Apakah sistem neuromorfik masa depan komputasi kinerja tinggi?

Stempel Waktu: 8 Maret 2022 10
Node Sumber: 1205029

Otak manusia sangat baik dalam menyimpan dan memproses informasi. Sementara pengetahuan kita tentang bagaimana otak bekerja sama sekali tidak lengkap, para ilmuwan dan insinyur sedang mengembangkan teknologi komputasi yang meniru bagaimana neuron beroperasi di otak. Ini bukan hanya tentang membangun komputer yang lebih cepat; otak juga sangat hemat energi dan indikasi awal adalah bahwa sistem neuromorfik dapat memberikan peningkatan efisiensi energi. Hal ini menjadi pertimbangan penting karena konsumsi energi dan limbah panas merupakan faktor pembatas untuk elektronik konvensional.

Sebuah pertanyaan besar bagi mereka yang bekerja di lapangan adalah seberapa jauh kita harus meniru otak. Haruskah sistem masa depan menjadi neuromorfik – mencoba menciptakan sistem yang sedekat mungkin dengan otak – atau haruskah mereka terinspirasi oleh otak, daripada menirunya?

Cara yang baik untuk memikirkan hal ini adalah hubungan antara burung dan pesawat terbang. Penerbangan manusia terinspirasi oleh burung dan pesawat meniru beberapa aspek penerbangan burung – yang paling jelas adalah dua sayap. Tapi pesawat terbang sama sekali bukan tiruan burung – mesin jet sangat berbeda dari otot yang mengepakkan sayap, misalnya.

Empat ahli

Minggu ini, empat ahli mengambil bagian dalam perdebatan tentang peran masa depan sistem neuromorfik dalam komputasi. Acara diketuai oleh Regina Ditmann, yang merupakan ahli materi elektronik di Forschungszentrum Jülich di Jerman.

Berdebat kasus untuk komputasi neuromorfik adalah Kwabena Boahen – pendiri dan direktur Brains in Silicon lab Stanford University di California – dan Ralph Etienne-Cummings, yang memimpin Computational Sensory-Motor Systems Laboratory di Johns Hopkins University di Maryland.

Menganjurkan kehati-hatian adalah Yann LeCun – yang merupakan kepala ilmuwan AI di Meta (Facebook) dan anggota Computational Intelligence, Learning, Vision, and Robotics Lab di New York University – dan Bill Dally adalah ilmuwan kepala di NVIDIA dan anggota Bio-X di Universitas Stanford.

Integrasi dalam 3D

Boahen memulai perdebatan dengan mengatakan bahwa keberhasilan komputasi neuromorfik bergantung pada kemampuan kita untuk mengintegrasikan dan meningkatkan komponen seperti bagaimana industri semikonduktor mencapai pertumbuhan eksponensial dalam jumlah transistor pada sebuah chip selama bertahun-tahun. Untuk mengilustrasikan betapa pentingnya konstanta waktu dalam hukum Moore neuromorfik ini, ia menggunakan unit daya komputasi neuromorfik yang lucu – otak kapibara – yang ia bandingkan dengan otak lalat.

Berpindah dari arsitektur 2D ke 3D akan membantu mendorong integrasi, menurut Boahen, tetapi ada banyak tantangan.

Etienne-Cummings menunjukkan bahwa komputasi neuromorfik sangat berbeda dari komputasi konvensional. Tidak seperti pulsa elektronik di komputer, lonjakan tegangan dalam sistem saraf tidak membawa informasi, melainkan interval antara lonjakan yang penting. Dalam arti tertentu, sistem neuromorfik mencapai dimensi keempat.

Aplikasi medis

Dia menekankan bahwa sistem neuromorfik berbasis spike akan memainkan peran penting dalam mengintegrasikan sistem biologis dengan komputer konvensional. Ini akan mengarah pada teknologi medis yang lebih baik seperti prosthetics, misalnya.

Berbicara tentang keterbatasan komputasi neuromorfik, Dally menunjukkan bahwa paku adalah cara yang tidak efisien untuk mewakili angka. Ini berarti bahwa mereka tidak terlalu berguna untuk melakukan banyak tugas yang saat ini dilakukan oleh komputer konvensional. Memang, dia mengatakan bahwa kita perlu berpikir lebih banyak tentang model jaringan saraf apa yang sesuai untuk tugas apa – menggunakan contoh burung dan pesawat terbang. Sistem neuromorfik akan berguna untuk simulasi biologi, katanya.

LeCun sependapat tentang perlunya menjadi pintar tentang apa yang kita salin dari otak dalam sistem komputasi. Dia menunjukkan bahwa elektronik analog yang dibutuhkan untuk komputasi neuromorfik sangat sulit untuk dibangun dan diintegrasikan saat ini, dan bertanya apakah revolusi dalam teknologi akan datang.

Akselerator neuromorfik

Dia mengatakan bahwa sistem neuromorfik dapat digunakan sebagai akselerator yang melakukan tugas khusus untuk sistem komputasi konvensional. Contoh yang dia berikan adalah akselerator untuk kacamata augmented-reality.

Jadi, apakah penonton diyakinkan oleh para pendukung neuromorfik atau oleh para skeptis? Sebuah jajak pendapat yang dilakukan pada awal debat oleh Dittman menunjukkan bahwa 46% dari audiens setuju bahwa sistem neuromorfik adalah masa depan komputasi kinerja tinggi. Setelah debat, ini naik menjadi 56%, jadi setuju.

Anda dapat mendaftar untuk menonton debat di sini: Masa depan komputasi kinerja tinggi: apakah sistem neuromorfik jawabannya? Debat ini disponsori oleh jurnal Komputasi dan Rekayasa Neuromorfik. Ini diterbitkan oleh Penerbitan IOP, yang juga membawa Anda Dunia Fisika.

Pos Apakah sistem neuromorfik masa depan komputasi kinerja tinggi? muncul pertama pada Dunia Fisika.

Stempel Waktu:

Lebih dari Dunia Fisika