Een neuromorfe computer die 8 miljoen neuronen kan simuleren is in het nieuws. De term 'neuromorf' suggereert een ontwerp dat het menselijk brein kan nabootsen. En neuromorfisch computergebruik? Het wordt beschreven als het gebruik van zeer grootschalige integratiesystemen met elektrische analoge circuits die neurobiologische architecturen in ons systeem imiteren.

Dit is waar Intel ingrijpt, en aanzienlijk zo. De Loihi-chip past de principes van biologische hersenen toe op computerarchitecturen. Het voordeel voor gebruikers is dat ze informatie tot 1 kunnen verwerken. 000 keer sneller en 10, 000 keer efficiënter dan CPU's voor gespecialiseerde toepassingen, bijv. schaarse codering, grafiek zoeken en constraint-satisfaction problemen.

In het persbericht van maandag stond "Intel's Pohoiki Beach, een 64-chips neuromorf systeem, Levert baanbrekende resultaten in onderzoekstests." Pohoiki Beach is Intel's nieuwste neuromorfische systeem.

Intel viert dat een neuromorf systeem van 8 miljoen neuronen, bestaande uit 64 Loihi-onderzoekschips - met de codenaam Pohoiki Beach - nu beschikbaar is voor de bredere onderzoeksgemeenschap. Het nieuws betekent dat Intel een grotere rekenschaal en capaciteit biedt aan Intel's onderzoekspartners.

Dat is voor een groot deel de reden waarom dit een groot probleem is:Pohoiki Beach zal nu beschikbaar zijn voor wat Intel meldt als '60 ecosysteempartners'. Ze gaan het systeem gebruiken voor projecten met complexe rekenproblemen die rekenintensief zijn.

IEEE-spectrum het voordeel duidelijk omschreven. "Onderzoekers kunnen het 64-chip Pohoiki Beach-systeem gebruiken om systemen te maken [het Pohoiki Beach-systeem bestaat uit meerdere Nahuku-borden en bevat 64 Loihi-chips] die de wereld meer als mensen leren en zien."

Rijke Uhlig, directeur van Intel Labs, zei dat ze onder de indruk waren van hun vroege resultaten "terwijl we Loihi opschalen om krachtigere neuromorfe systemen te creëren."

Wie zijn enkele van deze "ecosysteempartners"? Voor een, Telluride Neuromorphic Cognition Engineering Workshop, een evenement van drie weken dat eindigt op 19 juli, waarin Intel een platinasponsor is, puzzelt aanpassingsmogelijkheden aan een beenprothese, object volgen met behulp van opkomende gebeurtenisgebaseerde camera's, en het afleiden van tactiele invoer naar de elektronische huid van een iCub-robot.

Chris Eliasmit, professor aan de Universiteit van Waterloo, was enthousiast over de stroomverbruikcijfers. "Met de Loihi-chip hebben we een 109 keer lager energieverbruik kunnen aantonen met een realtime deep learning-benchmark in vergelijking met een GPU, en 5 keer lager energieverbruik in vergelijking met gespecialiseerde IoT-inferentiehardware."

Kyle Wiggers binnen VentureBeat geboord tot enkele technische details rond Loihi:de ontwikkelingstoolchain "bevat de Loihi Python API, een compiler, en een set runtime-bibliotheken voor het bouwen en uitvoeren van SNN's op Loihi. Het biedt een manier om een ​​grafiek te maken van neuronen en synapsen met aangepaste configuraties, zoals vervaltijd, synaptisch gewicht, en oplopende drempels, en een manier om die grafieken te simuleren door externe pieken te injecteren via aangepaste leerregels."

Globaal genomen, Intel's werk aan een neuromorf systeem zou een volgende generatie AI kunnen beïnvloeden. Lang en kort, verspil geen tijd en energie aan alleen conventionele computerlogica. Zet hem op voor laboratoriumonderzoek dat ons dichter bij mensachtige cognitie brengt.

"Een komende volgende generatie zal AI uitbreiden naar gebieden die overeenkomen met menselijke cognitie, zoals interpretatie en autonome aanpassing. Dit is van cruciaal belang voor het overwinnen van de zogenaamde 'brosheid' van AI-oplossingen op basis van neurale netwerktraining en -inferentie, die afhankelijk zijn van letterlijke, deterministische opvattingen over gebeurtenissen die geen context en gezond verstand begrijpen."

Intel Labs verklaarde dat het "informatica-onderzoek stimuleert dat bijdraagt ​​aan deze derde generatie AI. De belangrijkste aandachtsgebieden zijn onder meer neuromorfisch computergebruik, die zich bezighoudt met het nabootsen van de neurale structuur en werking van het menselijk brein, evenals probabilistische berekeningen, die algoritmische benaderingen creëert om met de onzekerheid om te gaan, meerduidigheid, en tegenstrijdigheid in de natuurlijke wereld."

in 2017, Intel introduceerde Loihi als "zijn eerste neuromorfische onderzoekschip." Een jaar later, Intel bouwde een onderzoeksgemeenschap uit om de ontwikkeling van neuromorfe algoritmen te bevorderen, software en applicaties.

Wacht, wat is er mis met getrainde neurale netwerken? Sinds wanneer doen ze hun werk niet? -Senior Editor Samuel Moore in IEEE-spectrum :De neurale netwerken van tegenwoordig lijden aan catastrofale vergetelheid. "Als je een getraind neuraal netwerk probeerde te leren iets nieuws te herkennen - een nieuw verkeersbord, zeg - door simpelweg het netwerk bloot te stellen aan de nieuwe invoer, het zou het netwerk zo erg verstoren dat het verschrikkelijk zou worden in het herkennen van iets."

Moore voegde eraan toe dat "traditionele neurale netwerken de functies die ze uit een afbeelding halen niet echt begrijpen zoals onze hersenen dat doen."

© 2019 Wetenschap X Netwerk