ニューロモルフィックシステムはハイパフォーマンスコンピューティングの未来ですか？

人間の脳は、情報の保存と処理に非常に優れています。 脳がどのように機能するかに関する私たちの知識は決して完全ではありませんが、科学者やエンジニアは、脳内でニューロンがどのように動作するかを模倣するコンピューティング技術を開発しています。 これは、より高速なコンピューターを構築するだけではありません。 脳はエネルギー効率も非常に高く、神経形態システムがエネルギー効率の向上をもたらす可能性があることが初期の兆候で示されています。 エネルギー消費と廃熱が従来のエレクトロニクスの制限要因となるため、これは重要な考慮事項です。

この分野で働く人々にとっての大きな問題は、脳の模倣をどこまで行うべきかということです。 将来のシステムはニューロモルフィックであるべきでしょうか、つまり脳にできるだけ近いシステムを作成しようとしていますか？それとも、脳を模倣するのではなく、脳からインスピレーションを得るべきでしょうか?

これについて考える良い方法は、鳥と飛行機の関係です。 人間の飛行は鳥からインスピレーションを受けており、飛行機は鳥の飛行のいくつかの側面を模倣しています。最も明白なのは XNUMX つの翼です。 しかし、飛行機は決して鳥のコピーではありません。たとえば、ジェット エンジンは翼を羽ばたく筋肉とは大きく異なります。

XNUMX人の専門家

今週はXNUMX人の専門家が参加した。 議論 コンピューティングにおけるニューロモーフィック システムの将来の役割について。 イベントの司会を務めたのは、 レジーナ・ディットマン氏は、ドイツのユーリッヒ運動センターの電子材料の専門家です。

ニューロモーフィック コンピューティングの主張は次のとおりです。 クワベナ・ボアエン – カリフォルニアにあるスタンフォード大学 Brains in Silicon 研究所の創設者兼所長 – そして ラルフ・エティエンヌ＝カミングス氏は、メリーランド州のジョンズ・ホプキンス大学で計算感覚運動システム研究室を所長しています。

警戒を呼びかけたのは、 ヤン・レクン – Meta (Facebook) のチーフ AI サイエンティストであり、ニューヨーク大学の計算知能、学習、ビジョン、ロボティクス研究室のメンバー – そして ビル・ダリー NVIDIA の主任科学者であり、スタンフォード大学の Bio-X のメンバーです。

3D での統合

ボアヘン氏は、ニューロモーフィック・コンピューティングの成功は、半導体産業が長年にわたってチップ上のトランジスタ数の指数関数的な増加を達成したのと同じように、コンポーネントを統合しスケールアップできるかどうかにかかっている、と述べて議論を開始した。 このニューロモーフィックなムーアの法則における時定数がいかに重要であるかを説明するために、彼はニューロモーフィックなコンピューティング能力の面白い単位であるカピバラの脳を使用し、それをハエの脳と比較しました。

2D アーキテクチャから 3D アーキテクチャへの移行は統合の推進に役立つと Boahen 氏は考えていますが、多くの課題があります。

Etienne-Cummings 氏は、ニューロモーフィック コンピューティングは従来のコンピューティングとは大きく異なると指摘しました。 コンピューターの電子パルスとは異なり、神経システムの電圧スパイクは情報を伝えません。重要なのはスパイク間の間隔です。 ある意味、ニューロモーフィック システムは XNUMX 次元に到達します。

医療アプリケーション

同氏は、スパイクベースの神経形態システムが生物学的システムと従来のコンピューターを統合する上で重要な役割を果たすだろうと強調した。 これは、例えば補綴物などのより良い医療技術につながるでしょう。

ニューロモーフィック コンピューティングの限界について話し、ダリー氏は、スパイクは数値を表現する非効率的な方法であると指摘しました。 これは、従来のコンピュータが現在実行している多くのタスクを実行するのには特に役に立たないことを意味します。 実際、鳥と飛行機の例を使って、どのニューラル ネットワーク モデルがどのタスクに適しているかをもっと考える必要があると彼は言いました。 ニューロモーフィックシステムは生物学をシミュレートするのに役立つだろう、と彼は述べた。

LeCun 氏は、コンピューティング システムで脳からコピーされるものについて賢明である必要があることに同意しました。 同氏は、ニューロモーフィック・コンピューティングに必要なアナログ電子機器は、現時点では構築および統合することが非常に難しいと指摘し、テクノロジーの革命が起こるのかと尋ねた。

ニューロモーフィックアクセラレーター

同氏は、ニューロモーフィックシステムは、従来のコンピューティングシステムの特定のタスクを実行するアクセラレータとして利用できる可能性があると述べた。 彼が例に挙げたのは、拡張現実メガネ用のアクセラレータです。

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人間のようなAIへの可能性のある道について専門家が議論

それでは、聴衆はニューロモーフィックの擁護者に納得したのでしょうか、それとも懐疑論者に納得したのでしょうか？ ディットマン氏が討論の初めに行った世論調査では、聴衆の 46% がニューロモーフィック システムがハイパフォーマンス コンピューティングの未来であることに同意していることが示唆されました。 議論の後、これは 56% に上昇しました。つまり、賛成派の意見です。

ここから登録して討論を視聴できます。 ハイパフォーマンス コンピューティングの未来: ニューロモーフィック システムが答えとなるでしょうか? この討論会は雑誌が主催する ニューロモーフィック コンピューティングとエンジニアリング。 IOP Publishing から出版されています。 物理学の世界.

• Kwabena Boahen はこの記事でシリコンベースのニューロモーフィック コンピューティングについて語ります。 のエピソード フィジックスワールドウィークリー ポッドキャスト.

ポスト ニューロモルフィックシステムはハイパフォーマンスコンピューティングの未来ですか？ 最初に登場した 物理学の世界.

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• 出典: https://physicsworld.com/a/are-neuromorphic-systems-the-future-of-high-performance-computing/