神经形态计算

引言

之前被称为“神经形态假肢信息技术”的创新技术，通过模仿人脑的化学成分和特征来构建计算系统，这些系统变得更具适应性和效率。这类系统通过使用特定的硬件（包括神经形态处理器和内存设备）来复制神经元网络以及脉冲神经网络（SNN）。就像哺乳动物的神经元一样，神经网络可以同时处理数据，从而实现进化和高效的处理。它们的神经元通过发送离散的脉冲状信号进行交互。这个研究领域通过模仿人脑非凡的灵活性和效率，有望在众多技术领域带来巨大的进步。

神经形态假肢计算机科学的机制究竟是什么？

通过模仿人脑中的神经结构和处理策略，神经形态计算机科学生成了具有更高效、更适应和更强大特征的计算系统。以下是神经形态计算机技术工作方式的详细描述。

1. 结构与方面

A. 突触连接与神经元

• 神经元：神经形态假肢基础设施的基本组成部分，神经元可与哺乳动物的神经元进行比较。它们负责传输和组织数据。
• 突触：影响通信数量和质量的神经连接；这些神经连接在一定程度上类似于生物神经元，并且随着学习过程的进行，它们的活力会发生变化。

B. 脉冲神经网络（SNN）

• SNN 模拟人类神经元如何通过发送和传递信息来替代电信号，这些信息通过脉冲（即离散的电脉冲）来传递。为了识别信息处理，这些脉冲的数量和时间至关重要。

2. 信息处理

A. 事件驱动处理

• 与传统的计算领域不同，神经形态假肢结构响应数据，而不是像传统计算那样与全局时钟同步运行。因此，它们能更有效地分配电力和资源，因为它们仅在响应特定事件（如电压脉冲）时才执行操作。

B. 并行处理

• 由于多个突触和神经元可以同时通信，这类似于人脑同时处理多种类型的感官数据，神经形态假肢系统本质上支持信息的并行处理。

3. 学习与适应

A. 突触适应性

• 神经形态假肢结构展示了神经元连接强度随时间变化的过程。这类似于认知系统学习时发生的情况，其中活动和先前经验会改变突触能力。

B. 学习策略

• 通过实施“脉冲时间依赖可塑性”（STDP）等计算方法，可以调整突触权重，以预期脉冲同步。当突触前神经元在突触后神经元之前不久放电时，神经元之间的连接会得到加强，而在后者随后放电时，连接会减弱。

4. 专业硬件基础设施涵盖以下类别

A. 神经形态芯片

• 神经形态假肢芯片，最初是为了高效实现神经形态假肢标准而设计的。BrainScaleS、Intel 的 Loihi 和 IBM 的 TrueNorth 是一些代表性的例子。它们已被开发用于执行 SNN，并且通常拥有数百万个神经元和突触。

B. 内存模块

• 忆阻器是一种非易失性永久内存的例子，其设计旨在模仿神经元的突触权重。它们被选用于持续的塑性应用，因为它们能够根据过去的电和磁序列改变其电阻能力，同时在断电时也能保留信息。

神经形态假肢信息技术优势

• 节能：适用于自适应和物联网设备，通过基于事件的方法进行数据处理，从而大大降低功耗。
• 并行处理：能够同时协调大量数据流，从而快速有效地完成复杂任务。
• 自适应学习：通过不断调整突触密度来获取知识和自我优化，从而增强机器学习、人工智能和其他应用。
• 可扩展性：通过集成数十亿个神经元和突触，支持构建专业的人工智能模型和庞大的神经网络模型。
• 可靠性和故障容错性：通过在组件发生故障的情况下继续有效运行，提高了关键应用的可靠性。
• 增强 AI 效率：通过使用受生物学启发的神经网络进行学习，这种方法增强了人工智能项目的准确性，包括模式识别和自然语言处理。
• 降低延迟：神经形态假肢平台正在针对需要实时运行的应用程序进行优化，因为异步模式处理也能最大限度地减少延迟。
• 低热量产生：由于功耗较低，计算设备运行更高效、更稳定，产生的热量也更少。

挑战

• 设计复杂性：需要跨学科的专业知识来开发精确模仿大脑功能的结构。
• 灵活性：以可靠且有效的方式大规模集成突触和神经元仍然很困难。
• 软件开发视角：由于标准语言对神经形态假肢硬件不适用，需要开发新方法和工具来方便控制。
• 能源利用效率：在不牺牲性能的情况下，确保各种使用场景下的效率可能很困难。
• 与现有系统协作：需要大量的技术知识和资源来建立新的交互并确保它们与现有系统协同工作。

应用

• 机器人领域：增强运动控制和感官集成，以实现更类人的交互。
• 智能机器：提高处理语言和模式识别任务的效率。
• 脑机接口：促进人与机器之间的自然交互，以用于治疗目的。
• 边缘计算：为物联网设备提供即时、低功耗的数据处理。
• 自动驾驶汽车：提供安全功能，如实时导航指令和障碍物识别。
• 医疗保健：促进个性化治疗计划和创新的医疗诊断。
• 有效的指示器：提高环境监测的准确性和效率。
• 金融服务：促进计算，以评估风险和识别欺诈活动。
• 安全框架：增强其识别威胁和监控的能力。
• 通过人机交互增强用户界面的便利性和适应性。