ニューロモーフィック コンピューティングは、人間の脳の構造と機能を模倣するようにコンピューターが設計および構築されるプロセスであり、この方法で人工ニューロンとシナプスを使用して情報を処理することを目的としています。
ニューロモーフィック コンピューターは、人工ニューロンとシナプスを使用して人間の脳の情報処理方法を模倣し、現在一般的に使用されているコンピューターよりも迅速かつ効率的に問題を解決し、パターンを認識し、意思決定を行うことができます。
ニューロモーフィック コンピューティングの分野はまだ比較的新しいです。大学、政府、IBM やインテル研究所などの大手テクノロジー企業が実施する研究を除けば、実際の応用例はほとんどありません。それでも、ニューロモーフィック コンピューティングは、特にエッジ コンピューティング、自動運転車、コグニティブ コンピューティング、その他の AI アプリケーションなどの分野で多くの可能性を示しています。 、スピードと効率が重要です。
スタンフォード大学教授でニューロモーフィック・コンピューティングの専門家であるクワベナ・ボアエン氏は、今日の最大規模の人工知能の計算サイズは3～4か月ごとに2倍になるだろうと述べた。多くの専門家は、ニューロモーフィック コンピューティングがムーアの法則の限界を押し上げる可能性があると信じています。、ムーアの法則は 2 年ごとに 2 倍になるだけです。
ニューロモーフィック コンピューティング アーキテクチャは、現在一般的に使用されている従来のコンピュータ アーキテクチャ (フォン ノイマン アーキテクチャと呼ばれます) とは異なります。
ノイマン型コンピューターは情報をバイナリで処理します。つまり、すべてのデータは 1 か 0 です。これらは本質的にシーケンシャルであり、データ処理 (CPU 上) とメモリ ストレージ (RAM) が明確に区別されます。
一方、ニューロモーフィックコンピューターでは、異なる情報を同時に処理する数百万の人工ニューロンとシナプスを搭載できる可能性があります。これにより、ノイマン型コンピューターよりも多くの計算オプションがシステムに提供されます。ニューロモーフィック コンピューターは、メモリと処理機能をより緊密に統合し、データ集約型のタスクを高速化します。
フォン ノイマン コンピュータは何十年にもわたって標準であり、ワード プロセッシングから科学シミュレーションに至るまでのアプリケーションで使用されています。しかし、エネルギー効率が低く、データ転送のボトルネックに遭遇することが多く、パフォーマンスが低下します。時間の経過とともに、ノイマン型アーキテクチャでは、必要なコンピューティング能力の向上がますます困難になるでしょう。これにより、研究者はニューロモーフィックや量子などの代替アーキテクチャを追求するようになりました。
ニューロモーフィック コンピューティングは幅広いメリットをもたらし、高度なコンピューティングの分野に変革をもたらすものとなります。
ニューロモーフィック システムは、実際のニューロンの電気的特性をより厳密に模倣するように設計されており、計算の高速化とエネルギー消費の削減が可能になります。
ニューロモーフィック コンピューターは情報を超並列的に処理するため、パターンの認識に特に優れています。大まかに言えば、これは異常の検出にも優れていることを意味しており、サイバーセキュリティから健康監視まであらゆる分野で役立つ可能性があるとアクセンチュア研究所のダニエスク氏は述べた。
ニューロモーフィック コンピューターも、人間と同じように、経験に基づいてニューロン間の接続の強さを変更することで、リアルタイムで学習し、変化する刺激に適応するように設計されています。 この多用途性は、ロボットに組立ラインでの動作を教えたり、車に交通量の多い街路を自動運転させたりするなど、継続的な学習と迅速な意思決定を必要とするアプリケーションに役立ちます。
ニューロモーフィック コンピューティングの最も顕著な利点の 1 つはエネルギー効率であり、これは人工知能の製造に特に有益です。
ニューロモーフィック コンピューターは、フォン ノイマン アーキテクチャのように各ニューロンに個別の領域を持たせるのではなく、個々のニューロン上で一緒にデータを処理および保存できます。この並列処理により、複数のタスクを同時に実行できるため、タスクをより速く完了し、消費エネルギーも少なくなります。一方、スパイキング ニューラル ネットワークは、インパルス応答中にのみ計算を実行します。つまり、常にシステム内のごく一部のニューロンだけが電力を消費し、残りはアイドル状態のままになります。