniklerin şu anda inşa edilmesi ve entegre edilmesinin çok zor olduğuna dikkat çekti ve teknolojide bir devrimin gelip gelmediğini sordu.

Nöromorfik hızlandırıcılar

Nöromorfik sistemlerin, geleneksel bilgisayar sistemleri için belirli görevleri yerine getiren hızlandırıcılar olarak kullanım alanı bulabileceğini söyledi. Verdiği bir örnek, artırılmış gerçeklik gözlükleri için bir hızlandırıcıdır.

Daha fazla

Uzmanlar insan benzeri yapay zekaya giden olası yolları tartışıyor

Peki seyirci nöromorfik savunucular tarafından mı yoksa şüpheciler tarafından mı ikna edildi? Tartışmanın başında Dittman tarafından yapılan bir anket, izleyicilerin %46'sının nöromorfik sistemlerin yüksek performanslı bilgi işlemin geleceği olduğu konusunda hemfikir olduğunu öne sürdü. Tartışmadan sonra bu oran %56'ya yükseldi, yani öyle görünüyor.

Tartışmayı izlemek için buradan kayıt olabilirsiniz: Yüksek performanslı bilgi işlemin geleceği: cevap nöromorfik sistemler mi? Tartışma derginin sponsorluğunda yapılıyor Nöromorfik Hesaplama ve Mühendislik. IOP Yayıncılık tarafından yayınlanmaktadır ve bu da size Fizik dünyası.

• Kwabena Boahen bu yazıda silikon bazlı nöromorfik hesaplamadan bahsediyor bölüm Fizik Dünyası Haftalık podcast.

Sonrası Nöromorfik sistemler, yüksek performanslı bilgi işlemin geleceği mi? İlk çıktı Fizik dünyası.

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
• KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
• Kaynak: https://physicsworld.com/a/are-neuromorphic-systems-the-future-of-high- Performance-computing/