Следующий крупный скачок в развитии искусственного интеллекта может произойти не благодаря большим объемам данных или более мощным облачным системам, а благодаря микрочипам, смоделированным по образцу человеческого мозга. Нейроморфные вычисления представляют собой новую границу, где аппаратное обеспечение разработано так, чтобы имитировать нейроны и синапсы, потенциально переопределяя то, как машины учатся, чувствуют и реагируют на окружающую среду.
По мере расширения периферийного искусственного интеллекта и технологий IoT эти чипы, вдохновленные работой мозга, могут привнести беспрецедентный интеллект в устройства, которые когда-то считались слишком маленькими или маломощными для сложных вычислений.
Нейроморфные вычисления относятся к разработке компьютерных архитектур, вдохновленных биологическими сетями человеческого мозга. В отличие от традиционных процессоров, которые следуют модели фон Неймана, где память и обработка разделены, нейроморфные процессоры объединяют обе функции, позволяя им вычислять и хранить информацию одновременно.
Этот подход отражает то, как нейроны и синапсы работают в мозге, с миллиардами крошечных узлов, обрабатывающих сигналы параллельно, а не последовательно. Результатом является система, способная адаптироваться, учиться и реагировать в режиме реального времени, что делает ее крупным прорывом для вариантов использования периферийного искусственного интеллекта в робототехнике, мобильных устройствах и системах IoT.
Эти чипы, вдохновленные работой мозга, предназначенные для маломощных вычислений, нацелены на то, чтобы привнести эффективный интеллект на устройство в повседневную электронику.
Основа нейроморфных вычислений заключается в спайковых нейронных сетях (SNN). Вместо передачи непрерывных потоков данных, как в традиционных алгоритмах машинного обучения, SNN обмениваются данными с использованием дискретных электрических импульсов, называемых “спайками”. Каждый спайк представляет собой событие, такое как изменение входных данных датчика, что позволяет чипу обрабатывать только релевантную информацию.
Эта управляемая событиями модель значительно снижает энергопотребление, поскольку вычисления происходят только тогда, когда это необходимо. В средах, где устройства должны принимать быстрые, автономные решения, такие как самоуправляемые транспортные средства, робототехника или промышленные системы IoT, спайковые нейронные сети повышают эффективность и скорость реагирования.
Имитируя этот разреженный, асинхронный шаблон связи, нейроморфные чипы избегают высоких требований к мощности традиционных ускорителей искусственного интеллекта, таких как графические процессоры. Они также обеспечивают непрерывное обучение в динамических средах без обширной переподготовки, предлагая потенциальный путь к действительно адаптивным, энергоэффективным машинам.
Традиционное аппаратное обеспечение искусственного интеллекта, включая процессоры и графические процессоры, превосходно выполняет повторяющиеся матричные операции. Однако они ограничены постоянным перемещением данных между памятью и вычислительными блоками, что является серьезным узким местом с точки зрения энергии и скорости. Нейроморфные процессоры, напротив, устраняют эту неэффективность, приближая вычисления к памяти.
Поскольку SNN активируются только при поступлении новых данных, нейроморфные ядра могут оставаться в режиме ожидания большую часть времени, что значительно снижает энергопотребление. Вот почему чипы, вдохновленные работой мозга и отличающиеся низким энергопотреблением, рассматриваются как ключевые факторы, обеспечивающие периферийный искусственный интеллект и приложения IoT, где устойчивое облачное подключение или большая емкость аккумулятора нецелесообразны.
Кроме того, нейроморфные системы могут эффективно масштабироваться. Вместо увеличения тактовой частоты или вычислительных ядер разработчики могут расширить сеть, добавляя больше взаимосвязанных нейронов, подобно тому, как биологический мозг развивается с опытом.
Эта архитектурная гибкость позволяет нейроморфному оборудованию выполнять несколько задач одновременно, адаптироваться к сенсорным данным и учиться способами, которые недоступны традиционным архитектурам.
Несколько технологических компаний и исследовательских центров расширяют границы нейроморфного оборудования. Среди них Intel Loihi выделяется как ведущая экспериментальная платформа. Проект нейроморфных приложений Intel Loihi изучает, как вычисления на основе событий могут ускорить такие задачи, как распознавание жестов, роботизированная навигация и сенсорная обработка.
Чипы Loihi используют сетку искусственных нейронов, способных к асинхронной связи. Состояние каждого нейрона развивается с течением времени, реагируя на спайки от связанных нейронов и обновляя свои внутренние параметры в режиме реального времени. Эта структура позволяет Loihi выполнять обучение без необходимости обширного облачного обучения, что является решающим преимуществом для автономных периферийных систем.
Другие известные проекты включают IBM TrueNorth, предназначенный для крупномасштабного нейронного моделирования, и BrainChip Akida, который нацелен на обработку периферийных вычислений в режиме реального времени во встроенных устройствах IoT.
Эти чипы демонстрируют, как нейроморфные процессоры в робототехнике и автономных системах могут работать независимо от централизованных вычислительных сетей, обеспечивая при этом высокоскоростное восприятие и принятие решений.
Наиболее непосредственными бенефициарами нейроморфных вычислений, вероятно, станут роботы, автономные системы и устройства IoT, работающие на границе сети. Эти платформы требуют восприятия в реальном времени с минимальным энергопотреблением, что идеально подходит для нейроморфных архитектур.
В робототехнике нейроморфные чипы позволяют создавать адаптивные системы управления, которые могут регулировать движение или координацию на лету. Например, дрон, оснащенный нейроморфным зрением, может идентифицировать препятствия или отслеживать движущиеся объекты, используя всего несколько миллисекунд времени обработки.
В ландшафте IoT миллионы подключенных датчиков должны непрерывно собирать данные, работая при этом от ограниченной емкости аккумулятора. Встраивание чипов, вдохновленных работой мозга и отличающихся низким энергопотреблением, позволяет этим устройствам обрабатывать информацию локально, передавать только важные сведения и эффективно функционировать без опоры на облако.
Кроме того, автономные транспортные средства и системы промышленной автоматизации выигрывают от способности чипов выполнять сложное обнаружение движения, распознавание речи и картирование окружающей среды, и все это при потреблении лишь доли энергии, необходимой традиционным процессорам искусственного интеллекта. Такие возможности идеально согласуются со стратегиями edge AI IoT, ориентированными на распределенный, устойчивый интеллект.
Прогресс в нейроморфных вычислениях уже виден в ранних прототипах и пилотных программах в различных отраслях:
- Здравоохранение: встраиваемые в датчики носимые устройства, использующие нейроморфную обработку, могут отслеживать жизненно важные показатели, обнаруживать аномалии и адаптировать оповещения в режиме реального времени.
- Умные города: периферийные узлы, оснащенные нейроморфными процессорами, помогают управлять энергопотреблением, заторами на дорогах и мониторингом окружающей среды с минимальной задержкой.
- Производство: нейроморфные системы машинного зрения позволяют роботизированным манипуляторам выявлять дефекты, точно выравнивать компоненты и оптимизировать рабочий процесс посредством обучения на месте.
- Мобильные технологии: исследования показывают, что смартфоны со встроенными нейроморфными сопроцессорами могут предоставлять встроенные возможности искусственного интеллекта, такие как понимание изображений и распознавание голоса, без постоянного доступа к облаку.
Эти нейроморфные приложения демонстрируют, как вычисления на основе спайков могут преобразовывать различные области, требующие интеллекта на периферии при строгих энергетических бюджетах.
Преимущества
- Энергоэффективность: вычисления, управляемые событиями, потребляют значительно меньше энергии.
- Адаптируемость в реальном времени: системы могут учиться на опыте и реагировать немедленно.
- Масштабируемость: сети могут расти органично, подобно биологическим системам.
- Конфиденциальность: обучение на устройстве снижает передачу данных, повышая безопасность данных для IoT.
Проблемы
- Сложность программирования: SNN требуют специализированных программных фреймворков, отличных от стандартных библиотек искусственного интеллекта.
- Стоимость и зрелость оборудования: нейроморфные чипы в основном остаются на стадиях исследований или прототипов.
- Стандартизация: отсутствие унифицированных тестов и интероперабельности ограничивает более широкое внедрение в отрасли.
Эти факторы предполагают, что, хотя нейроморфные вычисления обещают прорывы в эффективности и автономности, они, вероятно, будут сосуществовать с традиционными ускорителями искусственного интеллекта в течение многих лет.
Многие исследователи рассматривают нейроморфные вычисления как естественную эволюцию аппаратного обеспечения искусственного интеллекта, а не как замену. Он дополняет модели глубокого обучения, предлагая адаптивные, маломощные вычисления, подходящие для реальных условий.
В сочетании с традиционным облачным искусственным интеллектом нейроморфные периферийные устройства могут создавать гибридные системы, способные как к рассуждениям высокого уровня, так и к принятию локальных решений в реальном времени.
В долгосрочной перспективе интеграция нейроморфных принципов в бытовую электронику может переопределить то, что означает “умный” в смартфонах, носимых устройствах и бытовых устройствах. Вместо того чтобы реагировать на предварительно обученные команды, эти гаджеты могут непрерывно учиться и адаптироваться к поведению пользователя, отражая аспекты человеческого познания.
Область нейроморфных вычислений все еще находится на ранних стадиях, но ее потенциал неоспорим. Создавая машины, которые обрабатывают информацию, как человеческий мозг, эффективно, параллельно и адаптивно, инженеры могут открыть новое поколение интеллектуальных, самообучающихся систем.
Поскольку инновации продолжаются вокруг нейроморфных приложений Intel Loihi, спайковых нейронных сетей и чипов с низким энергопотреблением, вдохновленных работой мозга, следующее десятилетие может стать свидетелем перехода от облачного искусственного интеллекта к распределенным, энергоэффективным когнитивным вычислениям. Телефоны, роботы и устройства IoT могут вскоре думать и реагировать больше, как люди, тихо, эффективно и всегда учась.
1. Чем нейроморфные чипы отличаются от квантовых компьютеров?
Нейроморфные чипы имитируют человеческий мозг для выполнения адаптивных, маломощных задач, в то время как квантовые компьютеры используют кубиты для обработки массивных, сложных вычислений. Нейроморфные вычисления подходят для периферийного искусственного интеллекта и IoT; квантовые вычисления ориентированы на научные задачи и задачи оптимизации.
2. Могут ли нейроморфные чипы работать с фреймворками искусственного интеллекта, такими как TensorFlow или PyTorch?
Не напрямую. Нейроморфные системы используют спайковые нейронные сети, которые отличаются от обычных моделей, но новые инструменты, такие как Intel Lava, улучшают совместимость и интеграцию.
3. Какие материалы делают нейроморфные чипы возможными?
Они часто используют мемристоры и энергонезависимые материалы памяти, которые действуют как синапсы, сохраняя прошлые электрические состояния, что является ключом к энергоэффективному обучению и обработке.
4. Когда нейроморфная технология достигнет потребительских устройств?
Эксперты прогнозируют раннее использование потребителями к концу 2020-х или началу 2030-х годов, начиная с интеллектуальных датчиков, носимых устройств и автономных устройств, которым требуется встроенный интеллект.
Всегда имейте в виду, что редакции некоторых изданий могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
9/8
Автор – Renz Soliman
