Sistemele neuromorfe sunt viitorul calculului de înaltă performanță?

Marca temporală: 8 martie 2022 10:26 AM
Nodul sursă: 1205029

Creierul uman este remarcabil de bun la stocarea și procesarea informațiilor. În timp ce cunoștințele noastre despre modul în care funcționează creierul nu sunt deloc complete, oamenii de știință și inginerii dezvoltă tehnologii de calcul care imită modul în care funcționează neuronii în creier. Nu este vorba doar despre construirea de computere mai rapide; creierul este, de asemenea, foarte eficient din punct de vedere energetic și indicii timpurii sunt că sistemele neuromorfe ar putea oferi o eficiență energetică îmbunătățită. Acesta este un aspect important, deoarece consumul de energie și căldura reziduală sunt factori limitatori pentru electronicele convenționale.

O mare întrebare pentru cei care lucrează în domeniu este cât de departe ar trebui să mergem în mimarea creierului. Sistemele viitoare ar trebui să fie neuromorfe – încercând să creeze sisteme cât mai aproape de creier posibil – sau ar trebui să fie inspirate de creier, mai degrabă decât să-l imite?

O modalitate bună de a gândi la acest lucru este relația dintre păsări și avioane. Zborul uman a fost inspirat de păsări, iar un avion imită mai multe aspecte ale zborului aviar – cel mai evident fiind două aripi. Dar un avion nu este în niciun caz o copie a unei păsări – motoarele cu reacție sunt foarte diferite de mușchii care bată aripile, de exemplu.

Patru experți

Săptămâna aceasta, patru experți au participat la o dezbatere despre rolul viitor al sistemelor neuromorfe în calcul. Evenimentul a fost prezidat de Regina Dittmann, care este expert în materiale electronice la Forschungszentrum Jülich din Germania.

Argumentând cazul pentru calculul neuromorfic au fost Kwabena Boahen – fondatorul și directorul laboratorului Brains in Silicon al Universității Stanford din California – și Ralph Etienne-Cummings, care conduce Laboratorul Computational Sensory-Motor Systems de la Universitatea Johns Hopkins din Maryland.

Susținând prudență au fost Yann LeCun – care este cercetător șef AI la Meta (Facebook) și membru al Laboratorului de Inteligență Computațională, Învățare, Viziune și Robotică de la Universitatea din New York – și Bill Dally este om de știință șef la NVIDIA și membru al Bio-X la Universitatea Stanford.

Integrare în 3D

Boahen a început dezbaterea spunând că succesul calculului neuromorfic depinde de capacitatea noastră de a integra și de a extinde componente, la fel cum industria semiconductorilor a obținut o creștere exponențială a numărului de tranzistori pe un cip timp de mulți ani. Pentru a ilustra cât de importantă este constanta de timp în această lege neuromorfă a lui Moore, el a folosit o unitate amuzantă de putere de calcul neuromorfă – creierul capibarei – pe care a comparat-o cu creierul unei muscă.

Trecerea de la arhitecturile 2D la 3D ar ajuta la stimularea integrării, consideră Boahen, dar există multe provocări.

Etienne-Cummings a subliniat că calculul neuromorf este foarte diferit de calculul convențional. Spre deosebire de impulsurile electronice dintr-un computer, vârfurile de tensiune dintr-un sistem neuronal nu transportă informații, mai degrabă intervalele dintre vârfuri sunt importante. Într-un fel, sistemele neuromorfe ajung în a patra dimensiune.

Aplicații medicale

El a subliniat că sistemele neuromorfe bazate pe vârfuri vor juca roluri importante în integrarea sistemelor biologice cu computerele convenționale. Acest lucru ar duce la tehnologii medicale mai bune, cum ar fi protezele, de exemplu.

Vorbind despre limitările calculului neuromorfic, Dally a subliniat că vârfurile sunt o modalitate ineficientă de a reprezenta numerele. Aceasta înseamnă că nu sunt deosebit de utile pentru realizarea multor sarcini care sunt efectuate în prezent de computerele convenționale. Într-adevăr, el a spus că trebuie să ne gândim mai mult la modelele de rețele neuronale care sunt adecvate pentru ce sarcini - folosind exemplul păsării și al avionului. Sistemele neuromorfe ar fi utile pentru simularea biologiei, a spus el.

LeCun a fost de acord cu necesitatea de a fi inteligent cu privire la ceea ce copiem din creier în sistemele de calcul. El a subliniat că electronicele analogice necesare pentru calcularea neuromorfă sunt foarte greu de construit și integrat în acest moment și a întrebat dacă urmează o revoluție în tehnologie.

Acceleratori neuromorfi

El a spus că sistemele neuromorfe s-ar putea folosi ca acceleratoare care îndeplinesc sarcini specifice pentru sistemele de calcul convenționale. Un exemplu pe care l-a dat este un accelerator pentru ochelari de realitate augmentată.

Deci, publicul a fost convins de avocații neuromorfi sau de sceptici? Un sondaj realizat la începutul dezbaterii de către Dittman a sugerat că 46% din audiență a fost de acord că sistemele neuromorfe sunt viitorul calculului de înaltă performanță. După dezbatere, aceasta a crescut la 56%, așa că da.

Vă puteți înscrie pentru a urmări dezbaterea aici: Viitorul calculului de înaltă performanță: sistemele neuromorfe sunt răspunsul? Dezbaterea este sponsorizată de jurnal Calcul neuromorfic și inginerie. Este publicat de IOP Publishing, care vă aduce și dumneavoastră Lumea fizicii.

Mesaj Sistemele neuromorfe sunt viitorul calculului de înaltă performanță? a apărut în primul rând pe Lumea fizicii.

Timestamp-ul:

Mai mult de la Lumea fizicii