Если когда-нибудь у меня появится шанс на один день стать каким-нибудь известным актером, то это будет Морган Фримен. Я хотел бы рассказать поразительное повествование о сложном человеческом мозге в документальном фильме Nat Geo, так что давайте начнем. Я хотел бы воспользоваться моментом, чтобы рассказать вам об одной из самых невероятных и сложных структур в известной Вселенной: человеческом мозге.

Человеческий мозг — это чудо эволюции, состоящее из миллиардов нейронов и триллионов связей, которые работают вместе, чтобы создавать наши мысли, эмоции и поведение. Это источник всего нашего творчества, любопытства и интеллекта, и это то, что делает нас уникальными тем, что мы называем сегодня в научных терминах: Homosapiens sapiens.

По своей сути мозг представляет собой электрохимический орган, который взаимодействует через обширную сеть синапсов и нейротрансмиттеров. Он разделен на разные области, которые специализируются на разных функциях, таких как память, язык и зрение. И, несмотря на свою невероятную сложность, мозг также замечательно адаптируется, постоянно перестраивая себя в ответ на новый опыт и вызовы.

Например, в детстве, когда нам нужно научиться кататься на велосипеде, нашему мозгу требуется достаточно времени, чтобы научиться реагировать на опасность, удерживать центр тяжести и т. д.

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения привели к разработке впечатляющих технологий, о которых раньше можно было только мечтать в научной фантастике. Одно из таких нововведений, привлекшее внимание всего мира, произошло в середине 2019 года в Китае: группа студентов разработала самоуправляемый велосипед, который мог объезжать всевозможные препятствия, прилипать к человеку и реагировать на словесные инструкции. .

Этот беспилотный велосипед, разработанный группой студентов-исследователей искусственного интеллекта, может показаться новинкой, но технология, стоящая за ним, действительно замечательна. В основе мотоцикла лежит нейроморфный чип, особый тип микропроцессора искусственного интеллекта, который имитирует структуру и функции человеческого мозга.

Всплеск признания глубокого обучения и нейронных сетей, наконец, привел к конкуренции за создание специализированного оборудования для ИИ, которое может эффективно обрабатывать вычисления нейронной сети. В последние годы появилось несколько тенденций, направленных на разработку оборудования, которое может имитировать структуру и функции биологических и искусственных нейронных сетей. Одним из таких направлений являются нейроморфные вычисления, у которых был обнаружен большой потенциал благодаря возможности эмулировать нейронные сети человеческого мозга. Нейроморфные вычислительные системы предназначены для выполнения задач обработки данных с использованием распределенного и параллельного подхода, который очень напоминает механизм обработки человеческого мозга.

Нейроморфные вычисления — это относительно новая область исследований, несмотря на то, что этот термин был придуман в 1980-х годах. Он направлен на разработку компьютерных систем, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Тем не менее, в чем нейроморфные вычисления имеют много общего с человеческим мозгом? давайте углубимся:

  1. Нейронные сети: Нейроморфные вычислительные системы основаны на искусственных нейронных сетях, которые состоят из искусственных нейронов, соединенных между собой в сложную сеть. Эта сеть спроектирована таким образом, чтобы функционировать подобно биологическим нейронным сетям в человеческом мозгу.
  2. Нейроны: в человеческом мозгу нейроны являются основными строительными блоками нервной системы. Эти клетки специфичны по своей природе и обладают способностью передавать как химические, так и электрические сигналы. Точно так же в нейроморфной вычислительной системе искусственные нейроны предназначены для обработки информации аналогично биологическим нейронам. Как указано ниже, передаточная функция использует такие функции, как ступенчатая функция, сигмовидная, выпрямительная и линейная комбинация.
  3. Синапсы: синапсы — это соединения между нейронами в человеческом мозгу. Они отвечают за передачу информации от одного нейрона к другому. В нейроморфной вычислительной системе искусственные синапсы используются для соединения искусственных нейронов и передачи информации между ними.
  4. Пиковая активность: Одной из ключевых особенностей нейроморфных вычислений является пиковая активность. Это тип нейронной активности, который похож на то, как нейроны в человеческом мозгу срабатывают в ответ на раздражители. В нейроморфной вычислительной системе искусственные нейроны срабатывают в ответ на входные сигналы, генерируя всплески электрической активности, которые можно использовать для обработки информации.
  5. Энергоэффективность: Нейроморфные вычислительные системы спроектированы таким образом, чтобы они могли максимизировать эффективность. Это достигается за счет использования специализированного оборудования и алгоритмов, оптимизированных для низкого энергопотребления. Имитируя энергосберегающую обработку информации, происходящую в человеческом мозгу, нейроморфные вычислительные системы способны выполнять сложные вычисления с минимальными затратами энергии.
  6. Адаптивность. Еще одной ключевой особенностью нейроморфных вычислений является их адаптивность. В человеческом мозгу нейронные связи постоянно формируются и реорганизуются в ответ на новый опыт. Нейроморфные вычислительные системы созданы, чтобы имитировать эту способность к адаптации, позволяя им перепрограммировать себя в ответ на новые входные сигналы.

Почему нейроморфные чипы необходимы для ИИ?

Традиционных компьютеров с их центральными процессорами (ЦП) недостаточно для выполнения сложных операций, требуемых нейронными сетями. Графические процессоры (GPU), которые отлично подходят для параллельной обработки и умножения матриц, больше подходят для этой задачи. Однако графические процессоры по-прежнему должны эмулировать нейроны в программном обеспечении, что приводит к неэффективности и высокому энергопотреблению.

Нейроморфные чипы противоречат процессорам общего назначения, потому что эти чипы построены на схеме, подобной искусственным нейронным сетям. Каждый чип состоит из нескольких вычислительных блоков, соответствующих искусственным нейронам, и эти блоки могут выполнять только математическую функцию одного нейрона. Физические связи между этими нейронами — еще одна ключевая характеристика, напоминающая синапсы в биологическом мозге. Нейроморфные компьютеры получают свою функцию от набора искусственных нейронов, которые физически связаны друг с другом, образуя массив.

Приложения нейроморфных вычислений:

  1. Робототехника: нейроморфные чипы можно использовать для разработки интеллектуальных роботов, способных обучаться и адаптироваться к новым условиям, что делает их более эффективными и действенными.
  2. Здравоохранение: нейроморфные вычисления можно использовать для анализа медицинских данных, включая медицинские изображения, и помогать врачам ставить более точные диагнозы и составлять планы лечения.
  3. Автономные транспортные средства. Нейроморфные чипы можно использовать для разработки самоуправляемых автомобилей и других автономных транспортных средств, которые могут перемещаться в сложных условиях и принимать решения в режиме реального времени.
  4. Безопасность: нейроморфные вычисления можно использовать для распознавания образов и обнаружения аномалий, что делает их полезными для обнаружения мошенничества, кибератак и других угроз безопасности.
  5. Управление энергопотреблением: нейроморфные вычисления можно использовать для оптимизации энергопотребления в зданиях и других системах, сокращения отходов и повышения эффективности.
  6. Аэрокосмическая промышленность: нейроморфные вычисления можно использовать при проектировании самолетов и космических кораблей, что позволяет обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени и повышает безопасность и эффективность.

Проблемы, с которыми сталкиваются нейроморфные чипы:

  1. Разработка аппаратного обеспечения. Одной из основных задач нейроморфных вычислений является разработка аппаратного обеспечения, которое может эффективно и точно имитировать работу человеческого мозга. Сложность мозга с его миллиардами нейронов и триллионами синапсов затрудняет создание эффективной и масштабируемой аппаратной платформы, которая могла бы точно воспроизводить его функции.
  2. Разработка алгоритмов. Для нейроморфных вычислений требуются новые алгоритмы, которые могут эффективно работать на уникальной аппаратной архитектуре. Эти алгоритмы необходимо разрабатывать с нуля, так как традиционные вычислительные алгоритмы не подходят для этого типа оборудования. Разработка новых алгоритмов — сложный и трудоемкий процесс, и в этой области предстоит еще много работы.
  3. Ограниченная память: нейроморфное оборудование обычно имеет ограниченную память, что может затруднить выполнение определенных типов вычислений. Это ограничение требует от исследователей разработки новых методов оптимизации использования памяти.
  4. Ограниченная поддержка программирования: поскольку нейроморфные вычисления все еще являются относительно новой областью, существует ограниченная поддержка программирования для этого типа оборудования. Это может затруднить для исследователей разработку программного обеспечения для нейроморфного оборудования, а также может ограничить доступность инструментов для программирования и моделирования.
  5. Стоимость: разработка нейроморфного вычислительного оборудования все еще находится на ранней стадии, и стоимость этих устройств в настоящее время высока. Это ограничивает доступность этой технологии и затрудняет проведение исследователями крупномасштабных экспериментов и приложений.

Текущие микропроцессорные чипы, реализующие нейроморфные вычисления:

  1. IBM TrueNorth: Разработанный IBM, TrueNorth представляет собой нейроморфный чип, предназначенный для имитации поведения нейронов в человеческом мозгу. Он содержит 1 миллион искусственных нейронов и может выполнять 46 миллиардов синаптических операций в секунду. TrueNorth отличается высокой энергоэффективностью и потребляет всего 70 милливатт энергии.
  2. Intel Loihi: Intel создала нейроморфный чип под названием Loihi, способный обрабатывать данные со скоростью до 1 000 раз быстрее и с эффективностью в 10 000 раз выше, чем у обычных процессоров. Он имеет цифровую архитектуру, которая позволяет гибко и адаптивно программировать поведение чипа. Loihi может учиться на поступающих данных и адаптироваться к новым условиям, что делает его идеальным для приложений в робототехнике, автономных транспортных средствах и IoT.
  3. BrainChip Akida: Разработанный BrainChip, Akida представляет собой нейроморфный чип с низким энергопотреблением, предназначенный для приложений граничных вычислений. Он использует архитектуру нейронной сети с шипами, которая может обрабатывать несколько потоков данных параллельно. Akida можно запрограммировать с помощью TensorFlow, Keras или PyTorch, что делает его совместимым с широким спектром приложений.
  4. SpiNNaker: SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) — это специально созданная система массовых параллельных вычислений, разработанная Манчестерским университетом. Он использует нейроморфную архитектуру с 1 миллионом ядер и может моделировать до 1 миллиарда нейронов в режиме реального времени. SpiNNaker оптимизирован с точки зрения энергоэффективности и может моделировать крупномасштабные нейронные сети, используя всего несколько ватт энергии.
  5. Nvidia DLA: Nvidia Deep Learning Accelerator (DLA) — это семейство процессоров, разработанных для приложений глубокого обучения, включая нейроморфные вычисления. Он может выполнять до 512 триллионов операций в секунду и может быть интегрирован в широкий спектр устройств, включая беспилотные автомобили, дроны и интеллектуальные камеры. DLA отличается высокой энергоэффективностью, потребляя лишь часть мощности, необходимой для традиционных ЦП и ГП.

Рад, что ты остался! Вот вывод

В заключение, нейроморфные вычисления — это глубокая технология, которая может изменить то, как мы обрабатываем и проводим определенный анализ данных. Имитируя структуру и функции человеческого мозга, нейроморфные вычислительные системы способны обрабатывать информацию параллельно и распределенно, потребляя при этом значительно меньше энергии, чем традиционные вычислительные системы. Применение нейроморфных вычислений в таких областях, как распознавание изображений и речи, робототехника и автономные транспортные средства, может стать одной из ключевых технологий будущего.

Соавторы: Шреяс Годзе, Снехал Гупта и Пуджа Индулкар.