Γεφύρωση του χάσματος μεταξύ μηχανών και εγκεφάλου

Εδώ, θα μάθετε την τεχνολογία και οτιδήποτε άλλο πίσω από τους νευρομορφικούς υπολογιστές, που σύντομα θα μεταμορφώσουν τον τρόπο που δημιουργείτε πράγματα χρησιμοποιώντας υπολογιστές!

Ο φόρτος εργασίας των υπολογιστών αυξάνεται συνεχώς με την ανάπτυξη προηγμένης τεχνολογίας όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI), η μηχανική μάθηση (ML), το Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT), τα ρομπότ AI, οι αυτοματοποιημένες γραμμές παραγωγής και πολλά άλλα.

Οι σημερινοί υπολογιστές που εργάζονται με τσιπ ημιαγωγών έχουν φτάσει στην ικανότητά τους να επεξεργάζονται τους υπολογισμούς πιο γρήγορα, να καταναλώνουν λιγότερη ενέργεια, να διαχέουν αποτελεσματικά τη θερμότητα και, τέλος, την ικανότητά τους να γίνονται πολύ μικρότεροι από τις φορητές συσκευές.

Εδώ έρχεται ο νευρομορφικός υπολογισμός! Αυτή η τεχνολογία επιτρέπει σε επιστήμονες υπολογιστών και νευρομορφικούς μηχανικούς να κατασκευάσουν υπολογιστές που λειτουργούν όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Συνεχίστε να διαβάζετε μέχρι το τέλος για να μάθετε όλα όσα χρειάζεται να γνωρίζετε για αυτήν την τεχνολογία αιχμής υπολογιστών!

Τι είναι ο Νευρομορφικός Υπολογισμός;

Ο νευρομορφικός υπολογισμός είναι μια αρχιτεκτονική υπολογιστή που μοιάζει με τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Συγκεκριμένα, επιστήμονες υπολογιστών εργάζονται για να δημιουργήσουν πρωτότυπα συνθετικών νευρώνων που μιμούνται βιολογικούς νευρώνες και τις συνάψεις τους.

Ο ανθρώπινος εγκέφαλος χρησιμοποιεί 86 δισεκατομμύρια νευρώνες σε έναν συμπαγή χώρο του 1260 κυβικά εκατοστά. Η συναπτική συνδεσιμότητα μεταξύ αυτών των νευρώνων ελέγχει τη μνήμη, την όραση, τη λογική, τη λογική σκέψη, τις κινήσεις και πολλές άλλες λειτουργίες του σώματος. Φυσικά, δεν χρειαζόμαστε κανένα εξωτερικό σύστημα ψύξης για την ψύξη των μονάδων επεξεργασίας του εγκεφάλου, επειδή είναι εξαιρετικά ενεργειακά αποδοτικό.

Έτσι, οι πραγματικοί νευρομορφικοί υπολογιστές θα λειτουργούν ακριβώς όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος, αλλά χρησιμοποιώντας τεχνητές συναπτικές συσκευές, CPU και GPU. Επίσης, αυτοί οι υπολογιστές θα μπορούν να προσαρμοστούν στην κατάσταση και να μην βασίζονται πλήρως στον προ-προγραμματισμό, κάτι που κάνουν οι περισσότεροι σούπερ και προσωπικοί υπολογιστές.

Για παράδειγμα, το Intel Loihi 2 είναι το νευρομορφικό ερευνητικό τσιπ δεύτερης γενιάς. Περιέχει περίπου 1 εκατομμύριο συνθετικούς νευρώνες ανά τσιπ, μιμούμενοι το βιολογικό εγκεφαλικό σύστημα στα υπολογιστικά συστήματα. Λειτουργεί από το πλαίσιο λογισμικού Lava, το οποίο είναι ένα λειτουργικό σύστημα ανοιχτού κώδικα για έρευνα και ανάπτυξη νευρομορφικών υπολογισμών.

Νευρομορφική Μηχανική

Είναι το πεδίο της προσπάθειας όπου οι επιστήμονες υπολογιστών μαθαίνουν και σχεδιάζουν εξαρτήματα υπολογιστών με σκοπό τη νευρομορφική πληροφορική, όπως νευρομορφικά τσιπ, τεχνητές συναπτικές συσκευές, στρατηγικές ενεργειακής απόδοσης και πολλά άλλα.

Σε αυτόν τον κλάδο της τεχνολογικής έρευνας και ανάπτυξης, οι μηχανικοί θα εργαστούν επίσης σε νευρομορφικούς αισθητήρες που μιμούνται τα αισθητήρια συστήματα σε ανθρώπους, όπως τα μάτια, το δέρμα, τα νευρικά ερεθίσματα κ.λπ.

Νευρομορφικός Υπολογισμός: Βασικές Αρχές και Έννοιες

Το Biomimicry μιμείται τη δομή και τη λειτουργία των νευρωνικών δικτύων του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Οι Spiking Neurons είναι τεχνητοί νευρώνες που επικοινωνούν μέσω αιχμών ή παλμών δραστηριότητας.

Η παράλληλη επεξεργασία επιτρέπει την ταυτόχρονη επεξεργασία δεδομένων, παρόμοια με τον παράλληλο χειρισμό πληροφοριών του εγκεφάλου.

Η επεξεργασία βάσει συμβάντων εστιάζει σε σχετικές αλλαγές δεδομένων, εξοικονομώντας ενέργεια αποφεύγοντας τους συνεχείς υπολογισμούς.

Το Synaptic Plasticity διευκολύνει τις προσαρμοστικές συνδέσεις μεταξύ τεχνητών νευρώνων για μάθηση και μνήμη.

Η στρατηγική χαμηλής κατανάλωσης ενέργειας δίνει προτεραιότητα στην ενεργειακή απόδοση, καθιστώντας την κατάλληλη για φορητές συσκευές και υπολογιστές αιχμής.

Η επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο είναι ιδανική για εφαρμογές που απαιτούν γρήγορη λήψη αποφάσεων, όπως η ρομποτική και τα αυτόνομα συστήματα.

Το νευρομορφικό υλικό είναι μια εξειδικευμένη αρχιτεκτονική υλικού που βελτιστοποιεί τις νευρομορφικές εργασίες υπολογιστών.

Η γνωστική υπολογιστική στοχεύει στην ανάπτυξη συστημάτων ικανών για γνωστικές λειτουργίες, όπως η αντίληψη και η λήψη αποφάσεων.

Υπάρχει μια διεπιστημονική προσέγγιση που συνδυάζει τη νευροεπιστήμη, την επιστήμη των υπολογιστών και τη μηχανική για την προώθηση των νευρομορφικών υπολογιστικών συστημάτων.

Τώρα, θα συζητήσουμε πώς λειτουργεί ο νευρομορφικός υπολογισμός.

Πώς Λειτουργεί ο Νευρομορφικός Υπολογισμός;

Ο νευρομορφικός υπολογισμός χρησιμοποιεί στοιχεία υλικού εμπνευσμένα από τις δομές και τις λειτουργίες των νευρώνων και των συνάψεων σε βιολογικούς εγκεφάλους. Ο κύριος τύπος νευρομορφικού υλικού είναι το spiking νευρωνικό δίκτυο (SNN), όπου οι κόμβοι, γνωστοί ως spiking neurons, διαχειρίζονται και αποθηκεύουν δεδομένα όπως οι βιολογικοί νευρώνες.

Τεχνητές συναπτικές συσκευές δημιουργούν συνδέσεις μεταξύ των νευρώνων. Αυτές οι συσκευές χρησιμοποιούν αναλογικά κυκλώματα για τη μετάδοση ηλεκτρικών σημάτων που μοιάζουν με εγκεφαλικά σήματα. Σε αντίθεση με τους συμβατικούς υπολογιστές που χρησιμοποιούν δυαδική κωδικοποίηση, οι spiking νευρώνες μετρούν και κωδικοποιούν απευθείας διακριτές αλλαγές αναλογικού σήματος.

Εξαρτήματα Υλικού Νευρομορφικού Υπολογισμού

Πίστωση εικόνας: Intel

#1. Spiking Neurons & Synaptic Devices

Οι συνθετικοί νευρώνες επεξεργάζονται και μεταδίδουν δεδομένα χρησιμοποιώντας ηλεκτρικά σήματα που μοιάζουν με ακίδα. Αυτά συνδέονται με συναπτικές συσκευές.

Οι συναπτικές συσκευές αναπαράγουν τις συνάψεις σε βιολογικούς εγκεφάλους. Οι συναπτικές συσκευές επιτρέπουν την επικοινωνία μεταξύ των νευρώνων.

#2. Αναλογικό κύκλωμα

Αυτά τα κυκλώματα χειρίζονται ηλεκτρικά σήματα σε μια αναλογική τεχνική που μιμείται τα σήματα του εγκεφάλου.

#3. Memristors

Αυτές οι μη πτητικές αντιστάσεις μπορούν να αποθηκεύουν και να επεξεργάζονται πληροφορίες που χρησιμοποιούνται συνήθως σε νευρομορφικό υλικό.

#4. Νευρομορφικά Τσιπ

Τα Neuromorphic Chips είναι εξειδικευμένα ολοκληρωμένα κυκλώματα σχεδιασμένα για νευρομορφικές εργασίες υπολογιστών. Πρόκειται για τσιπ υπολογιστών με τεχνολογία αντίστασης μνήμης που βασίζονται σε νηματοειδή οξείδια (OxRAM).

#5. Νευρικοί Πυρήνες

Αυτές είναι μονάδες επεξεργασίας αφιερωμένες στην εκτέλεση προσομοιώσεων και υπολογισμών νευρωνικών δικτύων.

#6. Αισθητήρες που βασίζονται σε συμβάντα

Αυτοί οι προηγμένοι αισθητήρες ανιχνεύουν αλλαγές στα δεδομένα και ενεργοποιούν νευρικές αποκρίσεις, βελτιστοποιώντας την απόδοση ισχύος. Για παράδειγμα, οι αισθητήρες όρασης που βασίζονται σε συμβάντα (EVS) μπορούν να μεταδίδουν δεδομένα πιο γρήγορα σε χαμηλές καθυστερήσεις αναλύοντας τις αλλαγές φωτισμού σε pixel.

#7. Μονάδες Μνήμης

Στοιχεία αποθήκευσης για τη διατήρηση πληροφοριών και τη διευκόλυνση της μάθησης σε νευρομορφικά συστήματα.

#8. Νευρομορφικές πλατφόρμες υλικού

Ολοκληρωμένα συστήματα σχεδιασμένα να υποστηρίζουν και να εκτελούν εφαρμογές νευρομορφικών υπολογιστών.

#9. Μετατροπείς ψηφιακού σε αναλογικό

Τα DAC μετατρέπουν ψηφιακά δεδομένα σε αναλογικά σήματα για νευρωνική επεξεργασία.

Συστατικά Λογισμικού Νευρομορφικού Υπολογισμού

Πίστωση εικόνας: Intel

#1. Προσομοιωτές Νευρωνικών Δικτύων

Πρόκειται για προγράμματα που μιμούνται τη συμπεριφορά των νευρωνικών δικτύων με αιχμή. Αυτά τα εξειδικευμένα εργαλεία επιτρέπουν δοκιμές και πειραματισμούς σε νευρομορφικούς υπολογιστές.

#2. Νευρομορφικά Πλαίσια Λογισμικού

Προηγμένο λογισμικό που διευκολύνει την ανάπτυξη και την προσομοίωση νευρομορφικών μοντέλων και αλγορίθμων για νευρομορφικούς υπολογισμούς.

#3. Αλγόριθμοι μάθησης

Αυτές οι ρουτίνες λογισμικού επιτρέπουν στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα να προσαρμόζονται και να βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου μέσω της εκπαίδευσης.

#4. Βιβλιοθήκες Νευρομορφικού Προγραμματισμού

Ένα σύνολο συλλογών προγραμμένου κώδικα και συναρτήσεων για την απλοποίηση της ανάπτυξης νευρομορφικών εφαρμογών.

#5. Λογισμικό Neuromorphic Vision

Λογισμικό σχεδιασμένο για την επεξεργασία οπτικών δεδομένων σε νευρομορφικά συστήματα όρασης, όπως κάμερες που βασίζονται σε συμβάντα.

#6. Νευρομορφικοί εξομοιωτές

Αυτά τα εξειδικευμένα εργαλεία επιτρέπουν στους προγραμματιστές να προσομοιώνουν τη συμπεριφορά του νευρομορφικού υλικού σε συμβατικά συστήματα υπολογιστών για δοκιμή και εντοπισμό σφαλμάτων.

#7. Λογισμικό διεπαφής χρήστη

Τα GUI ή τα CLI διευκολύνουν την επικοινωνία μεταξύ νευρομορφικού υλικού και υπολογιστικών συστημάτων υψηλότερου επιπέδου. Τα εργαλεία διευκολύνουν περαιτέρω την ενσωμάτωση σε ευρύτερες εφαρμογές.

#8. Κιτ ανάπτυξης νευρομορφικού λογισμικού

Αυτά είναι ολοκληρωμένα πακέτα SDK που παρέχουν εργαλεία, βιβλιοθήκες και τεκμηρίωση για τη δημιουργία νευρομορφικών εφαρμογών.

Περιπτώσεις χρήσης για νευρομορφικούς υπολογισμούς

Αυτόνομα Οχήματα

Το νευρομορφικό υλικό και οι αλγόριθμοι μπορούν να βοηθήσουν τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα να λαμβάνουν αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο. Αυτό θα βελτιώσει περαιτέρω την ασφάλεια και την πλοήγηση σε περίπλοκα σενάρια κυκλοφορίας.

Αναγνώριση εικόνας

Ο νευρομορφικός υπολογισμός μπορεί να βελτιώσει την αναγνώριση εικόνας επιτρέποντας την αποτελεσματική επεξεργασία οπτικών δεδομένων. Σε εφαρμογές όπως η αναγνώριση προσώπου σε πραγματικό χρόνο και η ανίχνευση αντικειμένων, αυτό θα μπορούσε να είναι ένα τεράστιο άλμα.

Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας

Μπορεί να βελτιώσει την κατανόηση της ομιλίας και της γλώσσας σε chatbots AI, εικονικούς βοηθούς, εργαλεία ανάλυσης δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης, κ.λπ. Αυτό θα οδηγήσει περαιτέρω σε περισσότερες αλληλεπιδράσεις συνομιλίας και απόκρισης.

Ενεργειακά αποδοτικός Υπολογισμός

Το IoT και το IIoT απαιτούν υπολογιστές εξαιρετικά μικρού μεγέθους με τοπικές δυνατότητες επεξεργασίας με την ελάχιστη δυνατή παροχή ενέργειας. Η τεχνολογία νευρομορφικών υπολογιστών θα επιτρέψει στους προγραμματιστές υλικού IoT να παράγουν πιο αποτελεσματικά και έξυπνα gadget για τον έλεγχο κατοικιών, γραφείων και βιομηχανικών εγκαταστάσεων.

Διαβάστε επίσης: IIoT vs IoT: Διαφορές και ομοιότητες

Κυβερνασφάλεια

Στα οικοσυστήματα της κυβερνοασφάλειας και του απορρήτου δεδομένων Διαδικτύου, ο νευρομορφικός υπολογισμός μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό ανωμαλιών αναλύοντας τα μοτίβα κυκλοφορίας του δικτύου. Έτσι, αυτά τα συστήματα θα εντοπίζουν πιο αποτελεσματικά πιθανές απειλές για την ασφάλεια.

Πόροι μάθησης

#1. Νευρωνικά δίκτυα στην Python από το μηδέν: Udemy

Αυτό το Udemy μάθημα για τα νευρωνικά δίκτυα στην Python σας προσφέρει πρακτική εμπειρία στον νευρομορφικό υπολογισμό και τη μηχανική μάθηση. Σας διδάσκει να προγραμματίζετε νευρωνικά δίκτυα από την αρχή σε απλή Python.

Το μάθημα θα σας παρουσιάσει κρυφά επίπεδα και λειτουργίες ενεργοποίησης για την ανάπτυξη πιο χρήσιμων δικτύων. Σας βοηθά επίσης να κατανοήσετε πτυχές όπως το επίπεδο εισόδου, το επίπεδο εξόδου, τα βάρη, η συνάρτηση σφάλματος, η ακρίβεια κ.λπ.

#2. Neuromorphic Computing: Class Central

Αυτό δωρεάν διαδικτυακό μάθημα είναι διαθέσιμο μέσω του YouTube και μπορείτε να έχετε πρόσβαση σε αυτό την κατάλληλη στιγμή. Η διάρκεια του μαθήματος είναι πάνω από μισή ώρα.

Χωρίζεται σε πολλαπλές ενότητες, όπως Μηχανή που λειτουργεί όπως ο εγκέφαλος, The End of Turing-von Neumann Paradigm, Λειτουργικό εύρος θερμοκρασίας ATI VS γνωστική ικανότητα (EQ), Παγκόσμια κατανάλωση ενέργειας, όρια υπολογισμού κ.λπ.

#3. Αρχές και οργάνωση νευρομορφικών υπολογιστών

Διαβάζοντας αυτό το βιβλίο, θα μάθετε τις αρχές και την οργάνωση του νευρομορφικού υπολογισμού. Εστιάζει επίσης στις τεχνικές κατασκευής κλιμακούμενου υλικού με ανοχή σε σφάλματα για νευρωνικά δίκτυα με δυνατότητες εκμάθησης.

Εκτός από την κοινή χρήση της επισκόπησης των νευρομορφικών υπολογιστικών συστημάτων, σας επιτρέπει να εξερευνήσετε τα βασικά των τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Το βιβλίο συζητά επίσης τους τεχνητούς νευρώνες και την εξέλιξη. Επιπλέον, θα μάθετε τις μεθόδους υλοποίησης των νευρωνικών δικτύων σε διάφορες προσεγγίσεις, όπως μοντέλα νευρώνων, τεχνολογίες αποθήκευσης και δίκτυα επικοινωνίας μεταξύ νευρώνων.

Αυτός ο πόρος θα αποδειχθεί επωφελής για όσους επιθυμούν να αναπτύξουν ένα αποτελεσματικό νευρομορφικό σύστημα σε υλικό. Άλλα θέματα που συζητούνται σε αυτό το βιβλίο είναι οι προκλήσεις της οικοδόμησης μιας αρχιτεκτονικής νευρωνικών δικτύων, οι αναδυόμενες τεχνολογίες μνήμης, η αρχιτεκτονική νευρομορφικών συστημάτων κ.λπ.

#4. Neuromorphic Computing and Beyond: Parallel, Approximation, Near Memory, and Quantum

Αυτό το βιβλίο προσφέρει μια συγκριτική συζήτηση για ορισμένες νέες τάσεις όπως η Νευρομορφική, η Κατά προσέγγιση, η Μνήμη, η Παράλληλη και η Κβαντική Υπολογιστική που μπορούν να σας βοηθήσουν να ξεπεράσετε τους περιορισμούς του νόμου του Μουρ.

Αυτός ο πόρος παρουσιάζει τη χρήση των προαναφερθέντων παραδειγμάτων για τη βελτίωση της υπολογιστικής ικανότητας. Βοηθά ιδιαίτερα τους προγραμματιστές όταν αντιμετωπίζουν περιορισμούς κλιμάκωσης λόγω της αύξησης της υπολογιστικής ισχύος. Επιπλέον, αυτό το βιβλίο παρέχει μια υπερσύγχρονη επισκόπηση των νευρομορφικών υπολογιστών και βασικές λεπτομέρειες άλλων παραδειγμάτων.

#5. Νευρομορφική Μηχανική

Αφού διαβάσετε αυτό το βιβλίο, θα έχετε μια πλήρη κατανόηση της νευρομορφικής μηχανικής από την οπτική γωνία τριών διαφορετικών κατηγοριών επαγγελματιών: του επιστήμονα, του αρχιτέκτονα υπολογιστών και του σχεδιαστή αλγορίθμων.

Δεν έχει σημασία από ποιο υπόβαθρο έχετε προέλθει – σας δίνει τη δυνατότητα να κατανοήσετε τις έννοιες μέσα από διάφορους κλάδους και να εκτιμήσετε το πεδίο. Εκτός από αυτό, ο πόρος εστιάζει στις βασικές αρχές της νευρωνικής μοντελοποίησης, στα νευρομορφικά κυκλώματα, στα πλαίσια νευρωνικής μηχανικής, στις νευρικές αρχιτεκτονικές και στην επικοινωνία που βασίζεται σε γεγονότα.

Αφού διαβάσουν αυτό το βιβλίο, οι νευρομορφικοί μηχανικοί θα μάθουν για τις διαφορετικές πτυχές της γνωστικής νοημοσύνης.

#6. Neuromorphic Computing Systems for Industry 4.0

Από αυτό το βιβλίο, θα μάθετε για τον τομέα της τεχνολογίας μικροτσίπ που βασίζεται σε νευρωνικούς υπολογιστές. Καλύπτοντας θέματα όπως η προστασία νευρωνικών δικτύων, η αναγνώριση συναισθημάτων και ο βιομετρικός έλεγχος ταυτότητας, σας επιτρέπει να μάθετε λεπτομερώς για αυτό το δυναμικό πεδίο.

Είτε είστε φοιτητής, επιστήμονας, ερευνητής ή ακαδημαϊκός, θα λειτουργήσει ως βασικός πόρος για εσάς.

#7. Νευρομορφικές συσκευές για υπολογιστές εμπνευσμένους από τον εγκέφαλο

Αν θέλετε να εξερευνήσετε τις νευρομορφικές τεχνολογίες αιχμής, διαβάστε αυτό το βιβλίο. Γραμμένο από μια ομάδα ειδικών μηχανικών, έχει μια περιεκτική συζήτηση για όλες τις πτυχές της νευρομορφικής ηλεκτρονικής.

Καλύπτει τόσο μεμριστικές όσο και νευρομορφικές συσκευές, περιλαμβάνει πρόσφατες εξελίξεις στην πληροφορική εμπνευσμένη από τον εγκέφαλο και διερευνά τις πιθανές εφαρμογές του σε νευρομορφικά συστήματα υπολογιστών και αντιληπτικών συστημάτων.

Προκλήσεις της Νευρομορφικής Υπολογιστικής

#1. Ανακρίβεια

Ενώ οι νευρομορφικοί υπολογιστές είναι σίγουρα πιο αποδοτικοί από άποψη ενέργειας σε σύγκριση με το νευρωνικό υλικό και τις GPU, δεν είναι πιο ακριβείς από τους υπόλοιπους.

#2. Έλλειψη καθορισμένων σημείων αναφοράς

Αυτό το πεδίο έρευνας δεν έχει σαφώς καθορισμένα σημεία αναφοράς για προβλήματα απόδοσης και κοινών προκλήσεων. Ως εκ τούτου, η αξιολόγηση της απόδοσης και της αποτελεσματικότητας των νευρομορφικών υπολογιστών είναι αρκετά δύσκολη.

#3. Περιορισμοί λογισμικού

Το λογισμικό του νευρομορφικού υπολογισμού εξακολουθεί να υστερεί σε σχέση με το υλικό. Οι ερευνητές εξακολουθούν να χρησιμοποιούν το λογισμικό και τους αλγόριθμους που προορίζονται για το υλικό von Neumann, το οποίο περιορίζει τα αποτελέσματα σε τυπικές προσεγγίσεις.

#4. Δυσκολία χρήσης

Αν δεν είστε ειδικός, δεν μπορείτε να χρησιμοποιήσετε νευρομορφικούς υπολογιστές. Επιπλέον, οι ειδικοί δεν έχουν δημιουργήσει εύκολα εργαλεία και γλώσσες ώστε να μπορεί να τα χρησιμοποιήσει ο καθένας.

Neuromorphic Computing: Ethical Considerations

Ενώ συζητάμε τον νευρομορφικό υπολογισμό, δεν πρέπει να αγνοούμε τις ηθικές εκτιμήσεις. Υπάρχει πάντα η πιθανότητα κακής χρήσης αυτής της τεχνολογίας. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ψεύτικων εικόνων και βίντεο με σκοπό τη διάδοση παραπληροφόρησης, την παραπλάνηση των ανθρώπων και τον επηρεασμό της αντίληψης του κοινού.

Θα μπορούσε επίσης να είναι η αιτία ανησυχιών για το απόρρητο από τα άτομα. Εάν συλλέγει δεδομένα χρηστών χωρίς συγκατάθεση ή γνώση για την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, σίγουρα θα εγείρει ανησυχίες. Εκτός από αυτά, ο νευρομορφικός υπολογισμός θα μπορούσε να κληρονομήσει προκαταλήψεις από τα δεδομένα εκπαίδευσης. Εάν συμβεί αυτό, ο νευρομορφικός υπολογισμός μπορεί να παράγει άδικα ή μεροληπτικά αποτελέσματα.

Το μέλλον του Νευρομορφικού Υπολογισμού

Ο νευρομορφικός υπολογισμός είναι ικανός να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο διαφορετικές συσκευές επικοινωνούν μεταξύ τους. Με τη βοήθειά του, μπορείτε να περιμένετε να έχετε υπολογιστές με ενεργειακή απόδοση και έμπνευση εγκεφάλου στο μέλλον.

Με τη βοήθεια αλγορίθμων AI, οι συσκευές θα μαθαίνουν η μία από την άλλη και θα ανταποκρίνονται περισσότερο στις αλλαγές. Ως αποτέλεσμα, οι αρχιτεκτονικές δικτύου θα γίνουν πιο αποτελεσματικές και θα επεξεργάζονται δεδομένα πιο γρήγορα.

Επί του παρόντος, μπορεί να εκτελέσει εργασίες αίσθησης και αντίληψης. Ωστόσο, μπορείτε να περιμένετε ότι θα μεταμορφώσει τους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης, της ρομποτικής και της υγειονομικής περίθαλψης με ταχύτερες και πιο έξυπνες συσκευές. Με την καινοτομία σε σχετικούς τομείς, μπορείτε να περιμένετε πρόοδο υλικού και λογισμικού στον νευρομορφικό υπολογισμό.

Στη συνέχεια, ρίξτε μια ματιά στο λεπτομερές άρθρο μας σχετικά με τους υπολογιστές περιβάλλοντος.