Qui imparerai la tecnologia e tutto il resto dietro il calcolo neuromorfico, che presto trasformerà il modo in cui crei cose utilizzando i computer!
I carichi di lavoro dei computer sono in costante aumento con la crescita di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML), l’Internet delle cose (IoT), i robot AI, le linee di produzione automatizzate e molto altro ancora.
I computer attuali che funzionano con chip semiconduttori hanno raggiunto la capacità di elaborare i calcoli più velocemente, consumare meno energia, dissipare il calore in modo efficiente e, infine, sono diventati molto più piccoli dei dispositivi portatili.
Ecco che arriva il calcolo neuromorfico! Questa tecnologia consente agli informatici e agli ingegneri neuromorfici di realizzare computer che funzionano come il cervello umano. Continua a leggere fino alla fine per scoprire tutto ciò che devi sapere su questa tecnologia informatica all’avanguardia!
Sommario:
Che cos’è il calcolo neuromorfico?
Il calcolo neuromorfico è un’architettura informatica che ricorda il funzionamento del cervello umano. Nello specifico, gli informatici stanno lavorando per creare prototipi di neuroni sintetici che imitino i neuroni biologici e le loro sinapsi.
Il cervello umano utilizza 86 miliardi di neuroni in uno spazio compatto di 1260 centimetri cubi. La connettività sinaptica tra questi neuroni controlla la memoria, la vista, il ragionamento, il pensiero logico, i movimenti motori e molte altre funzioni del corpo. Naturalmente non abbiamo bisogno di alcun sistema di raffreddamento esterno per raffreddare le unità di elaborazione del cervello perché è altamente efficiente dal punto di vista energetico.
Pertanto, i veri computer neuromorfici funzioneranno proprio come il cervello umano ma utilizzando dispositivi sinaptici, CPU e GPU artificiali. Inoltre, questi computer saranno in grado di adattarsi alla situazione e non si affideranno completamente alla pre-programmazione, come fanno la maggior parte dei super e personal computer.
Ad esempio, il Intel Loihi 2 è il chip di ricerca neuromorfica di seconda generazione. Contiene circa 1 milione di neuroni sintetici per chip, imitando il sistema cerebrale biologico nei sistemi informatici. È gestito dal framework software Lava, che è un sistema operativo open source per la ricerca e lo sviluppo di calcoli neuromorfici.
Ingegneria neuromorfica
È il campo di attività in cui gli scienziati informatici imparano e progettano parti di computer ai fini del calcolo neuromorfico, come chip neuromorfici, dispositivi sinaptici artificiali, strategie di efficienza energetica e altro ancora.
In questa disciplina di ricerca e sviluppo tecnologico, gli ingegneri lavoreranno anche su sensori neuromorfici che imitano i sistemi sensoriali degli esseri umani, come gli occhi, la pelle, gli impulsi nervosi, ecc.
Informatica neuromorfica: principi e concetti chiave
Ora discuteremo come funziona il calcolo neuromorfico.
Come funziona il calcolo neuromorfico?
Il calcolo neuromorfico utilizza componenti hardware ispirati alle strutture e alle funzioni dei neuroni e delle sinapsi nei cervelli biologici. Il tipo principale di hardware neuromorfico è la rete neurale spiking (SNN), in cui i nodi, noti come neuroni spiking, gestiscono e archiviano dati in modo molto simile ai neuroni biologici.
I dispositivi sinaptici artificiali stabiliscono connessioni tra i neuroni stimolanti. Questi dispositivi utilizzano circuiti analogici per trasmettere segnali elettrici simili a segnali cerebrali. A differenza dei computer convenzionali che utilizzano la codifica binaria, i neuroni addizionali misurano e codificano direttamente le alterazioni discrete del segnale analogico.
Componenti hardware del calcolo neuromorfico
Credito immagine: Intel
#1. Neuroni stimolanti e dispositivi sinaptici
I neuroni sintetici elaborano e trasmettono dati utilizzando segnali elettrici simili a picchi. Questi sono collegati con dispositivi sinaptici.
I dispositivi sinaptici replicano le sinapsi nel cervello biologico. I dispositivi sinaptici consentono la comunicazione tra i neuroni stimolati.
#2. Circuiti analogici
Questi circuiti gestiscono i segnali elettrici con una tecnica analogica che imita i segnali cerebrali.
#3. Memristor
Questi resistori non volatili possono memorizzare ed elaborare le informazioni comunemente utilizzate nell’hardware neuromorfico.
#4. Chip neuromorfici
I chip neuromorfici sono circuiti integrati specializzati progettati per attività di calcolo neuromorfico. Si tratta di chip per computer basati sulla tecnologia di memoria resistiva a base di ossido filamentoso (OxRAM).
#5. Nuclei neurali
Si tratta di unità di elaborazione dedicate all’esecuzione di simulazioni e calcoli di reti neurali.
#6. Sensori guidati dagli eventi
Questi sensori avanzati rilevano i cambiamenti nei dati e attivano risposte neurali, ottimizzando l’efficienza energetica. Ad esempio, i sensori di visione basati sugli eventi (EVS) possono trasmettere i dati più velocemente a basse latenze analizzando i cambiamenti di illuminazione nei pixel.
#7. Unità di memoria
Componenti di archiviazione per conservare le informazioni e facilitare l’apprendimento nei sistemi neuromorfici.
#8. Piattaforme hardware neuromorfiche
Sistemi completi progettati per supportare ed eseguire applicazioni di calcolo neuromorfico.
#9. Convertitori digitale-analogico
I DAC convertono i dati digitali in segnali analogici per l’elaborazione neurale.
Componenti software del calcolo neuromorfico
Credito immagine: Intel
#1. Simulatori di reti neurali
Si tratta di programmi che emulano il comportamento delle reti neurali a spillo. Questi strumenti specializzati consentono test e sperimentazioni su computer neuromorfici.
#2. Framework software neuromorfici
Software avanzato che facilita lo sviluppo e la simulazione di modelli neuromorfici e algoritmi per il calcolo neuromorfico.
#3. Algoritmi di apprendimento
Queste routine software consentono alle reti neurali artificiali di adattare e migliorare le proprie prestazioni nel tempo attraverso l’addestramento.
#4. Librerie di programmazione neuromorfica
Un insieme di raccolte di codice e funzioni già scritti per semplificare lo sviluppo di applicazioni neuromorfiche.
#5. Software di visione neuromorfica
Software progettato per l’elaborazione di dati visivi in sistemi di visione neuromorfici, come le telecamere basate sugli eventi.
#6. Emulatori neuromorfici
Questi strumenti specializzati consentono agli sviluppatori di simulare il comportamento dell’hardware neuromorfico su sistemi informatici convenzionali per test e debug.
#7. Software di interfaccia utente
GUI o CLI facilitano la comunicazione tra hardware neuromorfico e sistemi informatici di livello superiore. Gli strumenti facilitano ulteriormente l’integrazione in applicazioni più ampie.
#8. Kit di sviluppo software neuromorfici
Si tratta di pacchetti SDK completi che forniscono strumenti, librerie e documentazione per la creazione di app neuromorfiche.
Casi d’uso per il calcolo neuromorfico
Veicoli autonomi
Hardware e algoritmi neuromorfici possono aiutare le auto a guida autonoma a prendere decisioni in tempo reale. Ciò migliorerà ulteriormente la sicurezza e la navigazione in scenari di traffico complessi.
Riconoscimento delle immagini
Il calcolo neuromorfico può migliorare il riconoscimento delle immagini consentendo un’elaborazione efficiente dei dati visivi. In applicazioni come il riconoscimento facciale in tempo reale e il rilevamento di oggetti, questo potrebbe rappresentare un enorme passo avanti.
Elaborazione del linguaggio naturale
Può migliorare la comprensione del parlato e del linguaggio nei chatbot AI, negli assistenti virtuali, negli strumenti di analisi dei dati AI, ecc. Ciò porterà ulteriormente a interazioni più conversazionali e reattive.
Informatica ad alta efficienza energetica
IoT e IIoT richiedono computer di dimensioni estremamente ridotte con capacità di elaborazione locale con la minima fornitura di energia possibile. La tecnologia informatica neuromorfica consentirà agli sviluppatori di hardware IoT di produrre gadget più efficienti e intelligenti per controllare case, uffici e strutture industriali.
Leggi anche: IIoT vs IoT: differenze e somiglianze
Sicurezza informatica
Negli ecosistemi di sicurezza informatica e privacy dei dati su Internet, il calcolo neuromorfico può aiutare nel rilevamento di anomalie analizzando i modelli di traffico di rete. In tal modo, questi sistemi identificheranno le potenziali minacce alla sicurezza in modo più efficace.
Risorse di apprendimento
#1. Reti neurali in Python da zero: Udemy
Questo Udemy corso sulle Reti Neurali in Python ti offre esperienza pratica nel calcolo neuromorfico e nell’apprendimento automatico. Ti insegna a programmare le reti neurali da zero in semplice Python.
Il corso ti introdurrà ai livelli nascosti e alle funzioni di attivazione per sviluppare reti più utili. Ti aiuta anche a comprendere aspetti come il livello di input, il livello di output, i pesi, la funzione di errore, la precisione, ecc.
#2. Informatica neuromorfica: classe centrale
Questo gratis corso in linea è disponibile tramite YouTube e puoi accedervi quando preferisci. La durata del corso è superiore alla mezz’ora.
È diviso in più sezioni, come La macchina che funziona come il cervello, La fine del paradigma di Turing-von Neumann, Intervallo di temperatura operativa ATI VS capacità cognitiva (EQ), Consumo energetico globale, Limiti di calcolo, ecc.
#3. Principi e organizzazione del calcolo neuromorfico
Leggendo questo libro imparerai i principi e l’organizzazione del calcolo neuromorfico. Si concentra inoltre sulle tecniche di costruzione di hardware scalabile e tollerante ai guasti per reti neurali con capacità di apprendimento.
Oltre a condividere la panoramica dei sistemi informatici neuromorfici, consente di esplorare le basi delle reti neurali artificiali. Il libro discute anche dei neuroni artificiali e dell’evoluzione. Inoltre, imparerai i metodi di implementazione delle reti neurali in vari approcci, come modelli neuronali, tecnologie di archiviazione e reti di comunicazione inter-neurone.
Questa risorsa si rivelerà utile per coloro che desiderano sviluppare un efficiente sistema neuromorfico nell’hardware. Altri temi discussi in questo libro sono le sfide legate alla costruzione di un’architettura di rete neurale, le tecnologie di memoria emergenti, l’architettura del sistema neuromorfico, ecc.
#4. Informatica neuromorfica e oltre: parallelo, approssimazione, memoria vicina e quantistica
Questo libro offre una discussione comparativa su alcune nuove tendenze come il Neuromorfico, Approssimato, In Memoria, Parallelo e Quantistico che possono aiutarti a superare i limiti della legge di Moore.
Questa risorsa mostra l’utilizzo dei paradigmi sopra menzionati per migliorare la capacità di elaborazione. Aiuta particolarmente gli sviluppatori quando devono affrontare limitazioni di scalabilità dovute all’aumento della potenza di calcolo. Inoltre, questo libro fornisce una panoramica allo stato dell’arte del calcolo neuromorfico e dettagli essenziali di altri paradigmi.
#5. Ingegneria neuromorfica
Dopo aver letto questo libro, avrai una comprensione completa dell’ingegneria neuromorfica dal punto di vista di tre diverse categorie di professionisti: lo scienziato, l’architetto informatico e il progettista di algoritmi.
Non importa da quale background provieni: ti consente di comprendere i concetti attraverso varie discipline e apprezzare il campo. Oltre a ciò, la risorsa si concentra sui fondamenti della modellazione neuronale, dei circuiti neuromorfici, delle strutture di ingegneria neurale, delle architetture neurali e della comunicazione basata sugli eventi.
Dopo aver letto questo libro, gli ingegneri neuromorfici apprenderanno i diversi aspetti dell’intelligenza cognitiva.
#6. Sistemi di calcolo neuromorfico per l’industria 4.0
Da questo libro imparerai a conoscere il campo della tecnologia dei microchip basata sul neural computing. Trattando argomenti come la protezione della rete neurale, il riconoscimento delle emozioni e l’autenticazione biometrica, ti consente di apprendere in dettaglio questo campo dinamico.
Che tu sia uno studente, uno scienziato, un ricercatore o un accademico, funzionerà come una risorsa essenziale per te.
#7. Dispositivi neuromorfici per l’informatica ispirata al cervello
Se vuoi esplorare le tecnologie neuromorfiche all’avanguardia, leggi questo libro. Scritto da un team di ingegneri esperti, contiene una discussione completa di tutti gli aspetti dell’elettronica neuromorfica.
Copre sia i dispositivi memristici che quelli neuromorfici, include i recenti sviluppi nell’informatica ispirata al cervello ed esplora le sue potenziali applicazioni nell’informatica neuromorfica e nei sistemi percettivi.
Sfide del calcolo neuromorfico
#1. Inesattezza
Sebbene i computer neuromorfi siano decisamente più efficienti in termini di energia rispetto all’hardware neurale e alle GPU, non sono più accurati degli altri.
#2. Mancanza di benchmark definiti
Questo campo di ricerca non ha parametri di riferimento chiaramente definiti per le prestazioni e le sfide comuni. Pertanto, la valutazione delle prestazioni e dell’efficienza dei computer neuromorfici è piuttosto difficile.
#3. Limitazioni del software
Il software del calcolo neuromorfico è ancora in ritardo rispetto all’hardware. I ricercatori utilizzano ancora il software e gli algoritmi destinati all’hardware von Neumann, il che limita i risultati ad approcci standard.
#4. Difficoltà di utilizzo
A meno che tu non sia un esperto, non puoi utilizzare i computer neuromorfici. Inoltre, gli esperti non hanno creato strumenti e linguaggi semplici in modo che chiunque possa utilizzarli.
Informatica neuromorfica: considerazioni etiche
Mentre discutiamo del calcolo neuromorfico, non dobbiamo ignorare le considerazioni etiche. C’è sempre la possibilità di abusare di questa tecnologia. Può essere utilizzato per generare immagini e video falsi con l’intento di diffondere disinformazione, fuorviare le persone e influenzare la percezione pubblica.
Potrebbe anche essere la causa delle preoccupazioni sulla privacy da parte degli individui. Se raccogliesse i dati degli utenti senza consenso o conoscenza per elaborare enormi quantità di dati, susciterebbe sicuramente preoccupazioni. Oltre a questi, il calcolo neuromorfico potrebbe ereditare pregiudizi dai dati di addestramento. Se ciò accade, il calcolo neuromorfico può produrre risultati ingiusti o discriminatori.
Il futuro dell’informatica neuromorfica
Il calcolo neuromorfico è in grado di rivoluzionare il modo in cui i diversi dispositivi comunicano tra loro. Con il suo aiuto, in futuro puoi aspettarti di avere un’informatica efficiente dal punto di vista energetico e ispirata al cervello.
Con l’aiuto degli algoritmi di intelligenza artificiale, i dispositivi impareranno gli uni dagli altri e diventeranno più reattivi ai cambiamenti. Di conseguenza, le architetture di rete diventeranno più efficienti ed elaboreranno i dati più velocemente.
Attualmente può eseguire compiti di rilevamento e percezione. Tuttavia, puoi aspettarti che trasformi i campi dell’intelligenza artificiale, della robotica e della sanità con dispositivi più veloci e intelligenti. Con l’innovazione nei settori correlati, puoi aspettarti progressi hardware e software nel calcolo neuromorfico.
Successivamente, consulta il nostro articolo dettagliato sull’ambient computing.