Искусственный интеллект еще далеко не интеллект, а лишь статистический семантический поиск . Однако даже в таком состоянии он способен творить чудеса – даже некоторые ИТ-профессионалы начинают верить, что это не алгоритм, а живая душа . В любом случае, современный ИИ имеет грязный секрет – он потребляет гигантское количество энергии . Индустрия ищет новые технологии для снижения энергопотребления ИИ, и выходом могут стать нейробиологические компьютеры.
В Нидерландах развивается многообещающая экосистема для нейроморфных вычислений, которая использует нейробиологию для повышения эффективности ИТ. миллиарды евро инвестируются в эту новую форму вычислений по всему миру. Нидерланды стремятся стать лидером на рынке, объединяя стартапы, известные компании, правительственные организации и ученых в нейроморфной вычислительной экосистеме.
В марте голландская делегация приземлилась в Великобритании, чтобы провести “инновационную миссию” с участием представителей местных технологий и правительства. Top ICT Sector, организация, поддерживаемая правительством Нидерландов, возглавляла миссию, целью которой было укрепление и обсуждение будущего нейроморфных вычислений в Европе и Нидерландах.
Доктор Йохан Х. Ментинк, эксперт в области вычислительной физики из Университета Радбуда в Нидерландах рассказал о том, как нейроморфные вычисления могут решить проблемы энергопотребления, точности и эффективности наших современных вычислительных архитектур.
«Современные цифровые компьютеры используют энергоемкие процессы для обработки данных», — сказал доктор Ментинк. «В результате некоторые современные центры обработки данных потребляют так много энергии, что им даже нужна собственная электростанция”.
Современные вычисления хранят данные в одном месте (память) и обрабатывают их в другом месте (процессоры). Это означает, что на транспортировку данных уходит много энергии, пояснил доктор Ментинк.
Напротив, архитектуры нейроморфных вычислений различаются на аппаратном и программном уровнях. Например, вместо использования процессоров и памяти нейроморфные системы используют новые аппаратные компоненты, такие как мемристоры. Они действуют одновременно как память и процессоры.
Обрабатывая и сохраняя данные на одном и том же аппаратном компоненте, нейроморфные вычисления устраняют энергоемкую и подверженную ошибкам задачу транспортировки данных. Кроме того, поскольку данные хранятся на этих компонентах, они могут быть обработаны более оперативно, что приводит к более быстрому принятию решений, уменьшению количества галлюцинаций, повышению точности и производительности.
Эта концепция применяется к передовым вычислениям, промышленному интернету вещей (IoT) и робототехнике для ускорения процесса принятия решений в режиме реального времени.
«Точно так же, как наш мозг обрабатывает и хранит информацию в одном и том же месте, мы можем создавать компьютеры, которые объединяют хранение и обработку данных в одном месте”, – пояснил доктор Ментинк.
Ранние примеры использования нейроморфных вычислений
Нейроморфные вычисления-это далеко не просто эксперимент. Большое количество новых и зарекомендовавших себя технологических компаний вкладывают значительные средства в разработку нового оборудования, периферийных устройств, программного обеспечения и приложений для нейроморфных вычислений.
Крупные технологические бренды, такие как IBM, NVIDIA и Intel с ее чипами Loihi, задействованы в нейроморфных вычислениях, в то время как компании в Нидерландах, согласованные с национальной Белой книгой 2024 года, играют ведущую роль в регионе.
Например, голландская компания Innatera-лидер в производстве нейроморфных процессоров со сверхнизким энергопотреблением-недавно получила финансирование серии A в размере 15 миллионов евро от Invest-NL Deep Tech Fund, фонда EIC, MIG Capital, Matterwave Ventures и Delft Enterprises.
Innatera — это только верхушка айсберга, поскольку Нидерланды продолжают поддерживать новую отрасль с помощью фондов, грантов и других стимулов.
Непосредственные примеры использования нейроморфных вычислений включают технологии распознавания событий, интегрированные в интеллектуальные датчики, такие как камеры или аудио. По словам Сильвестра Качмарека, генерального директора OrbiSky Systems, компании, предоставляющей интеграцию искусственного интеллекта для космических технологий, эти нейроморфные устройства изменяют только процессы, что может значительно снизить энергопотребление и нагрузку на данные.
Нейроморфное аппаратное и программное обеспечение потенциально способно перенести работу искусственного интеллекта на периферию, особенно для маломощных устройств, таких как мобильные устройства, портативные устройства или интернет вещей.
Доктор Качмарек объяснил, что распознавание образов, поиск ключевых слов и простая диагностика, такие как обработка сигналов сложных потоков данных датчиков в реальном времени для биомедицинских целей, робототехники или промышленного мониторинга, являются одними из ведущих применений.
Применительно к распознаванию образов, классификации или выявлению аномалий нейроморфные вычисления позволяют принимать решения очень быстро и эффективно,
Профессор, доктор Ханс Хильгенкамп, научный директор Института MESA + при Университете Твенте, согласился с тем, что распознавание образов является одной из областей, в которых процветают нейроморфные вычисления.
«Можно также подумать о [например] прогнозировании отказов в промышленных или автомобильных приложениях”, – сказал он.
Пробелы, создающие нейроморфные возможности
Несмотря на достигнутый в последнее время прогресс, путь к созданию надежных нейроморфных вычислительных экосистем в Нидерландах является сложным. Глобальные цепочки поставок технологий и стандартизация новых технологий оставляют мало места для инноваций аппаратного уровня.
Например, оптические сети и оптические чипы доказали, что они превосходят традиционные системы, используемые сегодня, но эта технология не была внедрена во всем мире.
Внедрение нового оборудования требует стратегической координации между государственным и частным секторами. Глобальное внедрение технологии 5G является хорошим примером проблем. Это требует от операторов связи и правительств по всему миру установки не только новых антенн, но и смартфонов, ноутбуков и множества аппаратных средств, которые могли бы поддерживать новый стандарт.
Что касается программного обеспечения, то системы 5G остро нуждались в глобальных стандартах для обеспечения интеграции, интероперабельности и плавного развертывания. Кроме того, устоявшимся телекоммуникационным компаниям пришлось перейти от чистой конкуренции к стратегическому сотрудничеству — необычный сдвиг для отрасли, которая долгое время строилась на конкуренции.
Экосистемы нейроморфных вычислений сталкиваются с аналогичными препятствиями. Нидерланды признают, что успех всей отрасли зависит от инноваций в материалах, машинах, схемах, аппаратной архитектуре, алгоритмах и программах.
Эти проблемы и пробелы открывают новые возможности для технологических компаний, стартапов, поставщиков и партнеров.
Доктор Качмарек сказал, что нейроморфные вычисления требуют интеграции полного стека технологий. Это требует опыта, который может подключать новые материалы и устройства посредством проектирования схем и архитектур к алгоритмам и программам. «Объединение этих слоев воедино имеет решающее значение, но является сложной задачей”, – сказал он.
Что касается алгоритмов и программного обеспечения, то разработка новых парадигм программирования, правил обучения (помимо стандартного обратного распространения глубокого обучения) и программных инструментов, присущих нейроморфному оборудованию, также являются приоритетными.
«Крайне важно сделать аппаратное обеспечение пригодным для использования и эффективным — совместное проектирование аппаратного обеспечения и алгоритмов, потому что они тесно связаны в нейроморфных системах”, – сказал доктор Качмарек.
Другие области, которые разработали или рассматривают возможность проведения исследований в области нейроморфных вычислений, включают здравоохранение (интерфейсов мозг-компьютер и протезирование), сельское хозяйство и устойчивую энергетику.
Нейроморфные вычислительные модули или компоненты также могут быть интегрированы с обычными КМОП, фотоникой, искусственным интеллектом и даже квантовыми технологиями.
Долгосрочные возможности в Нидерландах
На вопрос, какие знания или инновации наиболее необходимы и открывают наибольшие возможности для вклада и роста в рамках этой экосистемы, доктора Хилгенкамп отвечает.
«Долгосрочные разработки включают в себя новые материалы и множество исследований, которые уже проводятся на академическом уровне”, – сказал доктор Хилгенкамп.
Он добавил, что идея » материалов, которые могут учиться” порождает совершенно новые концепции в материаловедении, которые волнуют исследователей.
С другой стороны, д-р Ментинк указал на возможность преобразовать нашу экономику, которая зависит от обработки огромных объемов данных.
«Даже замена небольшой части этого нейроморфными вычислениями приведет к огромной экономии энергии”, – сказал он. «Более того, с помощью нейроморфных вычислений можно выполнять гораздо больше обработки вблизи места получения данных. Это хорошая новость для ситуаций, в которых данные содержат конфиденциальную информацию”.
Конкретные примеры, по словам доктора Ментинка, также включают обнаружение мошенничества при операциях с кредитными картами, анализ изображений роботами и дронами, выявление аномалий сердцебиения и обработку телекоммуникационных данных.
«Наиболее перспективные варианты использования – это те, которые связаны с огромными потоками данных, высокими требованиями к очень быстрому времени отклика и небольшими затратами энергии”, – сказал д-р Ментинк.
По мере увеличения числа вариантов использования нейроморфных вычислений доктор Ментинк ожидает роста разработки программных цепочек инструментов, позволяющих быстро внедрять новые нейроморфные платформы. Этот новый сектор будет включать услуги по оптимизации развертывания.
«Долгосрочный устойчивый рост требует согласованных междисциплинарных усилий по всему вычислительному стеку, чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию фундаментальных открытий в приложении в новых нейроморфных вычислительных системах”, – сказал д-р Ментинк.
В завершение
Потенциал нейроморфных вычислений вылился в миллиарды долларов инвестиций в Нидерландах и Европе, а также в Азии и в мире.
Компании, способные внедрять инновации, разрабатывать и интегрировать нейроморфные технологии аппаратного и программного обеспечения, выигрывают больше всего.
Потенциал нейроморфных вычислений для повышения энергоэффективности и производительности может распространиться на различные отрасли. Энергетика, здравоохранение, робототехника, искусственный интеллект, промышленный интернет вещей и квантовые технологии – все они выиграют, если интегрируют эту технологию. И если голландская экосистема начнет развиваться, Нидерланды будут в состоянии лидировать на этом пути.
По материалам: The Next Web
