న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్స్: తెలివైన భవిష్యత్తు కోసం మెదడు-ప్రేరేపిత కంప్యూటింగ్

దశాబ్దాలుగా, కంప్యూటింగ్ వాన్ న్యూమాన్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంది, ఇది ప్రాసెసింగ్ మరియు మెమరీని వేరుచేస్తుంది. ఇది చాలా విజయవంతమైనప్పటికీ, ఈ ఆర్కిటెక్చర్ ముఖ్యంగా సంక్లిష్టమైన, వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో స్వాభావిక పరిమితులను ఎదుర్కొంటుంది. ఇక్కడే న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ వస్తుంది, ఇది మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం మరియు పనితీరు నుండి ప్రేరణ పొందిన ఒక విప్లవాత్మక నమూనా.

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్స్ అంటే ఏమిటి?

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్స్ అనేవి జీవసంబంధమైన మెదళ్లలో కనిపించే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అనుకరించడానికి రూపొందించబడిన ఇంటిగ్రేటెడ్ సర్క్యూట్‌లు. సూచనలను వరుసగా అమలు చేసే సాంప్రదాయ ప్రాసెసర్‌ల వలె కాకుండా, న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు సమాచారాన్ని సమాంతరంగా మరియు వికేంద్రీకృతంగా ప్రాసెస్ చేస్తాయి, న్యూరాన్‌లు మరియు సినాప్స్‌ల ప్రవర్తనను అనుకరించడానికి అనలాగ్ మరియు మిక్స్‌డ్-సిగ్నల్ సర్క్యూట్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ మెదడు-ప్రేరేపిత విధానం శక్తి సామర్థ్యం మరియు పనితీరులో గణనీయమైన మెరుగుదలకు అవకాశం కల్పిస్తుంది, ముఖ్యంగా నమూనా గుర్తింపు, ఇంద్రియ ప్రాసెసింగ్ మరియు అడాప్టివ్ లెర్నింగ్ వంటి పనులకు ఇది ఉపయోగపడుతుంది.

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్స్ యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు:

• సమాంతర ప్రాసెసింగ్: మెదడు యొక్క సమాంతర నిర్మాణాన్ని అనుకరిస్తూ, న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు బహుళ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్‌లలో ఏకకాలంలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తాయి, ఇది సంక్లిష్టమైన పనులను వేగంగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా గణించడానికి అనుమతిస్తుంది.
• ఈవెంట్-డ్రైవెన్ కంప్యూటేషన్: సాంప్రదాయ క్లాక్డ్ సిస్టమ్‌ల వలె కాకుండా, న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు తరచుగా ఈవెంట్-డ్రైవెన్ లేదా అసమకాలిక కంప్యూటేషన్‌ను ఉపయోగిస్తాయి. అంటే ఇన్‌పుట్ సిగ్నల్‌లో గణనీయమైన మార్పు ఉన్నప్పుడు మాత్రమే గణనలు జరుగుతాయి, ఇది గణనీయమైన శక్తి ఆదాకు దారితీస్తుంది.
• ఇన్-మెమరీ కంప్యూటింగ్: న్యూరోమార్ఫిక్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు తరచుగా మెమరీ మరియు ప్రాసెసింగ్ యూనిట్‌లను దగ్గరగా అనుసంధానిస్తాయి, వేర్వేరు మెమరీ మరియు ప్రాసెసింగ్ స్థానాల మధ్య డేటాను బదిలీ చేయవలసిన అవసరాన్ని తొలగిస్తాయి. ఇది జాప్యాన్ని మరియు విద్యుత్ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది, వేగవంతమైన మరియు మరింత శక్తి-సమర్థవంతమైన గణనను ప్రారంభిస్తుంది.
• స్పైకింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ (SNNలు): చాలా న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు స్పైకింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అమలు చేస్తాయి, ఇవి జీవశాస్త్రపరంగా వాస్తవిక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, ఇవి విద్యుత్ కార్యకలాపాల యొక్క వివిక్త స్పైక్‌లను ఉపయోగించి కమ్యూనికేట్ చేస్తాయి. SNNలు తాత్కాలిక డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సంక్లిష్టమైన అభిజ్ఞా విధులను అమలు చేయడానికి ప్రత్యేకంగా సరిపోతాయి.
• అనుకూలత మరియు అభ్యాసం: న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు మెదడు నేర్చుకునే విధంగానే, డేటా నుండి అనుకూలించుకోవడానికి మరియు నేర్చుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఇది సాంప్రదాయ కంప్యూటర్‌లకు కష్టమైన లేదా అసాధ్యమైన పనులను చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఉదాహరణకు ధ్వనించే డేటాలో నమూనాలను గుర్తించడం లేదా మారుతున్న వాతావరణాలకు అనుగుణంగా మారడం వంటివి.

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ ఎందుకు ముఖ్యమైనది: సాంప్రదాయ నిర్మాణాల పరిమితులను పరిష్కరించడం

సాంప్రదాయ వాన్ న్యూమాన్ ఆర్కిటెక్చర్, శక్తివంతమైనదే అయినప్పటికీ, కొన్ని రకాల పనులతో ఇబ్బంది పడుతుంది. కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సరిహద్దులను మనం నెట్టుకుంటూ, ఎప్పటికప్పుడు పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు ఈ పరిమితులు మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తున్నాయి. అందుకే న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ ఆకర్షణ పొందుతోంది:

• శక్తి సామర్థ్యం: సాంప్రదాయ ప్రాసెసర్‌లు ముఖ్యంగా సంక్లిష్టమైన AI అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేస్తున్నప్పుడు గణనీయమైన శక్తిని వినియోగిస్తాయి. న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు, వాటి మెదడు-ప్రేరేపిత నిర్మాణంతో, శక్తి వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గించే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి. కొన్ని అనువర్తనాల కోసం సాంప్రదాయ వ్యవస్థల కంటే న్యూరోమార్ఫిక్ వ్యవస్థలు అనేక రెట్లు ఎక్కువ శక్తి-సమర్థవంతంగా ఉంటాయని అధ్యయనాలు చూపించాయి. బ్యాటరీతో నడిచే పరికరాలు మరియు ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ అప్లికేషన్‌లకు ఇది చాలా కీలకం.
• వేగం మరియు పనితీరు: న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌ల సమాంతర ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలు సాంప్రదాయ ప్రాసెసర్‌ల కంటే కొన్ని పనులను చాలా వేగంగా చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. నమూనా గుర్తింపు, ఇంద్రియ ప్రాసెసింగ్ మరియు నిజ-సమయ నిర్ణయాలు తీసుకునే పనుల విషయంలో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది.
• అవ్యవస్థీకృత డేటాను నిర్వహించడం: చిత్రాలు, ఆడియో మరియు వీడియో వంటి అవ్యవస్థీకృత డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు బాగా సరిపోతాయి. సంక్లిష్ట డేటా స్ట్రీమ్‌ల నుండి సంబంధిత లక్షణాలను సంగ్రహించే వాటి సామర్థ్యం కంప్యూటర్ విజన్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి అనువర్తనాలకు వాటిని ఆదర్శంగా నిలుపుతుంది.
• నిజ-సమయ ప్రాసెసింగ్: న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌ల తక్కువ జాప్యం మరియు అధిక నిర్గమాంశ వాటిని రోబోటిక్స్, స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు మరియు పారిశ్రామిక ఆటోమేషన్ వంటి నిజ-సమయ ప్రాసెసింగ్ అనువర్తనాలకు ఆదర్శంగా నిలుపుతాయి.
• లోప సహనం: న్యూరోమార్ఫిక్ వ్యవస్థలు, మెదడు వలె, స్వాభావిక లోప సహనాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. నిర్మాణంలోని వికేంద్రీకృత స్వభావం వల్ల కొన్ని భాగాలు విఫలమైనప్పటికీ సిస్టమ్ పనిచేయడం కొనసాగుతుంది.

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్స్ యొక్క అనువర్తనాలు: భవిష్యత్తులోకి ఒక తొంగిచూపు

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ అనేక రకాల పరిశ్రమలలో విప్లవం సృష్టించడానికి సిద్ధంగా ఉంది. ఇక్కడ కొన్ని ముఖ్య అనువర్తన రంగాలు ఉన్నాయి:

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML)

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు AI మరియు ML పనులను గణనీయంగా వేగవంతం చేయగలవు, ముఖ్యంగా వీటిని కలిగి ఉన్నవి:

• చిత్ర గుర్తింపు: చిత్రాలలో వస్తువులు మరియు నమూనాలను ఎక్కువ వేగం మరియు ఖచ్చితత్వంతో గుర్తించడం. భద్రత లేదా వ్యక్తిగతీకరించిన ఆరోగ్య సంరక్షణ కోసం వేగవంతమైన మరియు మరింత విశ్వసనీయమైన ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థలను ఊహించుకోండి.
• ప్రసంగ గుర్తింపు: మాట్లాడే భాషను మరింత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం, మెరుగైన వాయిస్ అసిస్టెంట్లు మరియు ఆటోమేటెడ్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ సేవలకు దారితీస్తుంది.
• సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP): యంత్రాలు మానవ భాషను మరింత సహజంగా మరియు సూక్ష్మంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి వీలు కల్పించడం, చాట్‌బాట్‌లు, మెషీన్ అనువాదం మరియు కంటెంట్ జనరేషన్ కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరవడం.
• అసాధారణ గుర్తింపు: డేటా స్ట్రీమ్‌లలో అసాధారణ నమూనాలు మరియు సంఘటనలను గుర్తించడం, దీనిని మోసాన్ని గుర్తించడానికి, పరికరాల వైఫల్యాలను అంచనా వేయడానికి మరియు సైబర్ భద్రతను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక న్యూరోమార్ఫిక్ సిస్టమ్ ఆర్థిక లావాదేవీలను నిజ సమయంలో విశ్లేషించి, సాంప్రదాయ పద్ధతుల కంటే ఎక్కువ ఖచ్చితత్వంతో మోసపూరిత కార్యకలాపాలను గుర్తించగలదు.

రోబోటిక్స్

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు అనేక విధాలుగా రోబోట్‌ల సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచగలవు:

• ఇంద్రియ ప్రాసెసింగ్: రోబోట్‌లు ఇంద్రియ సమాచారాన్ని (దృష్టి, వినికిడి, స్పర్శ) మరింత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి వీలు కల్పించడం, వాటి పర్యావరణంలో మరింత సమర్థవంతంగా నావిగేట్ చేయడానికి మరియు పరస్పర చర్య చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. చిందరవందరగా ఉన్న వాతావరణంలో కూడా, విభిన్న ఆకారాలు మరియు పరిమాణాల వస్తువులను త్వరగా మరియు కచ్చితంగా పట్టుకోగల రోబోటిక్ చేతిని పరిగణించండి.
• నిజ-సమయ నియంత్రణ: రోబోట్‌లకు నిజ సమయంలో వారి పర్యావరణంలోని మార్పులకు ప్రతిస్పందించే సామర్థ్యాన్ని అందించడం, సంక్లిష్టమైన పనులను స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించడం.
• అడాప్టివ్ లెర్నింగ్: రోబోట్‌లు తమ అనుభవాల నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు కొత్త పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మారడానికి అనుమతించడం, వాటిని మరింత దృఢంగా మరియు బహుముఖంగా చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక రోబోట్ దాని సెన్సార్ల నుండి వచ్చిన ఫీడ్‌బ్యాక్ ఆధారంగా దాని కదలికలను సర్దుబాటు చేస్తూ కొత్త వాతావరణాన్ని అన్వేషించడం ద్వారా నావిగేట్ చేయడం నేర్చుకోవచ్చు.

ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ మరియు IoT

న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌ల తక్కువ విద్యుత్ వినియోగం మరియు అధిక పనితీరు వాటిని ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ అప్లికేషన్‌లకు ఆదర్శంగా నిలుపుతాయి, ఇక్కడ డేటా క్లౌడ్‌కు పంపబడకుండా స్థానికంగా పరికరాలలో ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది:

• స్మార్ట్ సెన్సార్లు: సెన్సార్లను స్థానికంగా డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సంబంధిత సమాచారాన్ని మాత్రమే ప్రసారం చేయడానికి వీలు కల్పించడం, బ్యాండ్‌విడ్త్ అవసరాలను తగ్గించడం మరియు శక్తి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం. ఒక నగరంలో గాలి నాణ్యతను పర్యవేక్షిస్తున్న స్మార్ట్ సెన్సార్ల నెట్‌వర్క్‌ను ఊహించుకోండి, స్థానికంగా డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తూ, కాలుష్య స్థాయిలు ఒక నిర్దిష్ట పరిమితిని మించినప్పుడు మాత్రమే హెచ్చరికలను పంపుతాయి.
• ధరించగలిగే పరికరాలు: బ్యాటరీ జీవితాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేయకుండా ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ మరియు కార్యాచరణ ట్రాకింగ్ వంటి అధునాతన AI సామర్థ్యాలతో ధరించగలిగే పరికరాలకు శక్తినివ్వడం.
• స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు: స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలకు క్లౌడ్‌కు స్థిరమైన కనెక్షన్‌పై ఆధారపడకుండా సెన్సార్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు నిజ-సమయ నిర్ణయాలు తీసుకునే సామర్థ్యాన్ని అందించడం.

ఆరోగ్య సంరక్షణ

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ ఆరోగ్య సంరక్షణ అనువర్తనాలకు ఉత్తేజకరమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది:

• వైద్య చిత్ర విశ్లేషణ: వ్యాధులు మరియు అసాధారణతలను మరింత త్వరగా మరియు కచ్చితంగా గుర్తించడానికి వైద్య చిత్రాల (ఎక్స్-రేలు, MRIలు, CT స్కాన్‌లు) విశ్లేషణను వేగవంతం చేయడం. ఉదాహరణకు, ఒక న్యూరోమార్ఫిక్ సిస్టమ్ మామోగ్రామ్‌లను విశ్లేషించడానికి మరియు రొమ్ము క్యాన్సర్ యొక్క సంభావ్య సంకేతాలను ఎక్కువ కచ్చితత్వంతో గుర్తించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
• ఔషధ ఆవిష్కరణ: ఔషధ ఆవిష్కరణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి మందులు మరియు జీవ వ్యవస్థల మధ్య పరస్పర చర్యలను అనుకరించడం.
• వ్యక్తిగతీకరించిన వైద్యం: రోగుల జన్యు నిర్మాణం మరియు ఇతర కారకాల ఆధారంగా చికిత్సలను వ్యక్తిగతీకరించడం.

సైబర్‌ సెక్యూరిటీ

సైబర్‌ సెక్యూరిటీని మెరుగుపరచడానికి న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లను అనేక విధాలుగా ఉపయోగించవచ్చు:

• చొరబాటు గుర్తింపు: నెట్‌వర్క్ చొరబాట్లను నిజ సమయంలో గుర్తించడం మరియు ప్రతిస్పందించడం. ఒక న్యూరోమార్ఫిక్ సిస్టమ్ నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను విశ్లేషించి, హానికరమైన కార్యకలాపాలకు సూచికగా ఉండే నమూనాలను గుర్తించగలదు.
• మాల్‌వేర్ విశ్లేషణ: మాల్‌వేర్ నమూనాలను విశ్లేషించి వాటి ప్రవర్తనను గుర్తించడం మరియు సమర్థవంతమైన ప్రతిఘటన చర్యలను అభివృద్ధి చేయడం.
• బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణ: బయోమెట్రిక్ ప్రామాణీకరణ వ్యవస్థలను మోసపూరిత దాడులకు మరింత నిరోధకంగా చేయడం ద్వారా వాటిని మెరుగుపరచడం.

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్‌లో సవాళ్లు మరియు అవకాశాలు

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ అపారమైన వాగ్దానాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, అది విస్తృతంగా ఆమోదం పొందడానికి ముందు అనేక సవాళ్లను పరిష్కరించాల్సిన అవసరం ఉంది:

• హార్డ్‌వేర్ అభివృద్ధి: శక్తివంతమైన మరియు శక్తి-సమర్థవంతమైన న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లను రూపొందించడం మరియు తయారు చేయడం ఒక సంక్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ సవాలు. న్యూరోమార్ఫిక్ హార్డ్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి కొత్త పదార్థాలు మరియు ఫ్యాబ్రికేషన్ పద్ధతుల అభివృద్ధి కీలకం.
• సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి: న్యూరోమార్ఫిక్ నిర్మాణాలకు బాగా సరిపోయే సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనాలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను అభివృద్ధి చేయడం న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్‌ను విస్తృత శ్రేణి డెవలపర్‌లకు అందుబాటులోకి తీసుకురావడానికి అవసరం. ఇందులో స్పైకింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అల్గారిథమ్‌లను న్యూరోమార్ఫిక్ హార్డ్‌వేర్‌పై మ్యాప్ చేయడానికి సాధనాలను సృష్టించడం కూడా ఉంది.
• అల్గారిథమ్ అభివృద్ధి: న్యూరోమార్ఫిక్ నిర్మాణాల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన కొత్త అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం వాటి పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి కీలకం. దీనికి సాంప్రదాయ అల్గారిథమ్‌ల నుండి మెదడు-ప్రేరేపిత అల్గారిథమ్‌లకు ఆలోచనా విధానంలో మార్పు అవసరం.
• ప్రమాణీకరణ: న్యూరోమార్ఫిక్ హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌ల కోసం ప్రమాణాలను స్థాపించడం పరస్పర కార్యాచరణను నిర్ధారించడానికి మరియు న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ యొక్క స్వీకరణను సులభతరం చేయడానికి ముఖ్యం.
• విద్యా మరియు శిక్షణ: నైపుణ్యం కలిగిన శ్రామిక శక్తిని నిర్మించడానికి న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ యొక్క సూత్రాలు మరియు పద్ధతులలో ఇంజనీర్లు మరియు శాస్త్రవేత్తలకు శిక్షణ ఇవ్వడం అవసరం.

ఈ సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ, న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్‌లో అవకాశాలు అపారమైనవి. పరిశోధకులు మరియు ఇంజనీర్లు హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమ్ అభివృద్ధిలో పురోగతి సాధిస్తూనే ఉన్నందున, న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు అనేక రకాల పరిశ్రమలను మార్చడానికి మరియు తెలివైన, మరింత సమర్థవంతమైన భవిష్యత్తును సృష్టించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయి.

మార్గం చూపుతున్న వారు: న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్‌లో కీలక ప్లేయర్లు మరియు కార్యక్రమాలు

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది, విద్య మరియు పరిశ్రమల నుండి గణనీయమైన పెట్టుబడులు ఉన్నాయి. ఇక్కడ ఈ రంగాన్ని తీర్చిదిద్దుతున్న కొన్ని కీలక ప్లేయర్లు మరియు కార్యక్రమాలు ఉన్నాయి:

• ఇంటెల్: ఇంటెల్ లోయిహి అనే న్యూరోమార్ఫిక్ రీసెర్చ్ చిప్‌ను అభివృద్ధి చేసింది, ఇది రోబోటిక్స్, నమూనా గుర్తింపు మరియు ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలతో సహా అనేక రకాల అనువర్తనాలలో ఉపయోగించబడింది. ఇంటెల్ ఎడ్జ్ AI మరియు ఇతర అనువర్తనాల కోసం న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని చురుకుగా అన్వేషిస్తోంది.
• ఐబిఎం: ఐబిఎం ట్రూనార్త్ అనే న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌ను అభివృద్ధి చేసింది, ఇది చిత్ర గుర్తింపు నుండి నిజ-సమయ వస్తువు గుర్తింపు వరకు ప్రాజెక్టులలో ఉపయోగించబడింది. ఐబిఎం కొత్త న్యూరోమార్ఫిక్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లను పరిశోధించడం మరియు అభివృద్ధి చేయడం కొనసాగిస్తోంది.
• స్పిన్నాకర్ (SpiNNaker): యుకెలోని మాంచెస్టర్ విశ్వవిద్యాలయంలోని స్పిన్నాకర్ (స్పైకింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్) ప్రాజెక్ట్ ఒక భారీ సమాంతర న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటర్ సిస్టమ్, ఇది నిజ సమయంలో పెద్ద-స్థాయి స్పైకింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అనుకరించడానికి రూపొందించబడింది.
• బ్రెయిన్‌స్కేల్స్ (BrainScaleS): జర్మనీలోని హైడెల్‌బర్గ్ విశ్వవిద్యాలయంలోని బ్రెయిన్‌స్కేల్స్ ప్రాజెక్ట్ న్యూరాన్‌లు మరియు సినాప్స్‌ల ప్రవర్తనను అనుకరించడానికి అనలాగ్ సర్క్యూట్‌లను ఉపయోగించే ఒక న్యూరోమార్ఫిక్ సిస్టమ్‌ను అభివృద్ధి చేసింది.
• ఇనివేషన్ (iniVation): ఇనివేషన్ అనే స్విస్ కంపెనీ డైనమిక్ విజన్ సెన్సార్లను (DVS) అభివృద్ధి చేస్తుంది, ఇవి మానవ కన్నును అనుకరిస్తాయి మరియు తరచుగా న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లతో కలిపి ఉపయోగించబడతాయి.
• గ్రే మేటర్ ల్యాబ్స్ (GrAI Matter Labs): గ్రే మేటర్ ల్యాబ్స్ (GML) అనేది ఒక ఫ్రెంచ్ AI చిప్ కంపెనీ, ఇది ఎడ్జ్‌లో సెన్సార్ అనలిటిక్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం మెదడు-ప్రేరేపిత కంప్యూటింగ్ పరిష్కారాలపై దృష్టి సారించింది.
• ప్రపంచవ్యాప్త పరిశోధనా సంస్థలు: ప్రపంచవ్యాప్తంగా అనేక విశ్వవిద్యాలయాలు మరియు పరిశోధనా సంస్థలు న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ పరిశోధనలో చురుకుగా నిమగ్నమై ఉన్నాయి, హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమ్‌లలో పురోగతికి దోహదం చేస్తున్నాయి. ఈ సంస్థలు ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్నాయి, వీటిలో స్టాన్‌ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం (యుఎస్ఏ), ఎంఐటి (యుఎస్ఏ), ఈటిహెచ్ జ్యూరిచ్ (స్విట్జర్లాండ్), నేషనల్ యూనివర్శిటీ ఆఫ్ సింగపూర్ మరియు టోక్యో ఇనిస్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ (జపాన్) వంటివి మాత్రమే కాకుండా మరిన్ని ఉన్నాయి.

కంప్యూటింగ్ భవిష్యత్తు: మెదడు-ప్రేరేపిత విప్లవం

న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ మనం గణనను ఎలా సంప్రదిస్తామో అనే దానిలో ఒక నమూనా మార్పును సూచిస్తుంది. మెదడు నుండి ప్రేరణ పొందడం ద్వారా, న్యూరోమార్ఫిక్ చిప్‌లు సాంప్రదాయ నిర్మాణాల పరిమితులను అధిగమించడానికి మరియు కృత్రిమ మేధస్సు, రోబోటిక్స్ మరియు అంతకు మించి కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేసే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి. సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నప్పటికీ, హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమ్ అభివృద్ధిలో సాధిస్తున్న పురోగతి కంప్యూటింగ్ భవిష్యత్తును మార్చే మెదడు-ప్రేరేపిత విప్లవానికి మార్గం సుగమం చేస్తోంది.

ప్రపంచం డేటా మరియు తెలివైన వ్యవస్థలపై ఎక్కువగా ఆధారపడిన కొద్దీ, సమర్థవంతమైన మరియు శక్తివంతమైన కంప్యూటింగ్ పరిష్కారాల అవసరం పెరుగుతూనే ఉంటుంది. న్యూరోమార్ఫిక్ కంప్యూటింగ్ ఈ అవసరాన్ని తీర్చడానికి ప్రత్యేకంగా నిలబడింది, ఇది తెలివైన, మరింత స్థిరమైన మరియు మరింత తెలివైన భవిష్యత్తు వైపు ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది.