Pembaruan Tek

Apa itu komputasi Neuromorfik dan apa aplikasinya

mengambil adaptasi logis seperti otak manusia. Dalam metode baru teknik komputer

Ditulis oleh prajith s · 3 min baca >
unduh-c6bd69ad

Apa itu komputasi neuromorfik?

Apa itu komputasi neuromorfik?

Komputasi neuromorfik adalah generasi AI berikutnya yang akan mengembangkannya untuk mempelajari dan menyimpan informasi dan bahkan membuat adaptasi logis seperti otak manusia. Dalam metode baru teknik komputer ini, elemen perangkat keras dan perangkat lunak komputer akan dirancang dan direkayasa menurut fisika komputasi yang sama yang digunakan oleh sistem saraf dan otak manusia.

Program jaringan saraf tiruan berbeda dari komputasi neuromorfik karena program ini dijalankan pada komputer normal yang meniru logika cara berpikir otak manusia. Komputasi neuromorfik akan ideal sebagai versi perangkat keras untuk menjalankan jaringan saraf sebagai versi perangkat lunak. Arus listrik yang tepat harus mengalir melintasi sinapsis atau ruang antar neuron, bergantung pada kuantitas dan jenis ion

Tidak seperti komputer tradisional, yang hanya memiliki dua pilihan, lebih banyak pilihan komputasi akan dimungkinkan ketika neuron komputer penerima diaktifkan dengan cara tertentu. Chip neuromorfik bisa lebih hemat energi, terutama untuk tugas-tugas kompleks, karena memiliki kemampuan untuk mengirimkan gradien pemahaman dari neuron ke neuron dan membuat semuanya bekerja bersama secara bersamaan.

Bahan yang digunakan pada komputer yang ada tidak akan cocok untuk mewujudkan potensi menarik dari chip neuromorfik. Arus antar neuron buatan tidak dapat dikendalikan oleh sesuatu seperti silikon karena sifat fisiknya membuatnya mengalir secara acak ke seluruh chip. Sebuah tim di MIT telah merancang chip neuromorfik dengan melapisi silikon kristal tunggal dan silikon-germanium di atas satu sama lain. Akan ada aliran ion yang terorganisir ketika medan listrik diterapkan pada perangkat ini. Arsitektur sistem neuromorfik berkembang sedemikian rupa sehingga neuron pada chip ini belajar saat mereka melakukan komputasi.

Apa Aplikasi Komputasi Neuromorfik

AplikasiDeskripsi ProdukKelebihanTantangan dan Pertimbangan
Artificial Intelligence (AI)Komputasi neuromorfik meningkatkan efisiensi dan kinerja algoritma AI dengan mensimulasikan jaringan saraf lebih dekat dengan arsitektur otak manusia.Peningkatan kemampuan belajar; Mimikri kognisi manusia yang lebih baik; Hemat energi.Skalabilitas terbatas; Kompleksitas dalam implementasi perangkat keras; Tantangan pelatihan untuk jaringan skala besar.
Prostetik Saraf dan Antarmuka Mesin OtakDiterapkan dalam pengembangan antarmuka mesin otak (BMI) dan prostetik saraf, yang bertujuan untuk memulihkan atau meningkatkan fungsi sistem saraf.Interaksi langsung dengan sirkuit saraf; Potensi peningkatan kontrol dan umpan balik pada perangkat prostetik.Kekhawatiran etis; Biokompatibilitas jangka panjang; Pemahaman yang terbatas tentang kode saraf.
RobotikaBerkontribusi pada sistem robot canggih, memungkinkan perilaku yang lebih alami dan adaptif, peningkatan navigasi, kemampuan belajar, dan interaksi manusia yang efektif.Peningkatan kemampuan beradaptasi; Peningkatan kolaborasi manusia-robot; Pengambilan keputusan secara real-time.Keterbatasan perangkat keras untuk pemrosesan waktu nyata; Masalah keselamatan di lingkungan yang kompleks; Pertimbangan etis.
Pemrosesan SensorikDigunakan dalam visi komputer, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami untuk pemrosesan data sensorik yang efisien dan real-time.Peningkatan keselamatan, navigasi yang efisien dalam skenario yang kompleks, dan pengambilan keputusan yang adaptif.Interpretasi terbatas; Kompleksitas dalam merancang algoritma neuromorfik; Intensif sumber daya selama pelatihan.
Kendaraan otonomMeningkatkan persepsi dan kemampuan pengambilan keputusan pada kendaraan otonom, menjadikannya lebih siap untuk menangani lingkungan yang kompleks dan dinamis.Peningkatan keselamatan, Navigasi yang efisien dalam skenario kompleks, pengambilan keputusan adaptif.Tantangan keselamatan dan peraturan; Interpretasi jaringan saraf yang terbatas; Integrasi dengan sistem tradisional.
Komputasi KognitifDiterapkan dalam tugas-tugas seperti penalaran, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan, meningkatkan kemampuan sistem untuk memahami dan merespons skenario yang kompleks.Peningkatan kemampuan penalaran; Peningkatan pemecahan masalah; Kemampuan beradaptasi terhadap lingkungan yang dinamis.Penjelasan yang terbatas; Kesulitan dalam mengkodekan intuisi mirip manusia; Kekhawatiran etis dalam algoritma pengambilan keputusan.
Efisiensi energiMenekankan efisiensi energi, menjadikan sistem neuromorfik cocok untuk aplikasi seperti perangkat IoT dan komputasi edge, yang mengutamakan konsumsi daya rendah.Konsumsi daya yang lebih rendah; Masa pakai baterai yang lebih lama di perangkat; Mengurangi dampak lingkungan.Biaya pengembangan perangkat keras; Pertukaran antara efisiensi energi dan daya komputasi; Terbatasnya ketersediaan perangkat keras neuromorfik.
Pola PengakuanDigunakan di berbagai bidang, termasuk pengenalan gambar dan ucapan, untuk identifikasi dan adaptasi yang efisien terhadap pola dalam data.Identifikasi pola yang efisien; Pembelajaran yang kuat dari data; Adaptasi pola waktu nyata.Generalisasi terbatas pada pola-pola baru; Kendala perangkat keras dalam penerapan skala besar; Masalah privasi dalam aplikasi pengenalan pola.
Penerapan Komputasi Neuromorfik

Obat

Perangkat neuromorfik dapat digunakan dalam prostetik dan untuk meningkatkan penyampaian obat dalam tubuh manusia. Perangkat prostetik tradisional dapat diganti dengan perangkat neuromorfik untuk menciptakan pengalaman yang mulus dan realistis. Sifatnya yang sangat responsif membuatnya mampu melepaskan obat saat merasakan adanya perubahan pada tubuh manusia. Komputer yang berperilaku seperti otak manusia akan memiliki kekuatan komputasi untuk mensimulasikan sesuatu yang rumit seperti otak, seperti mengidentifikasi penyakit seperti Alzheimer.

Operasi Skala Besar

Komputasi neuromorfik dapat menguntungkan proyek berskala besar dengan memproses kumpulan data dalam jumlah besar dengan mudah dari sensor lingkungan yang dapat mengukur parameter seperti konten, suhu, dan radiasi. Akan lebih mudah untuk mencapai kesimpulan yang efektif karena berbagai pola dalam data dapat dikenali oleh struktur komputasi neuromorfik.

Kustomisasi Produk

Bahan bangunan komputer neuromorfik dapat diubah menjadi cairan yang mudah dimanipulasi untuk digunakan dalam penyesuaian produk. Dalam bentuk cair, mereka dapat digunakan dalam manufaktur aditif untuk membuat perangkat yang sesuai dengan kebutuhan spesifik.

Kecerdasan Buatan

Bidang komputasi neuromorfik akan berusaha mencocokkan fungsi otak manusia yang memiliki neuron yang sangat cepat dan hemat energi dalam menerima, memproses, dan mengirim sinyal. Karena kemampuan otak untuk mengumpulkan dan menerapkan informasi merupakan fokus khusus di bidang AI, akan bermanfaat jika kedua bidang tersebut berkolaborasi di masa depan.

Para peneliti di Inggris mengatakan bahwa sebuah sistem disebut SpinNaker, dapat digunakan untuk mensimulasikan perilaku korteks manusia. SpiNNaker, singkatan dari Spiking Neural Network Architecture, dirancang oleh tim di Universitas Manchester, merupakan lompatan lain dalam kinerja komputasi neuromorfik. Proyek ini mengambil pendekatan berbeda dengan menggunakan komponen digital tradisional seperti core dan router yang terhubung dan berkomunikasi satu sama lain dengan cara yang inovatif. SpiNNaker telah mencapai tonggak sejarah besar dalam komputasi neuromorfik dengan mencocokkan hasil dengan hasil tradisional superkomputer. Diharapkan dapat mencapai kinerja komputasi dengan kecepatan lebih tinggi dan kompleksitas lebih tinggi dengan biaya energi lebih sedikit.

Sistem saraf tiruan dibuat dalam komputasi neuromorfik dengan menggabungkan disiplin ilmu, termasuk teknik komputer, teknik elektronik, biologi, matematika, dan fisika. Proyek Loihi oleh Intel dan neuron TrueNorth oleh IBM adalah beberapa proyek menarik yang bertujuan untuk merevolusi sistem komputasi yang terinspirasi oleh otak manusia. Proyek-proyek ini berfokus pada pemahaman yang lebih baik tentang fungsi otak manusia, meniru sistem biologis menggunakan bahan bangunan yang lebih baik, dan mengoptimalkan algoritma saraf dengan arsitektur perangkat keras yang lebih baik.

Tinggalkan Balasan

Translate »