Будьте завжди в курсі!
Дізнавайтесь про новітні розробки першими
Новини
Всі новини
Статті
16.11.2020
Нейроморфні обчислення та ШІ
Найпотужніший і найефективніший комп'ютер, що відомий людині, не можна знайти в надрах IBM, Google, Facebook та будь-якого іншого урядового агентства - але при цьому до нього є доступ у всіх. Як таке можливо? Все просто, найкращий комп'ютер в світі - людський мозок. Мозок споживає всього 20 ват енергії, але здатний проектувати інші комп'ютерні мережі, створювати нові мови, розуміти і оперувати речами, які він не може бачити.
Що таке нейроморфні обчислення?
Сучасні комп'ютери і процесори не можуть обробляти такі ж масиви інформації, як і людський мозок. Мета багатьох програмістів і виробників обладнання та центрів обробки даних - змінити це. Область нейроморфних обчислень об'єднує біологічні, електротехнічні, комп'ютерні та математичні технології для створення штучних нейронних систем, які будуть здатні обробляти навантаження, аналогічні по потужності до людського мозку та нервової системи.
Нейроморфна інженерія: як це починалося.
Термін «нейроморфна інженерія» був уперше використаний в 1980-х роках Карвером Мідом (Carver Mead), який більше 40 років розробляв аналітичні системи націлені на імітацію почуттів людини таких як дотик, зір, слух і мислення та механізмів їх обробки. Нейроморфне обчислення - підвид нейроморфной інженерії, що в першу чергу фокусується на процесах «мислення» і «обробки» інформації подібно людині. У той час як багато людей ніколи не чули про технологію нейроморфного обчислення, більш відома технологія, що використовує цю систему та теорію, широко відома як штучний інтелект (ШІ).
Які цілі штучного інтелекту?
У той час, як існують сотні інтерпретацій, підвидів та теорій, які визначають, що насправді являє собою штучний інтелект, мета ШІ полягає у тому, щоб точно відтворити функціональні можливості людської поведінки, мислення і загальнолюдських норм. Природно, що ШІ і нейроморфне обчислення багато у чому є синонімами, оскільки вони обидва прагнуть відтворити і навіть перевершити людський інтелект. У певному сенсі, ШІ охоплює як нейроморфне обчислення, так і нейроморфну інженерію, у той же час охоплюючи безліч інших технологічних аспектів. До них відносяться надточні завдання, такі, наприклад, як виявлення невідповідностей у виробничих процесах.
На даному етапі нейроморфне обчислення та ШІ обмежені апаратними можливостями, на яких поки що базуються ці системи. І хоча згідно закону Мура апаратні технології продовжують вдосконалюватись, вони все ще далекі до можливостей людського мозку навіть з точки зору обчислювального завантаження, не кажучи вже про перспективу енергоефективності. І хоча такі обчислювальні системи і не схожі на людей, але в останнє десятиліття вони домоглися величезних успіхів і, безсумнівно, будуть і надалі дотримуватися поставленої цілі.
Апаратне забезпечення ШІ: нейроморфні мікросхеми для обчислень.
Ідеальну нейроморфну мікросхему, яка точно моделює роботу людського мозку, можна характеризувати як щось таке, що ніколи не буде створено. Тим не менш, навіть незважаючи на те, що базові принципи обробки інформації людьми та машинами принципово різні, оскільки органічні нейрони, це не кремнієві структури, людський мозок та його фундаментальна біологія продовжують бути для вчених, які працюють над удосконаленням нейроморфної технології, джерелом принципово нових ідей і рішень. Чимало варіантів архітектури кремнієвих мікросхем, що дозволили прямувати до досягнення нейронних можливостей мозку, з’явились під впливом нейроморфної інженерії. Це стосується принципів апаратної побудови і програмного забезпечення. Такі технології як ПЛІСи (FPGAs) та інтегральні схеми для специфічних застосувань (ASICs) постійно оптимізуються у результаті досягнень нейроморфної інженерії, що дозволяє використовувати їх для роботи у системах ШІ.
Графічний процесор (GPU) спочатку був розроблений для обробки графічної інформації, але враховуючи його можливості по паралельному завантаженню, він швидко почав використовуватись для розробки алгоритмів ШІ. Завдяки цьому графічні процесори стають все більш потужними і часто використовуються в якості виокремлених прискорювачів нейтронних мереж для обробки робочих навантажень ШІ. NVIDIA, широко відома як лідер в розробці нових технологій графічних процесорів, створила спеціалізовані периферійні обчислювальні пристрої, такі як NVIDIA Jetson Xavier Developer Kit, що дозволяють на основі алгоритмів ШІ створювати такі пристрої, як автономні роботи та системи безпеки з функцією розпізнавання людських облич.
Програмне забезпечення для ШІ у значній мірі будується на математиці. Математичний об'єкт, який найчастіше використовується при цьому, називається тензором. Уявіть тензор як багатомірну матрицю, яку можна масштабувати і змінювати в залежності від програм ШІ. Не заглиблюючись далі у теорію, що стоїть за програмами ШІ та структурами їх алгоритмів, просто запам’ятайте, що саме тензорне числення є основою сучасного штучного інтелекту. Спеціалісти Google навіть створили свій власний блок обробки тензорів (TPU), який представляє собою мікросхему, розроблену спеціально для виконання операцій з тензорами. Хоча дана TPU технологія здебільшого поки що використовується тільки у центрах обробки даних, спеціалісти Google також створили цілу лінійку продуктів Google Coral, на базі яких можна створювати додатки, що потребують виконання інтенсивних операцій з тензорами.
Intel Labs, дослідницький підрозділ материнської CPU-орієнтованої компанії, створив мікросхему Loihi. Ця спеціально розроблена нейроморфна дослідна мікросхема призначена для моделювання та імітації дрібно масштабованої нейронної структури мозку. Loihi містить близько 130 000 пов’язаних кремнієвих «нейронів» і позиціонується, як основа наступного покоління апаратного забезпечення ШІ. На їх базі Intel Labs створив пристрій під назвою Pohoiki Beach, у якому об'єднав 64 мікросхеми Loihi утворивши 8-мільйонну нейронну мережу. Розробка програми для подібних до використаної у цьому пристрої нейронних мереж - це вже подвиг, а Intel Labs постійно продовжує роботу по оптимізації розробленої програми. У 2020 році Intel планує об'єднати до 100 000 мікросхем Loihi для формування нейроморфного комп'ютера на 100 мільйонів нейронів, який, коли він буде готовий, може стати найпотужнішим з усіх доступних комп’ютерів у світі.
Майбутнє нейроморфних обчислень.
Незважаючи на те, що нейроморфні обчислення вже являють собою підмножинність комп'ютерних наук, їм ще далеко до повною реалізації свого потенціалу. Надалі нейроморфні обчислення обіцяють стати принаймні потужним методом революційного програмного забезпечення для штучного інтелекту та стати основою для розробки апаратних засобів новітніх обчислень. Якщо, як стверджують деякі, технологія виявиться успішною, нейроморфні обчислення можуть розкрити секрети свідомості і зможуть стати останнім винаходом, що був створений людьми. Ця технологія зможе вирішально вплинути на дослідження людського мозку, зможе більш точно змоделювати та зімітувати людський головний мозок, який створює зараз сучасний світ. Вона зможе створити більш інтелектуальні, засновані на здоровому глузді алгоритми, які виконають повсякденні задачі більш ефективно, ніж люди. Нейроморфні обчислення у майбутньому можуть стати відповіддю на питання про існування самокерованих автомобілів, автономних машин і таке інше.
Автор: Zach Wendt
Оригінал тесту: Arrow Electronics / Neuromorphic Computing & AI
Найпотужніший і найефективніший комп'ютер, що відомий людині, не можна знайти в надрах IBM, Google, Facebook та будь-якого іншого урядового агентства - але при цьому до нього є доступ у всіх. Як таке можливо? Все просто, найкращий комп'ютер в світі - людський мозок. Мозок споживає всього 20 ват енергії, але здатний проектувати інші комп'ютерні мережі, створювати нові мови, розуміти і оперувати речами, які він не може бачити.
Що таке нейроморфні обчислення?
Сучасні комп'ютери і процесори не можуть обробляти такі ж масиви інформації, як і людський мозок. Мета багатьох програмістів і виробників обладнання та центрів обробки даних - змінити це. Область нейроморфних обчислень об'єднує біологічні, електротехнічні, комп'ютерні та математичні технології для створення штучних нейронних систем, які будуть здатні обробляти навантаження, аналогічні по потужності до людського мозку та нервової системи.
Нейроморфна інженерія: як це починалося.
Термін «нейроморфна інженерія» був уперше використаний в 1980-х роках Карвером Мідом (Carver Mead), який більше 40 років розробляв аналітичні системи націлені на імітацію почуттів людини таких як дотик, зір, слух і мислення та механізмів їх обробки. Нейроморфне обчислення - підвид нейроморфной інженерії, що в першу чергу фокусується на процесах «мислення» і «обробки» інформації подібно людині. У той час як багато людей ніколи не чули про технологію нейроморфного обчислення, більш відома технологія, що використовує цю систему та теорію, широко відома як штучний інтелект (ШІ).
Які цілі штучного інтелекту?
У той час, як існують сотні інтерпретацій, підвидів та теорій, які визначають, що насправді являє собою штучний інтелект, мета ШІ полягає у тому, щоб точно відтворити функціональні можливості людської поведінки, мислення і загальнолюдських норм. Природно, що ШІ і нейроморфне обчислення багато у чому є синонімами, оскільки вони обидва прагнуть відтворити і навіть перевершити людський інтелект. У певному сенсі, ШІ охоплює як нейроморфне обчислення, так і нейроморфну інженерію, у той же час охоплюючи безліч інших технологічних аспектів. До них відносяться надточні завдання, такі, наприклад, як виявлення невідповідностей у виробничих процесах.
На даному етапі нейроморфне обчислення та ШІ обмежені апаратними можливостями, на яких поки що базуються ці системи. І хоча згідно закону Мура апаратні технології продовжують вдосконалюватись, вони все ще далекі до можливостей людського мозку навіть з точки зору обчислювального завантаження, не кажучи вже про перспективу енергоефективності. І хоча такі обчислювальні системи і не схожі на людей, але в останнє десятиліття вони домоглися величезних успіхів і, безсумнівно, будуть і надалі дотримуватися поставленої цілі.
Апаратне забезпечення ШІ: нейроморфні мікросхеми для обчислень.
Ідеальну нейроморфну мікросхему, яка точно моделює роботу людського мозку, можна характеризувати як щось таке, що ніколи не буде створено. Тим не менш, навіть незважаючи на те, що базові принципи обробки інформації людьми та машинами принципово різні, оскільки органічні нейрони, це не кремнієві структури, людський мозок та його фундаментальна біологія продовжують бути для вчених, які працюють над удосконаленням нейроморфної технології, джерелом принципово нових ідей і рішень. Чимало варіантів архітектури кремнієвих мікросхем, що дозволили прямувати до досягнення нейронних можливостей мозку, з’явились під впливом нейроморфної інженерії. Це стосується принципів апаратної побудови і програмного забезпечення. Такі технології як ПЛІСи (FPGAs) та інтегральні схеми для специфічних застосувань (ASICs) постійно оптимізуються у результаті досягнень нейроморфної інженерії, що дозволяє використовувати їх для роботи у системах ШІ.
Графічний процесор (GPU) спочатку був розроблений для обробки графічної інформації, але враховуючи його можливості по паралельному завантаженню, він швидко почав використовуватись для розробки алгоритмів ШІ. Завдяки цьому графічні процесори стають все більш потужними і часто використовуються в якості виокремлених прискорювачів нейтронних мереж для обробки робочих навантажень ШІ. NVIDIA, широко відома як лідер в розробці нових технологій графічних процесорів, створила спеціалізовані периферійні обчислювальні пристрої, такі як NVIDIA Jetson Xavier Developer Kit, що дозволяють на основі алгоритмів ШІ створювати такі пристрої, як автономні роботи та системи безпеки з функцією розпізнавання людських облич.
Програмне забезпечення для ШІ у значній мірі будується на математиці. Математичний об'єкт, який найчастіше використовується при цьому, називається тензором. Уявіть тензор як багатомірну матрицю, яку можна масштабувати і змінювати в залежності від програм ШІ. Не заглиблюючись далі у теорію, що стоїть за програмами ШІ та структурами їх алгоритмів, просто запам’ятайте, що саме тензорне числення є основою сучасного штучного інтелекту. Спеціалісти Google навіть створили свій власний блок обробки тензорів (TPU), який представляє собою мікросхему, розроблену спеціально для виконання операцій з тензорами. Хоча дана TPU технологія здебільшого поки що використовується тільки у центрах обробки даних, спеціалісти Google також створили цілу лінійку продуктів Google Coral, на базі яких можна створювати додатки, що потребують виконання інтенсивних операцій з тензорами.
Intel Labs, дослідницький підрозділ материнської CPU-орієнтованої компанії, створив мікросхему Loihi. Ця спеціально розроблена нейроморфна дослідна мікросхема призначена для моделювання та імітації дрібно масштабованої нейронної структури мозку. Loihi містить близько 130 000 пов’язаних кремнієвих «нейронів» і позиціонується, як основа наступного покоління апаратного забезпечення ШІ. На їх базі Intel Labs створив пристрій під назвою Pohoiki Beach, у якому об'єднав 64 мікросхеми Loihi утворивши 8-мільйонну нейронну мережу. Розробка програми для подібних до використаної у цьому пристрої нейронних мереж - це вже подвиг, а Intel Labs постійно продовжує роботу по оптимізації розробленої програми. У 2020 році Intel планує об'єднати до 100 000 мікросхем Loihi для формування нейроморфного комп'ютера на 100 мільйонів нейронів, який, коли він буде готовий, може стати найпотужнішим з усіх доступних комп’ютерів у світі.
Майбутнє нейроморфних обчислень.
Незважаючи на те, що нейроморфні обчислення вже являють собою підмножинність комп'ютерних наук, їм ще далеко до повною реалізації свого потенціалу. Надалі нейроморфні обчислення обіцяють стати принаймні потужним методом революційного програмного забезпечення для штучного інтелекту та стати основою для розробки апаратних засобів новітніх обчислень. Якщо, як стверджують деякі, технологія виявиться успішною, нейроморфні обчислення можуть розкрити секрети свідомості і зможуть стати останнім винаходом, що був створений людьми. Ця технологія зможе вирішально вплинути на дослідження людського мозку, зможе більш точно змоделювати та зімітувати людський головний мозок, який створює зараз сучасний світ. Вона зможе створити більш інтелектуальні, засновані на здоровому глузді алгоритми, які виконають повсякденні задачі більш ефективно, ніж люди. Нейроморфні обчислення у майбутньому можуть стати відповіддю на питання про існування самокерованих автомобілів, автономних машин і таке інше.
Автор: Zach Wendt
Оригінал тесту: Arrow Electronics / Neuromorphic Computing & AI
