Przetwarzanie neuromorficzne — czym jest i jaki jest jego cel

Ludzki mózg potrafi przetwarzać złożone informacje z zawrotną prędkością, zużywając przy tym minimalne ilości energii. W związku z tym coraz większą uwagę zwraca się na mózg jako wzór do rozwoju nowoczesnych technologii komputerowych. Naukowcy uważają, że przetwarzanie neuromorficzne to kolejny przełomowy krok w rozwoju technologii obliczeniowej, który może radykalnie zmienić sposób przetwarzania informacji oraz rozwiązywania złożonych problemów w różnych dziedzinach.

Czym jest przetwarzanie neuromorficzne, jak działa, co ma wspólnego z ludzkim mózgiem i jakie wyzwania wciąż przed nim stoją? Dowiedz się więcej w tym artykule.

Czym jest przetwarzanie neuromorficzne

Przetwarzanie neuromorficzne jest interdyscyplinarną dziedziną, która łączy zasady neuronauki, informatyki i inżynierii elektrycznej. Sam termin „neuromorficzny” oznacza „naśladujący ludzki mózg”. Komputery są projektowane i budowane tak, aby naśladować strukturę i funkcje ludzkiego mózgu.

Głównym celem przetwarzania neuromorficznego jest tworzenie sprzętu, który działa podobnie do sieci neuronowych w organizmach biologicznych, co umożliwia bardziej efektywne przetwarzanie danych przy niższym zużyciu energii i wyższej szybkości niż w przypadku tradycyjnych komputerów, których używamy obecnie.

Ta dziedzina jest wciąż stosunkowo nowa i ma niewiele praktycznych zastosowań, poza badaniami prowadzonymi przez uniwersytety, rządy oraz duże firmy technologiczne, takie jak IBM i Intel Labs.

Historia przetwarzania neuromorficznego

Koncepcja przetwarzania neuromorficznego narodziła się w latach 80. XX wieku. Termin ten został po raz pierwszy użyty przez amerykańskiego naukowca Carvera Meada w jego pracy nad układami scalonymi o wielkiej skali integracji (VLSI). Mead uważał, że zdolności obliczeniowe mózgu znacznie przewyższają możliwości tradycyjnych systemów komputerowych, zwłaszcza w zakresie rozpoznawania obrazów i przetwarzania danych sensorycznych.

Pierwsza generacja systemów neuromorficznych wykorzystywała obwody analogowe do naśladowania zachowania neuronów i synaps w mózgu. Ich zaletą była zdolność do wykonywania obliczeń w czasie rzeczywistym, co było szczególnie przydatne w robotyce i aplikacjach przetwarzania danych sensorycznych. Jednak systemy te były podatne na zmienność i szumy, co ograniczało ich skalowalność oraz niezawodność.

Druga generacja pojawiła się na początku lat 2000. Systemy te wykorzystywały obwody cyfrowe do odwzorowywania impulsowego zachowania neuronów, zapewniając większą precyzję i lepszą skalowalność w porównaniu do swoich analogowych odpowiedników. Mimo to również borykały się z wyzwaniami, szczególnie pod względem efektywności energetycznej oraz złożoności implementacji algorytmów uczenia.

Współczesna, trzecia generacja przetwarzania neuromorficznego charakteryzuje się integracją pamięci i przetwarzania w jednym urządzeniu, często nazywanym „memrystorowym”. Urządzenia te, takie jak pamięć zmiennofazowa i rezystancyjna pamięć o dostępie swobodnym, są w stanie przechowywać i przetwarzać informacje w tym samym miejscu, podobnie jak neurony i synapsy w mózgu. To pozwala znacząco zredukować zużycie energii i zwiększyć efektywność obliczeniową.

Jak działa przetwarzanie neuromorficzne

Architektura neuromorficzna jest często modelowana w oparciu o korę nową mózgu. Uważa się, że to właśnie tam zachodzą „wyższe” funkcje poznawcze, takie jak wrażenia sensoryczne, komendy ruchowe, myślenie przestrzenne i język. Wielopoziomowa struktura kory nowej oraz skomplikowane połączenia są kluczowe dla zdolności przetwarzania zaawansowanych informacji i wspierania ludzkich zdolności poznawczych.

Kora nowa składa się z neuronów i synaps, które przesyłają dane z mózgu z błyskawiczną prędkością. To właśnie dlatego natychmiast cofamy stopę po przypadkowym nadepnięciu na gwóźdź

Komputery neuromorficzne starają się naśladować taką szybkość reakcji poprzez tworzenie tzw. impulsowych sieci neuronowych. Powstają, gdy sztuczne neurony przechowujące dane działają podobnie do biologicznych, łącząc się ze sobą za pomocą sztucznych urządzeń synaptycznych, które przesyłają sygnały elektryczne.

Wszystko opiera się na neuromorficznych układach scalonych, przeznaczonych do naśladowania zachowań neuronów i synaps w biologicznym mózgu. Składają się one z licznych przełączników progowych, przypominających neurony, połączonych w gęstą sieć sekwencyjną. Każdy przełącznik w sieci może wysyłać, odbierać i przetwarzać sygnały, podobnie jak neuron biologiczny. Siła połączeń między przełącznikami jest podobna do wag synaptycznych w mózgu biologicznym i może być regulowana, co umożliwia systemowi stopniowe uczenie się i adaptację.

Czym przetwarzanie neuromorficzne różni się od tradycyjnego

Architektura przetwarzania neuromorficznego opiera się na innym założeniu niż tradycyjne przetwarzanie, znane jako architektura von Neumanna.

Komputery von Neumanna przetwarzają informacje w formacie binarnym, co oznacza, że wszystko jest albo jedynką, albo zerem. Z założenia działają one sekwencyjnie, z wyraźnym podziałem na przetwarzanie danych (CPU) oraz przechowywanie pamięci (RAM).

W przeciwieństwie do nich, komputery neuromorficzne mogą mieć miliony sztucznych neuronów i synaps, które jednocześnie przetwarzają różne informacje. Dzięki temu system ten ma znacznie większe możliwości obliczeniowe w porównaniu do komputerów von Neumanna. Komputery neuromorficzne łączą również pamięć i przetwarzanie w sposób bardziej zintegrowany, co przyspiesza zadania związane z dużymi wolumenami danych.

Komputery von Neumanna były standardem przez dziesięciolecia i są wykorzystywane do szerokiego zakresu zadań, od edycji tekstu po modelowanie naukowe. Jednak nie są energooszczędne i często napotykają wąskie gardła w transferze danych, co spowalnia ich wydajność. Z czasem architektury von Neumanna będą miały trudności z zapewnieniem niezbędnych wzrostów mocy obliczeniowej, co skłania badaczy do eksploracji alternatywnych architektur, takich jak obliczenia neuromorficzne i kwantowe.

Kluczowe komponenty systemów neuromorficznych

• Neurony i synapsy. Sztuczne neurony i synapsy w układach neuromorficznych naśladują zachowanie biologicznych neuronów i synaps. Wymieniają informacje za pomocą impulsów lub wyładowań, podobnie jak mózg przetwarza informacje.
• Przetwarzanie zdarzeniowe. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów, które przetwarzają dane w sposób ciągły, systemy te są sterowane zdarzeniami. Zużywają energię i przetwarzają informacje tylko w momencie wystąpienia zdarzenia, co prowadzi do znacznej efektywności energetycznej.
• Przetwarzanie równoległe. Systemy neuromorficzne są zdolne do jednoczesnej obsługi wielu procesów, podobnie jak ludzki mózg. Ta równoległość pozwala na szybsze i bardziej efektywne obliczenia, szczególnie w zadaniach związanych z rozpoznawaniem wzorców i przetwarzaniem danych sensorycznych.

Obszary zastosowania przetwarzania neuromorficznego

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Algorytmy zaprojektowane do naśladowania procesu uczenia się zachodzącego w ludzkim mózgu mogą wykorzystywać możliwości przetwarzania równoległego oferowane przez systemy neuromorficzne. Dzięki temu procesy te są szybsze i bardziej energooszczędne w porównaniu do tradycyjnych systemów obliczeniowych.

Robotyka. Równoległe przetwarzanie w systemach neuromorficznych może zwiększyć efektywność działania systemów zrobotyzowanych. Na przykład systemy wizyjne mogą poprawić zdolności przetwarzania obrazu przez roboty, umożliwiając im lepszą nawigację. Systemy te naśladują zdolność ludzkiego oka do skupiania się na ważnych obiektach i ignorowania mniej istotnych szczegółów, co prowadzi do wyższej efektywności obliczeniowej oraz lepszej interpretacji danych wizualnych.

Analiza danych. Systemy mogą przeprowadzać analizę na żywo dużych zbiorów danych w celu wykrywania korelacji i nieprawidłowości wskazujących na potencjalne problemy lub możliwości.

Opieka zdrowotna. Zdolność do przetwarzania równoległego może zapewnić szybszą i bardziej precyzyjną analizę obrazów medycznych, co potencjalnie może prowadzić do znacznie wcześniejszego wykrywania chorób. Ponadto, zdolność systemów neuromorficznych do uczenia się i adaptacji może zostać wykorzystana do personalizacji leczenia medycznego.

Rola przetwarzania neuromorficznego w systemach sztucznej inteligencji

Główną zaletą obliczeń neuromorficznych jest ich potencjał do niskiego zużycia energii. Tradycyjne systemy sztucznej inteligencji, szczególnie te oparte na uczeniu głębokim, wymagają dużej mocy obliczeniowej i energii. W przeciwieństwie do nich, systemy neuromorficzne, naśladujące energooszczędne przetwarzanie w ludzkim mózgu, potrafią wykonywać złożone obliczenia znacznie efektywniej. Na przykład, układ TrueNorth opracowany przez IBM, zawierający milion zaprogramowanych neuronów i 256 milionów zaprogramowanych synaps, zużywa jedynie 70 miliwatów energii.

Przetwarzanie neuromorficzne posiada również potencjał do wykonywania obliczeń w czasie rzeczywistym. W systemach sztucznej inteligencji przetwarzanie informacji często dzieli się na oddzielne etapy uczenia się i wyciągania wniosków. Natomiast w systemach takich jak ludzki mózg, te procesy mogą zachodzić jednocześnie. Jest to związane z równoległością, właściwą dla architektury neuromorficznej, oraz elastycznością, która pozwala reagować w czasie rzeczywistym na zmiany danych wejściowych.

Kolejną istotną cechą jest zdolność do pracy z danymi obarczonymi niepewnością. Systemy sztucznej inteligencji zazwyczaj wymagają wsparcia przy analizie niekompletnych lub sprzecznych informacji, natomiast systemy neuromorficzne potrafią je przetwarzać znacznie efektywniej. Ludzki mózg wyróżnia się stabilnością oraz zdolnością do adaptacji, działając skutecznie mimo niejednoznaczności i zmienności.

Wiodące firmy w dziedzinie przetwarzania neuromorficznego

Intel, wiodąca firma technologiczna, osiągnęła znaczące sukcesy w tej dziedzinie dzięki układowi badawczemu Loihi. Ten układ scalony, nazwany na cześć podwodnego wulkanu, został zaprojektowany, aby przyspieszyć rozwój algorytmów i systemów neuromorficznych. Wykorzystuje on cyfrową architekturę inspirowaną neuronami i synapsami mózgu, co umożliwia mu naukę oraz podejmowanie decyzji w oparciu o wzorce i skojarzenia.

IBM opracowało układ CMOS True North, który naśladuje neurony i synapsy mózgu, jednocześnie zużywając minimalną ilość energii. Składa się z 5,4 miliarda tranzystorów oraz 4 096 rdzeni neurosynaptycznych, połączonych w sieć miliona zaprogramowanych neuronów i 256 milionów zaprogramowanych synaps.

Technologiczny startup BrainChip opracował system neuromorficzny oparty na układzie Akida, który przenosi sztuczną inteligencję na nowy poziom, nieosiągalny dla żadnej innej istniejącej technologii. Układ Akida został opracowany w celu zapewnienia kompletnej peryferyjnej sieci AI o ultraniskim zużyciu energii, dedykowanej aplikacjom przetwarzającym obrazy, dźwięk, zapachy oraz innowacyjnym czujnikom.

Wyzwania przetwarzania neuromorficznego

Złożoność ludzkiego umysłu jest jednym z najważniejszych problemów, przed którymi stoi obecnie przetwarzanie neuromorficzne. Naukowcy próbują jednak odtworzyć szarą materię za pomocą elektroniki, co pozwala im lepiej zrozumieć wewnętrzne funkcjonowanie mózgu. Jednocześnie im więcej naukowcy wiedzą o ludzkim mózgu, tym więcej nowych możliwości odkrywają.

Kolejnym wyzwaniem jest efektywność energetyczna. Podczas gdy ludzki mózg jest energooszczędny, zużywając jedynie 20 W, nowoczesne systemy neuromorficzne są znacznie mniej wydajne.

Trzecim wyzwaniem jest potrzeba uniwersalnego języka programowania. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów obliczeniowych, które korzystają ze standardowych języków programowania, przetwarzanie neuromorficzne nie posiada jednego, uniwersalnego języka. Utrudnia to wymianę doświadczeń między badaczami a programistami oraz spowalnia postęp w tej dziedzinie.

Czwartym wyzwaniem jest integracja systemów neuromorficznych z tradycyjnymi systemami obliczeniowymi. Chociaż udało im się osiągnąć sukcesy w rozpoznawaniu obrazów i przetwarzaniu danych z czujników, mogłyby być bardziej efektywne w zadaniach wymagających precyzyjnych obliczeń. Oznacza to, że system hybrydowy łączący tradycyjne i neuromorficzne obliczenia stanowiłby idealne rozwiązanie dla wielu zadań. Jednak integracja tych dwóch systemów pozostaje złożonym problemem, który nie został jeszcze w pełni rozwiązany.

Piątym wyzwaniem są ograniczenia sprzętowe. Współczesne systemy oparte są na krzemie, który charakteryzuje się ograniczoną prędkością i efektywnością energetyczną. Pomimo ciągłych wysiłków na rzecz opracowania nowych materiałów i technologii, takich jak memrystory i materiały zmiennofazowe, wciąż znajdują się one na wczesnym etapie rozwoju.

Pomijając te wyzwania, potencjalne korzyści płynące z przetwarzania neuromorficznego, takie jak zwiększona wydajność w zadaniach związanych z AI/ML, sprawiają, że dziedzina ta ma duży potencjał badawczy. Niemniej jednak, aby przezwyciężyć te ograniczenia i w pełni wykorzystać jej możliwości, czeka nas jeszcze długa droga.