Thu hẹp khoảng cách giữa máy móc và bộ não
Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu công nghệ và mọi thứ khác đằng sau điện toán mô phỏng thần kinh, điều này sẽ sớm thay đổi cách bạn tạo ra mọi thứ bằng máy tính!
Khối lượng công việc của máy tính ngày càng tăng cùng với sự phát triển của công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), Internet vạn vật (IoT), robot AI, dây chuyền sản xuất tự động, v.v.
Các máy tính ngày nay sử dụng chip bán dẫn đã đạt đến khả năng xử lý tính toán nhanh hơn, tiêu thụ ít năng lượng hơn, tản nhiệt hiệu quả và cuối cùng là khả năng trở nên nhỏ hơn nhiều so với các thiết bị cầm tay.
Đây là máy tính thần kinh! Công nghệ này cho phép các nhà khoa học máy tính và kỹ sư thần kinh học tạo ra những chiếc máy tính hoạt động giống như bộ não con người. Hãy đọc cho đến cuối để tìm hiểu tất cả những gì bạn cần biết về công nghệ điện toán tiên tiến này!
Mục lục
Máy tính thần kinh là gì?
Điện toán hình thái thần kinh là một kiến trúc máy tính giống với cách thức hoạt động của bộ não con người. Cụ thể, các nhà khoa học máy tính đang nỗ lực tạo ra nguyên mẫu của các nơ-ron tổng hợp bắt chước các nơ-ron sinh học và các khớp thần kinh của chúng.
Bộ não con người sử dụng 86 tỷ tế bào thần kinh trong một không gian nhỏ gọn của 1260 cm khối. Sự kết nối khớp thần kinh giữa các tế bào thần kinh này kiểm soát trí nhớ, tầm nhìn, lý luận, tư duy logic, chuyển động vận động và nhiều chức năng khác của cơ thể. Tất nhiên, chúng ta không cần bất kỳ hệ thống làm mát bên ngoài nào để làm mát các đơn vị xử lý của não vì nó rất tiết kiệm năng lượng.
Do đó, các máy tính mô phỏng thần kinh thực sự sẽ hoạt động giống như bộ não con người nhưng sử dụng các thiết bị khớp thần kinh nhân tạo, CPU và GPU. Ngoài ra, những máy tính này sẽ có thể thích ứng với tình huống và không hoàn toàn dựa vào việc lập trình sẵn, điều mà hầu hết các siêu máy tính và máy tính cá nhân đều làm.
Ví dụ, Intel Lợi Hi 2 là chip nghiên cứu hình thái thần kinh thế hệ thứ hai. Nó chứa khoảng 1 triệu nơ-ron tổng hợp trên mỗi con chip, mô phỏng hệ thống não sinh học trong các hệ thống máy tính. Nó được vận hành bởi khung phần mềm Lava, một hệ điều hành nguồn mở dành cho nghiên cứu và phát triển tính toán hình thái thần kinh.
Kỹ thuật thần kinh
Đó là lĩnh vực nỗ lực nơi các nhà khoa học máy tính tìm hiểu và thiết kế các bộ phận máy tính cho mục đích tính toán mô phỏng thần kinh, như chip mô phỏng thần kinh, thiết bị khớp thần kinh nhân tạo, chiến lược tiết kiệm năng lượng, v.v.
Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển công nghệ này, các kỹ sư cũng sẽ nghiên cứu các cảm biến thần kinh mô phỏng các hệ thống cảm giác ở người, như mắt, da, xung thần kinh, v.v.
Điện toán mô phỏng thần kinh: Các nguyên tắc và khái niệm chính
Bây giờ, chúng ta sẽ thảo luận về cách thức hoạt động của điện toán mô phỏng thần kinh.
Máy tính mô phỏng thần kinh hoạt động như thế nào?
Điện toán hình thái thần kinh sử dụng các thành phần phần cứng lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong não sinh học. Loại phần cứng mô phỏng thần kinh chính là mạng nơ-ron định hướng (SNN), trong đó các nút, được gọi là nơ-ron định hướng, quản lý và lưu trữ dữ liệu giống như các nơ-ron sinh học.
Các thiết bị khớp thần kinh nhân tạo thiết lập kết nối giữa các nơ-ron thần kinh. Các thiết bị này sử dụng mạch tương tự để truyền tín hiệu điện giống như tín hiệu não. Không giống như các máy tính thông thường sử dụng mã hóa nhị phân, các nơ-ron tăng đột biến trực tiếp đánh giá và mã hóa các thay đổi tín hiệu tương tự rời rạc.
Các thành phần phần cứng của điện toán mô phỏng thần kinh
Tín dụng hình ảnh: Intel
#1. Tế bào thần kinh và thiết bị khớp thần kinh
Tế bào thần kinh tổng hợp xử lý và truyền dữ liệu bằng các tín hiệu điện giống như gai. Chúng được kết nối với các thiết bị synap.
Các thiết bị khớp thần kinh tái tạo các khớp thần kinh trong não sinh học. Các thiết bị synap cho phép giao tiếp giữa các nơ-ron thần kinh.
#2. Mạch tương tự
Các mạch này xử lý tín hiệu điện theo kỹ thuật tương tự bắt chước tín hiệu não.
#3. Điện trở nhớ
Những điện trở không bay hơi này có thể lưu trữ và xử lý thông tin thường được sử dụng trong phần cứng thần kinh.
#4. Chip thần kinh
Chip mô phỏng thần kinh là các mạch tích hợp chuyên dụng được thiết kế cho các nhiệm vụ tính toán mô phỏng thần kinh. Đây là những chip máy tính dựa trên công nghệ bộ nhớ điện trở dựa trên oxit (OxRAM).
#5. Lõi thần kinh
Đây là các đơn vị xử lý dành riêng cho việc chạy mô phỏng và tính toán mạng thần kinh.
#6. Cảm biến hướng sự kiện
Những cảm biến tiên tiến này phát hiện những thay đổi trong dữ liệu và kích hoạt phản ứng thần kinh, tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng. Ví dụ: Cảm biến tầm nhìn dựa trên sự kiện (EVS) có thể truyền dữ liệu nhanh hơn ở độ trễ thấp bằng cách phân tích những thay đổi về độ sáng theo pixel.
#7. Đơn vị bộ nhớ
Các thành phần lưu trữ để lưu giữ thông tin và tạo điều kiện thuận lợi cho việc học tập trong các hệ thống mô phỏng thần kinh.
#số 8. Nền tảng phần cứng thần kinh
Các hệ thống toàn diện được thiết kế để hỗ trợ và thực thi các ứng dụng điện toán mô phỏng thần kinh.
#9. Bộ chuyển đổi Digital sang Analog
DAC chuyển đổi dữ liệu số thành tín hiệu tương tự để xử lý thần kinh.
Các thành phần phần mềm của điện toán mô phỏng thần kinh
Tín dụng hình ảnh: Intel
#1. Trình mô phỏng mạng thần kinh
Đây là những chương trình mô phỏng hành vi của mạng lưới thần kinh tăng đột biến. Những công cụ chuyên dụng này cho phép thử nghiệm và thử nghiệm trên các máy tính mô phỏng thần kinh.
#2. Khung phần mềm thần kinh
Phần mềm tiên tiến tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và mô phỏng các mô hình và thuật toán mô phỏng thần kinh cho điện toán mô phỏng thần kinh.
#3. Thuật toán học tập
Các quy trình phần mềm này cho phép mạng lưới thần kinh nhân tạo thích ứng và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua đào tạo.
#4. Thư viện lập trình thần kinh
Một tập hợp các bộ sưu tập mã và hàm được viết sẵn để đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô phỏng thần kinh.
#5. Phần mềm thị giác thần kinh
Phần mềm được thiết kế để xử lý dữ liệu hình ảnh trong các hệ thống thị giác thần kinh, chẳng hạn như máy ảnh dựa trên sự kiện.
#6. Trình mô phỏng thần kinh
Những công cụ chuyên dụng này cho phép các nhà phát triển mô phỏng hành vi của phần cứng thần kinh trên các hệ thống máy tính thông thường để thử nghiệm và gỡ lỗi.
#7. Phần mềm giao diện người dùng
GUI hoặc CLI tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp giữa phần cứng thần kinh và hệ thống máy tính cấp cao hơn. Các công cụ này tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc tích hợp vào các ứng dụng rộng hơn.
#số 8. Bộ công cụ phát triển phần mềm thần kinh
Đây là các gói SDK toàn diện cung cấp các công cụ, thư viện và tài liệu để xây dựng các ứng dụng mô phỏng thần kinh.
Các trường hợp sử dụng cho điện toán mô phỏng thần kinh
Xe tự hành
Phần cứng và thuật toán thần kinh có thể giúp xe tự lái đưa ra quyết định theo thời gian thực. Điều này sẽ cải thiện hơn nữa sự an toàn và điều hướng trong các tình huống giao thông phức tạp.
Nhận dạng hình ảnh
Điện toán mô phỏng thần kinh có thể nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh bằng cách cho phép xử lý dữ liệu hình ảnh một cách hiệu quả. Trong các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt theo thời gian thực và phát hiện đối tượng, đây có thể là một bước nhảy vọt.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Nó có thể cải thiện khả năng hiểu lời nói và ngôn ngữ trong chatbot AI, trợ lý ảo, công cụ phân tích dữ liệu AI, v.v. Điều này sẽ tiếp tục dẫn đến nhiều tương tác đàm thoại và phản hồi nhanh hơn.
Máy tính tiết kiệm năng lượng
IoT và IIoT yêu cầu các máy tính cỡ siêu nhỏ có khả năng xử lý cục bộ với mức cung cấp năng lượng ít nhất có thể. Công nghệ điện toán mô phỏng thần kinh sẽ cho phép các nhà phát triển phần cứng IoT tạo ra các tiện ích thông minh và hiệu quả hơn để kiểm soát nhà cửa, văn phòng và cơ sở công nghiệp.
Cũng đọc: IIoT và IoT: Sự khác biệt và điểm tương đồng
An ninh mạng
Trong hệ sinh thái an ninh mạng và bảo mật dữ liệu trên Internet, điện toán mô phỏng thần kinh có thể hỗ trợ phát hiện sự bất thường bằng cách phân tích các mẫu lưu lượng truy cập mạng. Qua đó, các hệ thống này sẽ xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn hiệu quả hơn.
Tài nguyên học tập
#1. Mạng thần kinh trong Python từ đầu: Udemy
Udemy này khóa học về Mạng thần kinh trong Python cung cấp cho bạn trải nghiệm thực tế về điện toán mô phỏng thần kinh và học máy. Nó dạy bạn lập trình mạng lưới thần kinh từ đầu bằng Python đơn giản.
Khóa học sẽ giới thiệu cho bạn các lớp ẩn và chức năng kích hoạt để phát triển các mạng hữu ích hơn. Nó cũng giúp bạn hiểu các khía cạnh như lớp đầu vào, lớp đầu ra, trọng số, hàm lỗi, độ chính xác, v.v.
#2. Điện toán mô phỏng thần kinh: Lớp trung tâm
Cái này miễn phí khóa học trực tuyến có sẵn thông qua YouTube và bạn có thể truy cập nó vào thời gian thuận tiện. Thời gian khóa học là hơn nửa giờ.
Nó được chia thành nhiều phần, chẳng hạn như Cỗ máy hoạt động như bộ não, Sự kết thúc của mô hình Turing-von Neumann, Phạm vi nhiệt độ hoạt động ATI VS khả năng nhận thức (EQ), Mức tiêu thụ năng lượng toàn cầu, Giới hạn tính toán, v.v.
#3. Nguyên tắc và tổ chức điện toán mô phỏng thần kinh
Đọc cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và tổ chức của điện toán mô phỏng thần kinh. Nó cũng tập trung vào các kỹ thuật xây dựng phần cứng có khả năng mở rộng có khả năng chịu lỗi cho các mạng thần kinh có khả năng học tập.
Bên cạnh việc chia sẻ tổng quan về hệ thống điện toán mô phỏng thần kinh, nó còn cho phép bạn khám phá những kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo. Cuốn sách cũng thảo luận về tế bào thần kinh nhân tạo và sự tiến hóa. Hơn nữa, bạn sẽ tìm hiểu các phương pháp triển khai mạng nơ-ron theo nhiều cách tiếp cận khác nhau, chẳng hạn như mô hình nơ-ron, công nghệ lưu trữ và mạng truyền thông giữa các nơ-ron.
Tài nguyên này sẽ mang lại lợi ích cho những ai sẵn sàng phát triển một hệ thống mô phỏng thần kinh hiệu quả trong phần cứng. Các chủ đề khác được thảo luận trong cuốn sách này là những thách thức trong việc xây dựng kiến trúc mạng lưới thần kinh tăng đột biến, các công nghệ bộ nhớ mới nổi, kiến trúc hệ thống mô phỏng thần kinh, v.v.
#4. Điện toán mô phỏng thần kinh và hơn thế nữa: Song song, Xấp xỉ, Gần bộ nhớ và Lượng tử
Cuốn sách này cung cấp một cuộc thảo luận so sánh về một số xu hướng mới như Tính toán thần kinh, Gần đúng, Trong bộ nhớ, Song song và Điện toán lượng tử có thể giúp bạn khắc phục những hạn chế của định luật Moore.
Tài nguyên này giới thiệu cách sử dụng các mô hình nêu trên để nâng cao khả năng tính toán. Nó đặc biệt giúp ích cho các nhà phát triển khi họ gặp phải những hạn chế về quy mô do sức mạnh tính toán tăng lên. Hơn nữa, cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan hiện đại về điện toán mô phỏng thần kinh và các chi tiết cần thiết của các mô hình khác.
#5. Kỹ thuật thần kinh
Sau khi đọc cuốn sách này, bạn sẽ có sự hiểu biết đầy đủ về kỹ thuật mô phỏng thần kinh từ quan điểm của ba loại chuyên gia khác nhau: nhà khoa học, kiến trúc sư máy tính và nhà thiết kế thuật toán.
Không quan trọng bạn đến từ nền tảng nào – nó cho phép bạn hiểu các khái niệm thông qua các ngành khác nhau và đánh giá cao lĩnh vực này. Ngoài ra, tài nguyên này còn tập trung vào các nguyên tắc cơ bản của mô hình nơ-ron, mạch mô phỏng thần kinh, khung kỹ thuật thần kinh, kiến trúc thần kinh và giao tiếp dựa trên sự kiện.
Sau khi đọc cuốn sách này, các kỹ sư nghiên cứu về thần kinh học sẽ tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của trí tuệ nhận thức.
#6. Hệ thống điện toán mô phỏng thần kinh cho ngành công nghiệp 4.0
Từ cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu về lĩnh vực công nghệ vi mạch dựa trên điện toán thần kinh. Bằng cách bao gồm các chủ đề như bảo vệ mạng lưới thần kinh, nhận dạng cảm xúc và xác thực sinh trắc học, nó cho phép bạn tìm hiểu chi tiết về lĩnh vực năng động này.
Cho dù bạn là sinh viên, nhà khoa học, nhà nghiên cứu hay học giả, nó sẽ hoạt động như một nguồn tài nguyên thiết yếu cho bạn.
#7. Thiết bị hình thái thần kinh dành cho máy tính lấy cảm hứng từ não
Nếu bạn muốn khám phá những công nghệ thần kinh tiên tiến, hãy đọc cuốn sách này. Được viết bởi một nhóm kỹ sư chuyên nghiệp, nó có một cuộc thảo luận toàn diện về tất cả các khía cạnh của thiết bị điện tử thần kinh.
Nó bao gồm cả các thiết bị ghi nhớ và mô phỏng thần kinh, bao gồm những phát triển gần đây trong điện toán lấy cảm hứng từ não bộ và khám phá các ứng dụng tiềm năng của nó trong các hệ thống nhận thức và điện toán hình thái thần kinh.
Những thách thức của điện toán mô phỏng thần kinh
#1. Sai
Mặc dù máy tính mô hình thần kinh chắc chắn hiệu quả hơn về mặt năng lượng so với phần cứng thần kinh và GPU, nhưng chúng không chính xác hơn các loại còn lại.
#2. Thiếu các điểm chuẩn được xác định
Lĩnh vực nghiên cứu này không có bất kỳ tiêu chuẩn nào được xác định rõ ràng về hiệu suất và các vấn đề thách thức chung. Do đó, việc đánh giá hiệu suất và hiệu quả của các máy tính mô phỏng thần kinh là khá khó khăn.
#3. Hạn chế về phần mềm
Phần mềm của điện toán mô phỏng thần kinh vẫn còn tụt hậu so với phần cứng. Các nhà nghiên cứu vẫn sử dụng phần mềm và thuật toán dành cho phần cứng von Neumann, điều này giới hạn kết quả ở các phương pháp tiêu chuẩn.
#4. Khó khăn khi sử dụng
Trừ khi bạn là chuyên gia, bạn không thể sử dụng máy tính thần kinh. Hơn nữa, các chuyên gia vẫn chưa tạo ra được những công cụ và ngôn ngữ dễ sử dụng để ai cũng có thể sử dụng được.
Điện toán mô phỏng thần kinh: Những cân nhắc về mặt đạo đức
Khi thảo luận về điện toán mô phỏng thần kinh, chúng ta không được bỏ qua những cân nhắc về mặt đạo đức. Luôn có nguy cơ lạm dụng công nghệ này. Nó có thể được sử dụng để tạo hình ảnh và video giả nhằm mục đích truyền bá thông tin sai lệch, gây hiểu lầm cho mọi người và ảnh hưởng đến nhận thức của công chúng.
Nó cũng có thể là nguyên nhân khiến các cá nhân lo ngại về quyền riêng tư. Nếu nó thu thập dữ liệu của người dùng mà không có sự đồng ý hoặc kiến thức để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, chắc chắn nó sẽ gây lo ngại. Ngoài ra, điện toán mô phỏng thần kinh có thể kế thừa những sai lệch từ dữ liệu huấn luyện. Nếu điều đó xảy ra, điện toán mô phỏng thần kinh có thể tạo ra kết quả không công bằng hoặc mang tính phân biệt đối xử.
Tương lai của điện toán mô phỏng thần kinh
Điện toán mô phỏng thần kinh có khả năng cách mạng hóa cách các thiết bị khác nhau giao tiếp với nhau. Với sự trợ giúp của nó, bạn có thể mong đợi có được máy tính tiết kiệm năng lượng và lấy cảm hứng từ trí não trong tương lai.
Với sự hỗ trợ của thuật toán AI, các thiết bị sẽ học hỏi lẫn nhau và phản ứng nhanh hơn với các thay đổi. Nhờ đó, kiến trúc mạng sẽ trở nên hiệu quả hơn và xử lý dữ liệu nhanh hơn.
Hiện tại, nó có thể thực hiện các nhiệm vụ cảm biến và nhận thức. Tuy nhiên, bạn có thể mong đợi nó sẽ biến đổi các lĩnh vực AI, robot và chăm sóc sức khỏe bằng các thiết bị nhanh hơn và thông minh hơn. Với sự đổi mới trong các lĩnh vực liên quan, bạn có thể mong đợi sự tiến bộ về phần cứng và phần mềm trong điện toán mô phỏng thần kinh.
Tiếp theo, hãy xem bài viết chi tiết của chúng tôi về điện toán xung quanh.
