Imitando o cérebro humano: computação neuromórfica

Um cérebro humano nunca deixa de surpreender! Você pode acreditar nisso, tem uma capacidade rara de processar até as informações mais complexas a uma velocidade estonteante e a quantidade de energia usada e fazê -lo é muito menor. Não é de admirar que os cérebros humanos sejam considerados como um modelo para as tecnologias de computação da Nova Era. Vários cientistas conhecidos de todo o mundo declararam que a computação neuromórfica é a próxima grande novidade no crescimento da tecnologia computacional. Portanto, em palavras simples, tudo é alterado, a maneira como processamos informações e resolvemos várias tarefas abrangentes etc. Como o título sugere, o post a seguir enfatiza o que é a computação neuromórfica, como essas tecnologias funcionam e, principalmente, de tudo, como elas são inspiradas pelos cérebros humanos. Apresentando a computação neuromórfica, já há décadas e, finalmente, chegou o momento. Especialistas trabalham há anos para desenvolver hardware de computador inspirado no cérebro; No entanto, ainda não alcançamos o momento de fuga. Então, o que é computação neuromórfica? Bem, é um método usado pelos engenheiros de computadores. Aqui são usados muitos e muitos elementos e todos esses elementos são criados com base em um cérebro humano e no sistema nervoso. Algumas das disciplinas comuns incluídas aqui são ciência da computação, biologia, matemática, engenharia eletrônica e física. Isso leva significativamente à criação de sistemas e hardware de computadores bio-inspirados. A computação neuromórfica é basicamente um campo interdisciplinar. Um campo em que você encontra o melhor de todos os mundos, incluindo neurociência, ciência da computação e engenharia elétrica. O termo em si significa cérebro, portanto, na língua leiga, aqui é desenvolvido um hardware que certamente opera praticamente como o cérebro humano, ele o imita completamente em termos de comportamento e funções. Então, qual é o sentido de introduzir essa tecnologia? Bem, você pode criar computação mais eficiente com menor consumo de energia e maior velocidade, especialmente em comparação com computadores comuns agora. O termo neuromórfico significa sistemas de computação “semelhantes ao cérebro”, que são projetados e montados de uma maneira que eles imitam completamente a estrutura e todas as funções de um cérebro humano. Basicamente, o objetivo final é desenvolver hardware que opera de maneira semelhante às redes neurais em organismos biológicos, permitindo computação eficiente. A história diz que o conceito surgiu nos anos 80. O termo foi cunhado pela primeira vez por cientistas americanos chamados Carver Mead enquanto trabalhavam nos sistemas VLSI. Ele acreditava firmemente no fato de que as habilidades computacionais do cérebro. Portanto, em outras palavras, esses sistemas são muito melhores que os tradicionais, especialmente na realização de tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de dados sensoriais. A primeira geração usou principalmente circuitos analógicos para imitar especialmente o comportamento dos neurônios, bem como diferentes sinapses no cérebro. Então, por que isso foi necessário em primeiro lugar, era para realizar cálculos em tempo real, altamente preferidos no robótica e no processamento de dados sensoriais. Infelizmente, esses sistemas tornaram -se facilmente propensos a variabilidade e ruído intenso, levando à redução da escalabilidade e da confiabilidade. Depois de um tempo, a segunda geração ocorreu em 2000, onde os circuitos digitais foram considerados para estimular com sucesso o comportamento de pico dos neurônios; Isso levou a uma precisão incrível e alta escalabilidade em comparação com as contrapartes analógicas. Em seguida, veio os sistemas de computação de terceira geração, que apresentavam integração de memória e processamento em um único dispositivo; O conceito era conhecido como memristivo. Esses dispositivos incorporam memória de mudança de fase e memória de acesso aleatório resistivo. Em palavras simples, todas as informações são processadas no mesmo local e não apenas isso, todos os neurônios e sinapses são os mesmos do cérebro humano. Portanto, o consumo de alta energia é reduzido e aumentou a eficiência computacional. Hora de entender seu funcionamento, tenho certeza que até agora você deve ter achado esse conceito bastante difícil de entender. Então, aqui, deixe -me mergulhar em seu trabalho para que você possa ter uma perspectiva melhor sobre o mesmo. O trabalho começa com dispositivos de computação com colocação eficaz de redes neurais artificiais (RNA), compreendendo milhões de neurônios artificiais e são bastante semelhantes aos neurônios humanos. Imagine considerar uma máquina para agir e trabalhar com sucesso como um cérebro humano. Aqui, várias camadas são incorporadas para passar sinais com sucesso a um. Então, o que esses sinais fazem, eles convertem com sucesso a entrada em saída que resultam em um trabalho bem -sucedido de dispositivos de computação neuromórfica. A passagem de picos elétricos ou funções de sinal se deve principalmente a Spiking Neural Networks (SNN). Então, o que essa arquitetura ajuda, permite que as máquinas artificiais funcionem como qualquer cérebro humano e desempenham funções como o cérebro humano faz isso diariamente também. Desde o reconhecimento visual até a interpretação absoluta dos dados, a lista é muito longa. Agora, os neurônios artificiais consomem principalmente a energia, especialmente quando os picos elétricos são passados com sucesso por eles, e você sabe qual é a melhor parte aqui, essas máquinas de computação neuromórfica são computadores de baixa potência em comparação com os computadores tradicionais. Portanto, além de trabalhar como um cérebro humano, a computação neuromórfica definitivamente avançou desenvolvimentos no campo da tecnologia. Anteriormente, os sistemas de computação exigiam lotes e muito espaço para funcionar. No entanto, hoje não parece mais o caso, e as coisas estão acontecendo muito mais rápidas e melhores. Recursos com melhor classificação do sistema de resposta rápida de computação neuromórfica Esses computadores são bastante famosos por seus sistemas de resposta rápida. Você sabe por quê? Como seu processamento é extremamente rápido, especialmente em comparação com os dispositivos de computação tradicionais, esses são desenvolvidos para funcionar com sucesso como um cérebro humano e é por isso que sua resposta rápida é um importante destaque. Menor consumo de energia O conceito de Spiking Neural Redes (SNN), que auxilia as máquinas neuromórficas a funcionar perfeitamente, especialmente quando os picos ou sinais elétricos são passados com sucesso por meio de neurônios artificiais. Esses neurônios funcionam principalmente quando os picos elétricos são passados com sucesso e isso consome baixa energia. Alta adaptabilidade, pode -se interessar saber que os computadores modernos têm um talento de adaptação com sucesso e a computação neuromórfica não é mais uma exceção. E como esses dispositivos têm maior adaptabilidade, a computação neuromórfica funciona significativamente com as demandas em evolução da tecnologia. Sem mencionar, esses computadores neuromórficos se adaptam e mudam de tempos em tempos, resultando em um trabalho eficiente. O ritmo de aprendizado rápido Outro recurso que torna a computação neuromórfica um corte acima é que ele é altamente rápido, especialmente em termos de aprendizado. Todos os algoritmos são desenvolvidos com base na interpretação absoluta dos dados e podem ser formulados com sucesso assim que os novos dados forem alimentados, a computação neuromórfica permite que as máquinas aprendam rapidamente. Arquitetura móvel Outro recurso impressionante é a arquitetura móvel. Os computadores tradicionais anteriores costumavam consumir grandes quantidades de espaço para o trabalho. Bem, esse não é mais o caso, nos tempos de hoje esses dispositivos de computação neuromórfica se tornaram móveis e úteis e não precisam mais de muito espaço e acabam sendo altamente eficientes. Tão menos ocupação espacial. Palavras finais todos sabemos que os atuais projetos de desenvolvimento artificial dependem fortemente de unidades de processamento de gráficos (GPUs). Esses hardwares foram feitos para renderizar gráficos em videogames. Hoje, eles são altamente recomendados em tecnologia baseada em IA, onde qualquer tipo de cálculo complexo é bem resolvido e, ao mesmo tempo, grandes quantidades de dados estão sendo processadas. Essa é uma das principais razões pelas quais a computação neuromórfica é altamente recomendada com a IA. No entanto, você já se deparou com o ditado de que nenhum poder tem um custo. As GPUs consomem muito e muita energia; portanto, se você estiver trabalhando em um ambiente em que ser eficiente em termos de energia é necessário, é necessário procurar outras opções, como a computação neuromórfica que certamente economiza energia. Por fim, gostaria de concluir o post mencionando possíveis casos de uso de computação neuromórfica. Reconhecimento de imagem e vídeo – Esses tipos de sistemas podem ser treinados especialmente para reconhecer padrões relevantes, especialmente entre diferentes objetos e imagens e vídeos. Por exemplo – vigilância, carros autônomos e imagens médicas. Robótica – O conceito é muito apreciado na computação para desenvolver robôs mais adaptativos e inteligentes. Esses bots tendem a aprender com o ambiente atual e a executar tarefas complexas com muita facilidade e maior eficiência. Edge AI – Você já se perguntou por que a computação neuromórfica é considerada uma fonte ideal para o desenvolvimento de aplicativos de IA? Como o menor consumo de energia e o processamento em tempo real são críticos, mais e mais dispositivos de IoT tendem a tender para o conceito. Detecção de fraude – É claro que as violações de segurança cada vez maiores não devem ser ignoradas de qualquer forma. Essa tecnologia é altamente recomendada para detectar atividades fraudulentas, reconhecendo com sucesso todos os padrões incomuns da transação e garantindo a detecção precoce e precisa de fraudes. Pesquisa em neurociência – Aqui você deve receber uma plataforma onde é possível estimular e estudar funções cerebrais; portanto, o que acontece a seguir é que você poderá obter uma melhor compreensão dos distúrbios neurológicos e, ao mesmo tempo, vários tratamentos podem ser atendidos. Em e tudo, o conceito possui alta versatilidade e benefícios potenciais, independentemente de diferentes campos e verticais da indústria. Então, você está pronto para dar um salto significativo com a ajuda da IA e da computação neuromórfica? Então isso é tudo por enquanto! Espero que você tenha encontrado o seguinte post que vale a pena levar em consideração. Caso se você tiver alguma dúvida ou consulta, fique à vontade para mencioná -las na seção de comentários abaixo. Continue assistindo ao espaço para ter uma idéia melhor na computação neuromórfica.

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