Како се традиционални рачунски модели приближавају својим физичким и енергетским границама, све више пажње се усмерава ка алтернативним приступима.
Међу њима се посебно издваја неуроморфно инжењерство – област која тежи да реплицира структуру и функционалност људског мозга кроз специјализоване хардверске и софтверске системе.
Идеју је још осамдесетих година прошлог века поставио Карвер Мид, а данас, захваљујући развоју технологије, неуроморфни системи добијају практичну примену у областима попут сензорске обраде, роботике и одлучивања у реалном времену.
Два приступа у развоју неуроморфног система
У савременом неуроморфном рачунарству препознајемо два главна приступа: физичку емулaцију и дигиталну симулацију. Иако теже истом циљу – ефикаснијем и интелигентнијем систему – ова два приступа се разликују по филозофији, архитектури и примени.
Физичка емулaција мозга у силицијуму
Први приступ подразумева развој хардверских система који опонашају биолошку основу мождане обраде информација. У пракси, то се реализује кроз такозване „шпике“ неуронске мреже, мемристоре и специјализоване неуроморфне чипове попут IBM-овог TrueNorth-а или Intel-овог Loihi-ja.
Циљ ових система јесте да кроз импулсно кодирање и догађајима вођену обраду информација понове енергетски ефикасне и паралелне механизме карактеристичне за стварне неуроне.
Предности овог приступа укључују изузетно ниску потрошњу енергије, велику паралелизацију и отпорност на грешке. Такође, омогућава рад у реалном времену, што је кључно за апликације на ивици мреже, попут сензора и аутономних система.
Међутим, овакви системи наилазе и на изазове. Ограничена програмабилност, сложеност скалирања и тренирања великих мрежа, као и ниска прецизност у поређењу са дигиталним системима, и даље представљају препреке.
Дигитална симулација великих неуронских мрежа
Други приступ ослања се на дигиталне архитектуре које симулирају неуронске мреже на високом нивоу апстракције. Системи попут SpiNNaker-а и BrainScaleS-а омогућавају покретање великих мрежа на суперкомпјутерима и GPU базираним системима.
Бројне предности овог система
Овај приступ доноси бројне предности: већу флексибилност, прецизност, лакшу интеграцију са постојећим AI екосистемима и могућност експериментисања са комплексним моделима. Идеални су за моделирање великих делова мозга и за научна истраживања у области когнитивних наука.
Са друге стране, ови системи захтевају значајну енергију, наилазе на проблеме са латенцијом и тешко успевају да верно репродукују временску динамику биолошких неурона. Недостатак физичких ограничења, који постоји у правим неуронским системима, може се показати и као недостатак – јер не подстиче развој енергетски ефикасних алгоритама.
Који приступ је бољи?
Ова два приступа не морају бити конкуренција – многи стручњаци верују да ће права снага неуроморфног рачунарства доћи из њиховог обједињавања. На пример, аналогне и неуроморфне архитектуре могле би се користити за обраду података на терену, док би се дигитални системи бавили учењем, координацијом и прилагођавањем.
Развој нових материјала, као што су фазно-променљиви материјали и фероеелектрични уређаји, може додатно отворити врата комбинованим решењима која у себи обједињују предности оба света – енергетску ефикасност и скалабилност.
Где се већ примењује неуроморфно рачунарство?
Неуроморфни системи се све чешће примењују у пракси. Посебно су корисни у уређајима са ограниченим енергетским ресурсима, где омогућавају обраду слике и звука у реалном времену. У роботици доносе адаптивне механизме управљања, док у неуроистраживању омогућавају симулацију можданих микрокиркуита.
Такође, значајну улогу имају у развоју интерфејса између мозга и машина, где брзина и прецизност у препознавању можданих сигнала могу бити од пресудног значаја.
Поглед у будућност
Иако је област неуроморфног рачунарства још увек у развоју, њени потенцијали су огромни. Очекује се већи фокус на стандардизацију, развој алгоритама који су нативно прилагођени оваквим системима, као и на дубљу интеграцију са биолошким принципима учења и пластичности.
Међу важним изазовима биће и етички аспекти – како развити системе који опонашају људску интелигенцију, а притом остају безбедни, разумљиви и корисни за друштво.
Револуција у начину на који рачунари уче
Неуроморфно рачунарство обећава револуцију у начину на који рачунари уче, опажају и доносе одлуке. Уместо да се бира „бољи“ приступ, будућност вероватно лежи у њиховој синергији.
Кроз сарадњу научника из области неуронауке, инжењеринга и рачунарства, могуће је створити системе који ће не само имитирати људски мозак, већ га у неким аспектима и превазићи.
