Recentemente Intel Corp. ha consegnato cinquanta milioni di neuroni artificiali ai Sandia National Laboratories, che equivalgono al cervello di un piccolo mammifero. La spedizione è la prima di una serie di tre anni, entro la fine dei quali si prevede che il numero di neuroni sperimentali nel modello finale raggiunga 1 miliardo o più.

Questa collaborazione mira a portare le soluzioni di calcolo neuromorfico a nuove altezze durante la prototipazione del software, degli algoritmi e delle architetture. “Con un computer neuromorfico di questa scala, abbiamo un nuovo strumento per capire come i computer basati sul cervello possono fare imprese impressionanti che attualmente non possiamo fare con i computer ordinari”, ha detto Craig Vineyard, capo progetto di Sandia.

I ricercatori ritengono che algoritmi e circuiti informatici migliorati possano creare applicazioni più ampie per computer neuromorfici. Sperano anche di determinare come i processori ispirati dal cervello utilizzano le informazioni alla potenza di elaborazione del cervello umano. Con questi sviluppi, esploriamo ulteriormente i computer neuromorfici e come mirano a rivoluzionare le aree di applicazione dell’IA.

L’informatica neuromorfica promette una rivoluzione dell’intelligenza artificiale
Mentre le attuali CPU e GPU stanno alimentando i supercomputer a livelli eccezionali e hanno determinato l’enorme crescita in termini di applicazioni AI, ci sono carenze che i ricercatori devono ancora affrontare. Ragionamento automatico , apprendimento del trasferimento , dimensioni fisiche, consumo energetico eccessivo, solo per citarne alcuni. L’intelligenza artificiale attualmente sviluppata è ristretta e apprende solo dai dati forniti.

Gli attuali algoritmi di apprendimento automatico o reti neurali profonde contengono più livelli di elaborazione. La precisione di queste reti neurali aumenta solo se si addestrano su più dati che richiedono un’enorme potenza di calcolo. Entra nell’IA neuromorfica, che mira a portare una nuova ondata di applicazioni AI.

I computer neuromorfici mirano a facilitare le velocità di elaborazione più elevate riducendo la necessità di dispositivi ingombranti ed edifici dedicati. È interessante notare che i supercomputer attuali necessitano di potenza in megawatt, mentre il cervello umano consuma circa 20 watt di potenza, che i ricercatori sono ossessionati dal replicare nei computer.

Come funzionano?
Il calcolo neuromorfico implica essenzialmente l’assemblaggio di neuroni artificiali per funzionare in base ai principi del cervello umano. I suoi componenti artificiali trasmettono le informazioni in modo simile all’azione dei neuroni viventi, pulsando elettricamente solo quando una sinapsi in un circuito complesso ha assorbito una carica sufficiente a produrre un picco elettrico. Cerca di imitare il modo in cui funziona il cervello umano, che ha oltre 100 miliardi di neuroni e neuromodulatori che cambiano la sua forma in base alla funzione che deve svolgere.

Funziona su Spiking Neural Networks o SNN, dove ogni “neurone” invia segnali indipendenti ad altri neuroni. Emula le reti neurali naturali che esistono nel cervello biologico. Secondo un post sul blog di Intel, ogni “neurone” nel SNN può attivarsi indipendentemente dagli altri, e così facendo; invia segnali pulsati ad altri neuroni nella rete che modificano direttamente gli stati elettrici di quei neuroni. Codificando le informazioni all’interno dei segnali stessi e la loro temporizzazione, gli SNN simulano i processi naturali di apprendimento rimappando dinamicamente le sinapsi tra i neuroni artificiali in risposta agli stimoli.

Le risposte ai picchi possono essere modulate per rappresentare un continuum di valori piuttosto che “0” o “1” e quindi fornire un sapore analogico più vicino al modo in cui funziona il cervello. Inoltre, poiché i neuroni funzionano solo se sottoposti a picchi, non consumano continuamente energia e quindi risparmiano energia. Pertanto, utilizza molta meno energia elettrica e pesa molto meno dei personal computer di oggi.

Anche se sembra un’area entusiasmante da esplorare, i ricercatori hanno avuto un successo limitato con essa poiché i cervelli umani funzionano in modo diverso dalle architetture informatiche tradizionali che creano gli algoritmi attualmente esistenti. La sfida critica nella ricerca neuromorfica è abbinare la flessibilità di un essere umano e l’apprendimento da stimoli non strutturati con l’efficienza energetica del cervello umano.


“Ma i cervelli funzionano in modo diverso, più come i grafici interconnessi delle rotte aeree, rispetto a qualsiasi circuito elettronico sì-no tipicamente utilizzato nell’informatica. Quindi, molti algoritmi simili al cervello hanno difficoltà perché i computer attuali non sono progettati per eseguirli “, ha affermato Vineyard.

Aree di applicazione
In termini di utilizzo dell’informatica di ispirazione neurale, siamo ancora nelle fasi iniziali. Mentre la collaborazione di Intel e Sandia mira a esplorare l’IA nelle aree commerciali e della difesa, non ci sono molti casi d’uso che possono essere elencati. Tuttavia, è stato esplorato in aree come le auto a guida autonoma, la classificazione dei vapori, l’identificazione del viso di un individuo da molte immagini casuali e altro ancora.

I ricercatori sperano che i computer neuromorfici miglioreranno l’apprendimento automatico in campi più complessi, come il rilevamento remoto e l’analisi dell’intelligenza. È stato anche esplorato in simulazioni di fisica computazionale e altri algoritmi numerici.

La strada davanti
Ci sono molte aziende e progetti che stanno conducendo applicazioni in questo spazio. Ad esempio, come parte del progetto Loihi di Intel , ha creato un chip Liohi con 130000 neuroni e 130 milioni di sinapsi ed eccelle nell’autoapprendimento. Come osserva il post sul blog “… poiché l’hardware è ottimizzato specificamente per gli SNN, supporta l’apprendimento notevolmente accelerato in ambienti non strutturati per sistemi che richiedono operazioni autonome e apprendimento continuo, con un consumo energetico estremamente basso, oltre a prestazioni e capacità elevate”.

I neuroni di TrueNorth di IBM mirano a rivoluzionare il sistema informatico ispirato al cervello. DARPA SyNAPSE, che consiste in un milione di neuroni con processore ispirato al cervello, consuma solo 70 milliwatt. Inoltre, può eseguire 46 miliardi di operazioni sinaptiche al secondo, per watt. Ci sono altre società come HPE, Qualcomm e Samsung Electronics, tra le altre che esplorano l’area dell’informatica neuromorfica. In effetti, secondo uno studio , il mercato globale dei chip neuromorfici , stimato a 2,3 miliardi di dollari nel 2020, dovrebbe raggiungere una dimensione rivista di 10,4 miliardi di dollari entro il 2027. Questi numeri suggeriscono solo che i computer neuromorfici sono un passo avanti nel Ricerca e sviluppo basati sull’IA.

Di ihal

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