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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- Робототехника: нейроморфные чипы можно использовать для разработки интеллектуальных роботов, способных обучаться и адаптироваться к новым условиям, что делает их более эффективными и действенными.
- Здравоохранение: нейроморфные вычисления можно использовать для анализа медицинских данных, включая медицинские изображения, и помогать врачам ставить более точные диагнозы и составлять планы лечения.
- 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.
- Безопасность: нейроморфные вычисления можно использовать для распознавания образов и обнаружения аномалий, что делает их полезными для обнаружения мошенничества, кибератак и других угроз безопасности.
- Управление энергопотреблением: нейроморфные вычисления можно использовать для оптимизации энергопотребления в зданиях и других системах, сокращения отходов и повышения эффективности.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.