حتى أفضل أجهزة االحواسيب العملاقة اليوم لا يمكن أن تنافس على تطور الدماغ البشري. أجهزة الحاسوب هي الخطية، تنقل البيانات ذهابا وإيابا بين رقائق الذاكرة والمعالج المركزي على الأسس عالية السرعة. من ناحية أخرى، الدماغ، وهو مترابط تماما، مع المنطق والذاكرة عبر ربط مليارات المرات بكثافة وتنوع البيانات عن تلك التي وجدت في الكمبيوتر الحديثة. وتهدف رقائق Neuromorphic لمعالجة المعلومات بطريقة مختلفة جذريا عن الأجهزة التقليدية، ومحاكاة العمارة الدماغ على تقديم زيادة كبيرة في التفكير كمبيوتر وقوة الاستجابة للمتغيرات .
وقد القى التصغير زيادات هائلة في القدرة الحاسوبية التقليدية على مر السنين، ولكن من العقبات تحويل البيانات بشكل مستمر بين الذاكرة المخزنة والمعالجات المركزية,حيث يستخدم كميات كبيرة من الطاقة ويقوم بتوليد الحرارة غير المرغوب فيها، والحد من زيادة التحسينات. في المقابل، يمكن رقائق neuromorphic ان تكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة وقوية، والجمع بين مكونات تخزين البيانات ومعالجة البيانات في وحدات مترابطة. في هذا المعنى، فإن النظام يقوم بنسخ الخلايا العصبية المتصلة بالشبكة المليارات المرات، وتشكل الدماغ البشري.
سوف تكون تكنولوجيا Neuromorphic المرحلة التالية في الحوسبة القوية، تكون أكثر اتساعا وسرعة معالجة البيانات وقدره أفضل للتعلم الآلة. مليون خلية عصبية TrueNorth رقاقة آي بي إم، وكشف في النموذج الأولي في أغسطس 2014، لديه الكفاءة في استهلاك الطاقة لبعض المهام التي هي في مئات المرات متفوقة على وحدة المعالجة المركزية التقليدية ، وأكثر قابلية للمقارنة لأول مرة مع دماغ الإنسان. مع كثر اتساع وقوة الحوسبة المتاحة تحتاج القليل من الطاقة والحجم، ويجب على رقائق neuromorphic أن تسمح لآلات صغيرة الحجم ان تكون أكثر ذكاء لقيادة المرحلة المقبلة في التصغير والذكاء الاصطناعي.
وتشمل التطبيقات المحتملة: طائرات بدون طيار أكثر قدرة على معالجة والاستجابة للمنبهات بصرية، الكاميرات والهواتف الذكية،قوية واكثر ذكائا, وعلى نطاق والتي قد تساعد في كشف اسرار الأسواق المالية أو التنبؤ بالمناخ الطحن البيانات. وأجهزة الكمبيوتر تكون قادرة على استباق والتعلم، بدلا من الاستجابة بطرق مبرمج مسبقا.
وقد القى التصغير زيادات هائلة في القدرة الحاسوبية التقليدية على مر السنين، ولكن من العقبات تحويل البيانات بشكل مستمر بين الذاكرة المخزنة والمعالجات المركزية,حيث يستخدم كميات كبيرة من الطاقة ويقوم بتوليد الحرارة غير المرغوب فيها، والحد من زيادة التحسينات. في المقابل، يمكن رقائق neuromorphic ان تكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة وقوية، والجمع بين مكونات تخزين البيانات ومعالجة البيانات في وحدات مترابطة. في هذا المعنى، فإن النظام يقوم بنسخ الخلايا العصبية المتصلة بالشبكة المليارات المرات، وتشكل الدماغ البشري.
سوف تكون تكنولوجيا Neuromorphic المرحلة التالية في الحوسبة القوية، تكون أكثر اتساعا وسرعة معالجة البيانات وقدره أفضل للتعلم الآلة. مليون خلية عصبية TrueNorth رقاقة آي بي إم، وكشف في النموذج الأولي في أغسطس 2014، لديه الكفاءة في استهلاك الطاقة لبعض المهام التي هي في مئات المرات متفوقة على وحدة المعالجة المركزية التقليدية ، وأكثر قابلية للمقارنة لأول مرة مع دماغ الإنسان. مع كثر اتساع وقوة الحوسبة المتاحة تحتاج القليل من الطاقة والحجم، ويجب على رقائق neuromorphic أن تسمح لآلات صغيرة الحجم ان تكون أكثر ذكاء لقيادة المرحلة المقبلة في التصغير والذكاء الاصطناعي.
وتشمل التطبيقات المحتملة: طائرات بدون طيار أكثر قدرة على معالجة والاستجابة للمنبهات بصرية، الكاميرات والهواتف الذكية،قوية واكثر ذكائا, وعلى نطاق والتي قد تساعد في كشف اسرار الأسواق المالية أو التنبؤ بالمناخ الطحن البيانات. وأجهزة الكمبيوتر تكون قادرة على استباق والتعلم، بدلا من الاستجابة بطرق مبرمج مسبقا.
المصادر:
- الكاتب برنار ميرسون4/مارس 2015
- أفضل 10 تقنيات الناشئة لعام 2015
- فريق scientificamerican
0 comments:
Post a Comment