Er neuromorfe systemer fremtiden for højtydende databehandling?

Tidsstempel: 8. marts 2022 kl. 10:26
Kildeknude: 1205029

Den menneskelige hjerne er bemærkelsesværdig god til at lagre og behandle information. Mens vores viden om, hvordan hjernen fungerer, på ingen måde er fuldstændig, udvikler forskere og ingeniører computerteknologier, der efterligner, hvordan neuroner fungerer i hjernen. Dette handler ikke kun om at bygge hurtigere computere; hjernen er også meget energieffektiv, og tidlige indikationer tyder på, at neuromorfe systemer kunne levere forbedret energieffektivitet. Dette er en vigtig overvejelse, fordi energiforbrug og spildvarme er begrænsende faktorer for konventionel elektronik.

Et stort spørgsmål for dem, der arbejder i feltet, er, hvor langt vi skal gå i at efterligne hjernen. Skal fremtidige systemer være neuromorfe – forsøge at skabe systemer, der er så tæt på hjernen som muligt – eller skal de inspireres af hjernen i stedet for at efterligne den?

En god måde at tænke på dette er forholdet mellem fugle og flyvemaskiner. Menneskelig flyvning var inspireret af fugle, og et fly efterligner flere aspekter af fugleflyvning - det mest oplagte er to vinger. Men et fly er på ingen måde en kopi af en fugl – jetmotorer er meget anderledes end f.eks. vingeflapende muskler.

Fire eksperter

I denne uge deltog fire eksperter i en debat om neuromorfe systemers fremtidige rolle inden for databehandling. Arrangementet blev ledet af Regina Dittmann, som er ekspert i elektroniske materialer ved Forschungszentrum Jülich i Tyskland.

Argumentation af sagen for neuromorfisk databehandling var Kwabena Boahen – grundlæggeren og direktøren for Stanford Universitys Brains in Silicon lab i Californien – og Ralph Etienne-Cummings, der leder Computational Sensory-Motor Systems Laboratory ved Johns Hopkins University i Maryland.

Fortaler for forsigtighed var Yann LeCun – som er chef AI-forsker hos Meta (Facebook) og medlem af Computational Intelligence, Learning, Vision og Robotics Lab ved New York University – og Bill Dally er chefforsker ved NVIDIA og medlem af Bio-X ved Stanford University.

Integration i 3D

Boahen startede debatten ved at sige, at succesen med neuromorfisk databehandling afhænger af vores evne til at integrere og opskalere komponenter, meget ligesom hvordan halvlederindustrien opnåede eksponentiel vækst i antallet af transistorer på en chip i mange år. For at illustrere, hvor vigtig tidskonstanten er i denne neuromorfe Moores lov, brugte han en morsom enhed af neuromorf computerkraft – kapybaraens hjerne – som han sammenlignede med en flues hjerne.

At flytte fra 2D- til 3D-arkitekturer ville være med til at drive integrationen, mener Boahen, men der er mange udfordringer.

Etienne-Cummings påpegede, at neuromorfisk databehandling er meget anderledes end konventionel databehandling. I modsætning til elektroniske impulser i en computer, bærer spændingsspidser i et neuralt system ikke information, men det er intervaller mellem spidser, der er vigtige. På en måde når neuromorfe systemer ind i den fjerde dimension.

Medicinske anvendelser

Han understregede, at spidsbaserede neuromorfe systemer vil spille vigtige roller i integrationen af ​​biologiske systemer med konventionelle computere. Dette ville føre til bedre medicinske teknologier som f.eks. proteser.

Da vi talte om begrænsningerne ved neuromorfisk databehandling, påpegede Dally, at spidser er en ineffektiv måde at repræsentere tal på. Det betyder, at de ikke er særligt nyttige til at udføre mange opgaver, der i øjeblikket udføres af konventionelle computere. Faktisk sagde han, at vi er nødt til at tænke mere over, hvilke neurale netværksmodeller der er passende til hvilke opgaver - ved at bruge eksemplet med fuglen og flyvemaskinen. Neuromorfe systemer ville være nyttige til at simulere biologi, sagde han.

LeCun var enig i behovet for at være smart med det, vi kopierer fra hjernen i computersystemer. Han påpegede, at den analoge elektronik, der er nødvendig for neuromorfe computere, er meget svære at bygge og integrere i øjeblikket, og spurgte, om en revolution inden for teknologi er på vej.

Neuromorfe acceleratorer

Han sagde, at neuromorfe systemer kunne finde anvendelse som acceleratorer, der udfører specifikke opgaver for konventionelle computersystemer. Et eksempel, han gav, er en accelerator til augmented-reality-briller.

Så blev publikum overbevist af de neuromorfe fortalere eller af skeptikerne? En meningsmåling foretaget i begyndelsen af ​​debatten af ​​Dittman antydede, at 46% af publikum var enige i, at neuromorfe systemer er fremtiden for højtydende databehandling. Efter debatten steg dette til 56%, så ja, ja.

Du kan tilmelde dig for at se debatten her: Fremtiden for højtydende computing: er neuromorfe systemer svaret? Debatten er sponsoreret af tidsskriftet Neuromorphic Computing and Engineering. Den er udgivet af IOP Publishing, som også bringer dig Fysik verden.

Stillingen Er neuromorfe systemer fremtiden for højtydende databehandling? dukkede først på Fysik verden.

Tidsstempel:

Mere fra Fysik verden