Neuromorfne arvutustehnika: kuidas aju inspireeritud kiibid muudavad tehisintellekti ja muud

Aastakümneid on digitaalse progressi mootoriks olnud traditsiooniline arvuti, loogika ja kiiruse ime. Ometi, kogu oma võimsuse juures, kahvatub see võrreldes kolme naela kaaluva universumiga meie koljude sees. Inimaju sooritab ära tundmise, õppimise ja kohanemise vägitegusid, tarbides samal ajal vähem energiat kui tavaline elektripirn. See vapustav tõhususe erinevus on inspireerinud uut piiri arvutustehnikas: neuromorfne arvutustehnika. See on radikaalne kõrvalekalle tavapärasest arvutiarhitektuurist, mille eesmärk ei ole mitte ainult AI tarkvara käivitamine, vaid ka riistvara ehitamine, mis põhimõtteliselt mõtleb ja töötleb teavet nagu aju.

See blogipostitus on teie põhjalik juhend sellele põnevale valdkonnale. Me demüstifitseerime aju inspireeritud kiipide kontseptsiooni, uurime peamisi põhimõtteid, mis muudavad need nii võimsaks, uurime teedrajavat projekte üle maailma ja vaatame tulevikku rakendustele, mis võivad muuta meie suhet tehnoloogiaga.

Mis on neuromorfne arvutustehnika? Paradigma muutus arhitektuuris

Oma südames on neuromorfne arvutustehnika lähenemine arvutitehnoloogiale, kus kiibi füüsiline arhitektuur on modelleeritud bioloogilise aju struktuuri järgi. See erineb oluliselt tänapäeva AI-st, mis töötab tavalisel riistvaral. Mõelge sellele nii: teie sülearvutis töötav lennusimulaator võib jäljendada lennukogemust, kuid see ei ole kunagi päris lennuk. Sarnaselt simuleerivad tänapäeva süvaõppe mudelid närvivõrke tarkvaras, kuid need töötavad riistvaral, mis ei ole nende jaoks mõeldud. Neuromorfne arvutustehnika seisneb lennuki ehitamises.

Von Neumann'i kitsaskoha ületamine

Mõistmaks, miks see nihe on vajalik, peame esmalt vaatama peamist piirangut peaaegu igal arvutil, mis on ehitatud alates 1940. aastatest: Von Neumann'i arhitektuur. See disain eraldab keskprotsessori (CPU) mäluseadmest (RAM). Andmed peavad pidevalt liikuma edasi-tagasi nende kahe komponendi vahel andmesiini kaudu.

See pidev liiklusummik, mida tuntakse kui Von Neumann'i kitsaskoht, tekitab kaks peamist probleemi:

• Latentsus: Andmete toomiseks kuluv aeg aeglustab töötlemiskiirust.
• Energiatarbimine: Andmete liigutamine kulutab tohutul hulgal energiat. Tegelikult võib andmete liigutamine tänapäevastes kiipides olla palju energiamahukam kui tegelik arvutus ise.

Inimajul seevastu sellist kitsaskohta ei ole. Selle töötlemine (neuronid) ja mälu (sünapsid) on lahutamatult seotud ja massiliselt jaotatud. Teavet töödeldakse ja salvestatakse samas kohas. Neuromorfne inseneriteadus püüab seda elegantset ja tõhusat disaini ränis kopeerida.

Ehituskivid: neuronid ja sünapsid ränis

Aju moodi kiibi ehitamiseks ammutavad insenerid otsest inspiratsiooni selle põhikomponentidest ja suhtlusmeetoditest.

Bioloogiline inspiratsioon: neuronid, sünapsid ja spaikid

• Neuronid: Need on aju peamised töötlemisrakud. Neuron saab signaale teistelt neuronitelt, integreerib neid ja kui teatud lävend on saavutatud, siis see "tulistab", saates oma signaali edasi.
• Sünapsid: Need on ühendused neuronite vahel. Oluline on, et sünapsid ei ole lihtsalt lihtsad juhtmed; neil on tugevus või "kaal", mida saab aja jooksul muuta. See protsess, mida tuntakse kui sünaptiline plastilisus, on õppimise ja mälu bioloogiline alus. Tugevam ühendus tähendab, et ühel neuronil on suurem mõju järgmisele.
• Spaikid: Neuronid suhtlevad lühikeste elektriliste impulsside abil, mida nimetatakse aktsioonipotentsiaalideks ehk "spaikideks". Teave ei ole kodeeritud toore pinge tasemes, vaid nende spaikide ajastuses ja sageduses. See on hõre ja tõhus viis andmete edastamiseks – neuron saadab signaali ainult siis, kui tal on midagi olulist öelda.

Bioloogiast riistvarani: SNN-id ja kunstlikud komponendid

Neuromorfsed kiibid tõlgivad need bioloogilised kontseptsioonid elektroonilistesse vooluringidesse:

• Tehisneuronid: Need on väikesed vooluringid, mis on loodud jäljendama bioloogiliste neuronite käitumist, kasutades sageli "integreeri ja tulista" mudelit. Nad koguvad sissetulevaid elektrilisi signaale (laengut) ja tulistavad digitaalset impulssi (spaik) siis, kui nende sisemine pinge saavutab seatud lävendi.
• Tehisünapsid: Need on mäluelemendid, mis ühendavad tehisneuroneid. Nende ülesanne on salvestada sünaptilist kaalu. Täiustatud disainides kasutatakse komponente nagu memristorid – mäluga takistid –, mille elektritakistust saab muuta, et esindada ühenduse tugevust, võimaldades kiibile õppimist.
• Spaikivad närvivõrgud (SNN-id): Arvutusmudel, mis töötab sellel riistvaral, on nimega Spaikiv närvivõrk. Erinevalt tehislikest närvivõrkudest (ANN-id), mida kasutatakse peavoolu süvaõppes ja mis töötlevad andmeid massiliste, staatiliste partiidena, on SNN-id dünaamilised ja sündmuspõhised. Nad töötlevad teavet selle saabumisel, üks spaik korraga, muutes need olemuslikult paremini sobivaks reaalmaailma, sensoritest saadud ajaliste andmete töötlemiseks.

Neuromorfse arhitektuuri peamised põhimõtted

Bioloogiliste kontseptsioonide tõlkimine ränisse annab aluse mitmetele määravatele põhimõtetele, mis eristavad neuromorfseid kiibid nende tavapärastest kolleegidest.

1. Massiline paralleelsus ja jaotus

Aju töötab umbes 86 miljardi neuroniga, mis töötavad paralleelselt. Neuromorfsed kiibid kopeerivad seda, kasutades suurt hulka lihtsaid, madala võimsusega töötlemistuumasid (tehisneuroneid), mis kõik töötavad samaaegselt. Selle asemel, et üks või mõni võimas tuum teeks kõik järjestikku, jaotatakse ülesanded tuhandetele või miljonitele lihtsatele protsessoritele.

2. Sündmuspõhine asünkroonne töötlemine

Traditsioonilisi arvuteid valitseb globaalne kell. Iga tiksuga teeb iga protsessori osa toimingu, olenemata sellest, kas seda on vaja või mitte. See on uskumatult raiskav. Neuromorfsed süsteemid on asünkroonsed ja sündmuspõhised. Vooluringid aktiveeritakse ainult siis, kui saabub spaik. See "arvuta ainult siis, kui vaja" lähenemine on nende erakordse energiatõhususe peamine allikas. Analoogiks on turvasüsteem, mis salvestab ainult siis, kui see tuvastab liikumise, võrreldes süsteemiga, mis salvestab pidevalt 24/7. Esimene säästab tohutul hulgal energiat ja salvestusruumi.

3. Mälu ja töötlemise koospaigutus

Nagu arutletud, tegelevad neuromorfsed kiibid otse Von Neumann'i kitsaskohaga, integreerides mälu (sünapsid) töötlemisega (neuronid). Nendes arhitektuurides ei pea protsessor andmeid tooma kaugest mälupangast. Mälu on kohe seal, sisseehitatud töötlemiskangasse. See vähendab drastiliselt latentsust ja energiatarbimist, muutes need ideaalseks reaalajas rakenduste jaoks.

4. Omane veakindlus ja plastilisus

Aju on märkimisväärselt vastupidav. Kui mõned neuronid surevad, ei kuku kogu süsteem kokku. Neuromorfsete kiipide jaotatud ja paralleelne olemus tagab sarnase vastupidavuse. Mõne tehisneuroni rike võib jõudlust veidi halvendada, kuid ei põhjusta katastroofilist riket. Lisaks sisaldavad täiustatud neuromorfsed süsteemid kiibile õppimist, võimaldades võrgul kohandada oma sünaptilist kaalu vastuseks uutele andmetele, just nagu bioloogiline aju õpib kogemustest.

Globaalne võidujooks: suured neuromorfsed projektid ja platvormid

Neuromorfse arvutustehnika lubadus on vallandanud ülemaailmse innovatsioonivõidujooksu, kus juhtivad uurimisasutused ja tehnoloogiagigandid arendavad oma aju inspireeritud platvorme. Siin on mõned silmapaistvamad näited:

Inteli Loihi ja Loihi 2 (Ameerika Ühendriigid)

Intel Labs on olnud selles valdkonnas suur jõud. Selle esimene uurimiskiip, Loihi, mis tutvustati 2017. aastal, sisaldas 128 tuuma, simuleerides 131 000 neuroni ja 130 miljonit sünapsi. Selle järeltulija, Loihi 2, kujutab endast märkimisväärset hüpet edasi. See mahutab ühele kiibile kuni miljon neuroni, pakub kiiremat jõudlust ja sisaldab paindlikumaid ja programmeeritavamaid neuroni mudeleid. Loihi perekonna peamine omadus on selle tugi kiibile õppimisele, mis võimaldab SNN-idel reaalajas kohaneda ilma serveriga ühendust võtmata. Intel on teinud need kiibid kättesaadavaks ülemaailmsele teadlaste kogukonnale Inteli neuromorfse uurimiskogukonna (INRC) kaudu, soodustades koostööd akadeemiliste ringkondade ja tööstuse vahel.

SpiNNakeri projekt (Suurbritannia)

Manchesteri ülikoolis välja töötatud ja Euroopa inimaaju projekti rahastatud SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) kasutab teistsugust lähenemisviisi. Selle eesmärk ei ole tingimata ehitada kõige bioloogiliselt realistlikumat neuroni, vaid luua massiliselt paralleelne süsteem, mis suudab simuleerida tohutuid SNN-e reaalajas. Suurim SpiNNakeri masin koosneb üle miljoni ARM protsessori tuuma, mis on kõik ühendatud viisil, mis jäljendab aju ühenduvust. See on võimas tööriist neuroteadlastele, kes soovivad modelleerida ja mõista aju funktsiooni suures mahus.

IBM TrueNorth (Ameerika Ühendriigid)

Üks varasemaid pioneere neuromorfse riistvara kaasaegses ajastus, IBM TrueNorth kiip, mis avalikustati 2014. aastal, oli maamärk. See sisaldas 5,4 miljardit transistorit, mis olid korraldatud ühte miljonisse digitaalsesse neuroni ja 256 miljonisse sünapsi. Selle kõige hämmastavam omadus oli selle energiatarve: see suutis täita keerulisi mustrituvastusülesandeid, tarbides vaid kümneid millivatte – suurusjärgu võrra vähem kui tavaline GPU. Kuigi TrueNorth oli pigem fikseeritud uurimisplatvorm ilma kiibile õppimiseta, tõestas see, et aju inspireeritud, madala võimsusega arvutustehnika oli mastaabis võimalik.

Muud ülemaailmsed jõupingutused

Võidujooks on tõeliselt rahvusvaheline. Hiina teadlased on välja töötanud kiibid nagu Tianjic, mis toetab nii arvutiteadusele orienteeritud närvivõrke kui ka neuroteadusele orienteeritud SNN-e hübriidarhitektuuris. Saksamaal on Heidelbergi ülikooli BrainScaleS projekt välja töötanud füüsilise mudeli neuromorfse süsteemi, mis töötab kiirendatud kiirusel, võimaldades tal simuleerida kuid kestvaid bioloogilisi õppeprotsesse vaid mõne minutiga. Need mitmekesised, ülemaailmsed projektid nihutavad erinevatest vaatenurkadest seda, mis on võimalik.

Reaalmaailma rakendused: kus me näeme aju inspireeritud kiibid?

Neuromorfne arvutustehnika ei ole mõeldud asendama traditsioonilisi protsessoreid või graafikaprotsessoreid, mis paistavad silma kõrge täpsusega matemaatika ja graafika renderdamisega. Selle asemel hakkab see toimima spetsiaalse kaasprotsessorina, uut tüüpi kiirendina ülesannete jaoks, milles aju paistab silma: mustrituvastus, sensoorne töötlemine ja adaptiivne õppimine.

Äärearvutus ja asjade internet (IoT)

See on võib-olla kõige vahetum ja mõjukam rakendusvaldkond. Neuromorfsete kiipide ülim energiatõhusus muudab need ideaalseks akutoitel seadmete jaoks võrgu "ääres". Kujutage ette:

• Nutikad sensorid: Tööstuslikud sensorid, mis suudavad vibratsiooni analüüsida, et ennustada masinate rikkeid iseseisvalt, ilma toorandmeid pilve saatmata.
• Kantavad tervise monitorid: Meditsiiniseade, mis analüüsib pidevalt EKG või EEG signaale reaalajas, et tuvastada anomaaliaid, töötades kuid pisikese akuga.
• Intelligentsed kaamerad: Turva- või metsloomakaamerad, mis suudavad ära tunda konkreetseid objekte või sündmusi ja edastavad ainult asjakohaseid hoiatusi, vähendades dramaatiliselt ribalaiust ja energiatarbimist.

Robootika ja autonoomsed süsteemid

Robotid ja droonid vajavad mitme sensoorse voo (nägemine, heli, puudutus, lidar) reaalajas töötlemist, et navigeerida ja suhelda dünaamilise maailmaga. Neuromorfsed kiibid on ideaalsed selle sensoorseks liitmiseks, võimaldades kiiret, madala latentsusega juhtimist ja kohandamist. Neuromorfselt toitega robot võiks õppida uusi objekte intuitiivsemalt haarama või navigeerima segases ruumis sujuvamalt ja tõhusamalt.

Teaduslikud uuringud ja simulatsioon

Platvormid nagu SpiNNaker on juba hindamatud tööriistad arvutuslikule neuroteadusele, võimaldades teadlastel testida hüpoteese aju funktsiooni kohta, luues laiaulatuslikke mudeleid. Lisaks neuroteadusele võib võime kiiresti lahendada keerulisi optimeerimisprobleeme kiirendada ravimite avastamist, materjaliteadust ja globaalsete tarneahelate logistilist planeerimist.

Järgmise põlvkonna AI

Neuromorfne riistvara avab ukse uutele AI võimalustele, mida on tavapäraste süsteemidega raske saavutada. See hõlmab:

• Ühekordne ja pidev õppimine: Võime õppida ühest näitest ja pidevalt kohaneda uue teabega ilma täielikult nullist ümber õppimata – bioloogilise intelligentsuse tunnus.
• Kombinatoorsete optimeerimisprobleemide lahendamine: Probleemid tohutu hulga võimalike lahendustega, nagu näiteks "reisiva müügimehe probleem", sobivad loomulikult SNN-ide paralleelse, dünaamilise olemusega.
• Müratundlik töötlemine: SNN-id on olemuslikult vastupidavamad mürarikastele või puudulikele andmetele, sarnaselt sellele, kuidas saate sõbra näo ära tunda isegi halva valgustuse või kummalise nurga alt.

Väljakutsed ja edasine tee

Vaatamata oma tohutule potentsiaalile ei ole tee laialdase neuromorfse kasutuselevõtuni takistusteta. Valdkond on veel küpsemas ja lahendamist vajavad mitmed peamised väljakutsed.

Tarkvara ja algoritmide lõhe

Kõige olulisem takistus on tarkvara. Aastakümneid on programmeerijaid koolitatud mõtlema von Neumanni masinate järjestikuse, kellapõhise loogika järgi. Sündmuspõhise, asünkroonse, paralleelse riistvara programmeerimine nõuab täiesti uut mõtteviisi, uusi programmeerimiskeeli ja uusi algoritme. Riistvara areneb kiiresti, kuid tarkvara ökosüsteem, mida on vaja selle täieliku potentsiaali avamiseks, on alles lapsekingades.

Skaleeritavus ja tootmine

Nende väga keeruliste, mittetraditsiooniliste kiipide projekteerimine ja valmistamine on märkimisväärne väljakutse. Kuigi sellised ettevõtted nagu Intel kasutavad täiustatud tootmisprotsesse, võtab aega, et muuta need spetsiaalsed kiibid sama kulutõhusaks ja laialdaselt kättesaadavaks kui tavalised protsessorid.

Võrdlusnäitajad ja standardimine

Nii paljude erinevate arhitektuuridega on raske jõudlust õunte-õuntega võrrelda. Kogukond peab välja töötama standardiseeritud võrdlusnäitajad ja probleemide komplektid, mis suudavad õiglaselt hinnata erinevate neuromorfsete süsteemide tugevusi ja nõrkusi, aidates juhendada nii teadlasi kui ka potentsiaalseid kasutajaid.

Järeldus: intelligentse ja jätkusuutliku arvutustehnika uus ajastu

Neuromorfne arvutustehnika on midagi enamat kui lihtsalt järkjärguline jõudluse paranemine. See on põhjalik ümbermõtlemine sellele, kuidas me ehitame intelligentseid masinaid, ammutades inspiratsiooni kõige keerukamast ja tõhusamast arvutusseadmest, mida teame: inimajust. Võttes omaks põhimõtted nagu massiline paralleelsus, sündmuspõhine töötlemine ning mälu ja arvutuste koospaigutus, lubavad aju inspireeritud kiibid tulevikku, kus võimas AI võib eksisteerida kõige väiksemates ja energiasäästlikemates seadmetes.

Kuigi eesolev tee on väljakutseid täis, eriti tarkvara rindel, on edasiminek vaieldamatu. Neuromorfsed kiibid tõenäoliselt ei asenda protsessoreid ja graafikaprotsessoreid, mis toidavad meie digitaalset maailma täna. Selle asemel täiendavad nad neid, luues hübriidarvutusmaastiku, kus iga ülesanne on lahendatud kõige tõhusama protsessori abil selle töö jaoks. Alates nutikamatest meditsiiniseadmetest kuni autonoomsemate robotiteni ja sügavamast arusaamast omaenda meeltest on aju inspireeritud arvutustehnika koidik valmis avama uue intelligentse, tõhusa ja jätkusuutliku tehnoloogia ajastu.