Neuromorfní inženýrství - Neuromorphic engineering


Neuromorfní inženýrství , také známé jako neuromorfní výpočetní technika , je použití velmi rozsáhlých integračních (VLSI) systémů obsahujících elektronické analogové obvody k napodobení neurobiologických architektur přítomných v nervovém systému. Neuromorfní počítač/čip je jakékoli zařízení, které k výpočtům používá fyzické umělé neurony (vyrobené z křemíku). V nedávné době byl termín neuromorfní používán k popisu analogových, digitálních, smíšených analogových/digitálních VLSI a softwarových systémů, které implementují modely neurálních systémů (pro vnímání , řízení motoru nebo multisenzorickou integraci ). Implementaci neuromorfních výpočtů na hardwarové úrovni lze realizovat pomocí memristorů na bázi oxidu , spintronických pamětí, prahových spínačů a tranzistorů .

Klíčovým aspektem neuromorfního inženýrství je porozumění tomu, jak morfologie jednotlivých neuronů, obvodů, aplikací a celých architektur vytváří žádoucí výpočty, ovlivňuje, jak jsou informace zastoupeny, ovlivňuje odolnost vůči poškození, zahrnuje učení a vývoj, přizpůsobuje se lokálním změnám (plasticita), a usnadňuje evoluční změny.

Neuromorfní inženýrství je interdisciplinární předmět, který se inspiruje biologií , fyzikou , matematikou , počítačovou vědou a elektronickým inženýrstvím při navrhování umělých neurálních systémů, jako jsou systémy vidění, systémy hlava-oko, sluchové procesory a autonomní roboti, jejichž fyzická architektura a design principy jsou založeny na principech biologických nervových systémů. Byl vyvinut společností Carver Mead na konci 80. let minulého století.

Neurologická inspirace

Neuromorfní inženýrství se odlišuje inspirací, kterou bere z toho, co víme o struktuře a operacích mozku . Neuromorfní inženýrství převádí to, co víme o funkci mozku, do počítačových systémů. Práce se většinou zaměřila na replikaci analogické povahy biologických výpočtů a roli neuronů v poznávání .

Biologické procesy neuronů a jejich synapsí jsou skličující složité, a proto je velmi obtížné je uměle simulovat. Klíčovým rysem biologických mozků je, že veškeré zpracování v neuronech využívá analogické chemické signály. To ztěžuje replikaci mozků v počítačích, protože současná generace počítačů je zcela digitální. Charakteristiky těchto částí však lze abstrahovat do matematických funkcí, které přesně vystihují podstatu operací neuronu.

Cílem neuromorfních počítačů není dokonale napodobit mozek a všechny jeho funkce, ale místo toho extrahovat to, co je známo o jeho struktuře a operacích, které mají být použity v praktickém výpočetním systému. Žádný neuromorfní systém nebude tvrdit ani se pokoušet reprodukovat každý prvek neuronů a synapsí, ale všichni se drží myšlenky, že výpočet je vysoce distribuován v sérii malých výpočetních prvků analogických s neuronem. I když je tento sentiment standardní, vědci sledují tento cíl různými metodami.

Příklady

V roce 2006 vědci z Georgia Tech publikovali polní programovatelné neurální pole. Tento čip byl první v řadě stále komplexnějších polí plovoucích hradlových tranzistorů, které umožňovaly programovatelnost náboje na bránách MOSFETů modelovat charakteristiku kanálů a iontů neuronů v mozku a byl jedním z prvních případů křemíkového programovatelného pole neuronů.

V listopadu 2011 skupina výzkumníků z MIT vytvořila počítačový čip, který napodobuje analogovou, iontovou komunikaci v synapse mezi dvěma neurony pomocí 400 tranzistorů a standardních výrobních technik CMOS .

V červnu 2012 vědci spintroniky z Purdue University představili článek o návrhu neuromorfního čipu pomocí laterálních spinových ventilů a memristorů . Argumentují tím, že architektura funguje podobně jako neurony, a lze ji tedy použít k testování metod reprodukce zpracování mozku. Tyto čipy jsou navíc výrazně energeticky účinnější než konvenční.

Výzkum HP Labs na mottových memristorech ukázal, že i když mohou být netěkavé , těkavé chování vykazované při teplotách výrazně nižších než teplota fázového přechodu lze využít k výrobě neuristoru , biologicky inspirovaného zařízení, které napodobuje chování nacházející se v neuronech. V září 2013 představili modely a simulace, které ukazují, jak lze spikantní chování těchto neuristorů použít k vytvoření součástí potřebných pro Turingův stroj .

Neurogrid , postavený společností Brains in Silicon na Stanfordově univerzitě , je příkladem hardwaru navrženého pomocí principů neuromorfního inženýrství. Deska s obvody se skládá ze 16 speciálně navržených čipů, označovaných jako NeuroCores. Každý analogový obvod NeuroCore je navržen tak, aby emuloval neurální prvky pro 65 536 neuronů a maximalizoval energetickou účinnost. Emulované neurony jsou propojeny pomocí digitálních obvodů navržených tak, aby maximalizovaly propustnost.

Výzkumný projekt s důsledky pro neuromorfní inženýrství je projekt Human Brain Project, který se pokouší pomocí biologických dat simulovat kompletní lidský mozek v superpočítači. Skládá se ze skupiny výzkumníků v oblasti neurovědy, medicíny a výpočetní techniky. Henry Markram , spoluředitel projektu, uvedl, že projekt navrhuje vytvořit základnu pro zkoumání a porozumění mozku a jeho chorob a využít tyto znalosti k budování nových výpočetních technologií. Tři hlavní cíle projektu jsou lépe porozumět tomu, jak jednotlivé části mozku zapadají a spolupracovat, porozumět objektivní diagnostice a léčbě mozkových chorob a využít porozumění lidskému mozku k vývoji neuromorfních počítačů. Že simulace kompletního lidského mozku bude vyžadovat tisíckrát výkonnější superpočítač než dnes, podporuje současné zaměření na neuromorfní počítače. Evropská komise na projekt vyčlenila 1,3 miliardy dolarů .

Další výzkum s důsledky pro neuromorfní inženýrství zahrnuje BRAIN Initiative a čip TrueNorth od IBM . Neuromorfní zařízení byla také prokázána pomocí nanokrystalů, nanodrátů a vodivých polymerů.

Společnost Intel představila svůj neuromorfní výzkumný čip s názvem „ Loihi “ v říjnu 2017. Čip využívá asynchronní spikající neuronovou síť (SNN) k implementaci adaptivních, samočinně modifikujících, událostmi řízených jemnozrnných paralelních výpočtů používaných k implementaci učení a odvozování s vysokou účinností .

IMEC , belgické výzkumné centrum nanoelektroniky, předvedlo první neuromorfní čip na světě, který se sám učí. Čip inspirovaný mozkem, založený na technologii OxRAM, má schopnost samoučení a bylo prokázáno, že dokáže skládat hudbu. IMEC vydal 30sekundovou melodii složenou z prototypu. Čip byl postupně načten skladbami ve stejném časovém podpisu a stylu. Písně byly staré belgické a francouzské flétnové menuety, ze kterých se čip naučil pravidla při hře a poté je aplikoval.

Projekt Blue Brain , vedený Henrym Markramem, má za cíl vybudovat biologicky detailní digitální rekonstrukce a simulace mozku myši. Projekt Blue Brain vytvořil v silico modelech mozků hlodavců a pokoušel se replikovat co nejvíce podrobností o své biologii. Simulace založené na superpočítačích nabízejí nové pohledy na porozumění struktuře a funkcím mozku.

Evropská unie financovala sérii projektů na univerzitě v Heidelbergu, které vedly k vývoji BrainScaleS (víceúrovňový výpočet inspirovaný mozkem v neuromorfních hybridních systémech), hybridního analogového neuromorfního superpočítače umístěného na univerzitě v Heidelbergu v Německu. Byl vyvinut jako součást neuromorfní výpočetní platformy Human Brain Project a je doplňkem superpočítače SpiNNaker (který je založen na digitální technologii). Architektura použitá v BrainScaleS napodobuje biologické neurony a jejich spojení na fyzické úrovni; navíc, protože komponenty jsou vyrobeny z křemíku, tyto modelové neurony pracují v průměru 864krát (24 hodin reálného času je 100 sekund v simulaci stroje) než jejich biologické protějšky.

Neuromorfní senzory

Koncept neuromorfních systémů lze rozšířit na senzory (nejen na výpočet). Příkladem je kamera událostí (neuromorfní kamera).

Etické aspekty

Zatímco interdisciplinární koncept neuromorfního inženýrství je relativně nový, na neuromorfní systémy platí mnoho stejných etických hledisek, jaké platí pro stroje podobné lidem a umělou inteligenci obecně. Skutečnost, že neuromorfní systémy jsou navrženy tak, aby napodobovaly lidský mozek, však vyvolává jedinečné etické otázky kolem jejich používání.

Praktická debata však spočívá v tom, že neuromorfní hardware a umělé „neuronové sítě“ jsou nesmírně zjednodušenými modely toho, jak mozek operuje nebo zpracovává informace v mnohem nižší složitosti, pokud jde o velikost a funkční technologie, a mnohem pravidelnější strukturu, pokud jde o připojení . Srovnání neuromorfních čipů s mozkem je velmi hrubé srovnání podobné srovnání letadla s ptákem jen proto, že oba mají křídla a ocas. Faktem je, že neurální kognitivní systémy jsou o mnoho řádů energeticky a výpočetně účinnější než současná nejmodernější AI a neuromorfní inženýrství je pokus o zmenšení této mezery inspirací z mechanismu mozku, stejně jako mnoho inženýrských návrhů mají funkce inspirované bio .

Demokratické obavy

Kvůli vnímání veřejnosti mohou být na neuromorfní inženýrství kladena významná etická omezení. Speciální průzkum Eurobarometr 382: Postoje veřejnosti k robotům, průzkum provedený Evropskou komisí, zjistil, že 60% občanů Evropské unie chce zákaz robotů v péči o děti, seniory nebo zdravotně postižené. Kromě toho 34% bylo pro zákaz robotů ve vzdělávání, 27% ve zdravotnictví a 20% ve volném čase. Evropská komise klasifikuje tyto oblasti jako zvláště „lidské“. Zpráva uvádí zvýšený zájem veřejnosti o roboty, kteří jsou schopni napodobovat nebo replikovat lidské funkce. Neuromorfní inženýrství je podle definice navrženo tak, aby replikovalo funkci lidského mozku.

Demokratické obavy kolem neuromorfního inženýrství se v budoucnosti pravděpodobně ještě prohloubí. Evropská komise zjistila, že občané EU ve věku od 15 do 24 let budou s větší pravděpodobností uvažovat o robotech jako o lidech (na rozdíl od nástrojů podobných) než o občanech EU starších 55 let. Když se představí obrázek robota, který bylo definováno jako podobné lidem, 75% občanů EU ve věku 15–24 let uvedlo, že to odpovídá myšlence robotů, zatímco stejným způsobem reagovalo pouze 57% občanů EU starších 55 let. Lidská povaha neuromorfních systémů by je proto mohla zařadit do kategorií robotů, které by mnoho občanů EU chtělo v budoucnu zakázat.

Osobnost

Vzhledem k tomu, že neuromorfní systémy jsou stále pokročilejší, někteří učenci se zasazovali o udělení osobnostních práv těmto systémům. Pokud je mozek tím, co dává lidem jejich osobnost, do jaké míry musí neuromorfní systém napodobovat lidský mozek, aby mu byla přiznána osobnostní práva? Kritici vývoje technologií v projektu Human Brain Project , který si klade za cíl prosazovat výpočetní techniku ​​inspirovanou mozkem, tvrdili, že pokrok v neuromorfní výpočetní technice by mohl vést k strojovému vědomí nebo osobnosti. Pokud mají být tyto systémy považovány za lidi, tvrdí kritici, pak mnoho úkolů, které lidé provádějí pomocí neuromorfních systémů, včetně aktu ukončení neuromorfních systémů, může být morálně nepřípustné, protože tyto činy by narušovaly autonomii neuromorfních systémů.

Dvojí použití (vojenské aplikace)

Joint Artificial Intelligence Center , pobočka americké armády, je centrem věnován na pořízení a implementaci softwaru AI a neuromorfní hardware pro bojové použití. Mezi specifické aplikace patří chytré náhlavní soupravy/brýle a roboti. JAIC hodlá silně spoléhat na neuromorfní technologii spojující „každého bojovníka s každým střelcem“ v síti jednotek s neuromorfní aktivací.

Právní úvahy

Skeptici tvrdili, že neexistuje způsob, jak použít elektronickou osobnost, koncept osobnosti, který by platil pro neuromorfní technologii, legálně. V dopise, který podepsalo 285 odborníků na právo, robotiku, medicínu a etiku, nesouhlasí s návrhem Evropské komise uznat „chytré roboty“ za právnické osoby, píší autoři: „Právní status robota nelze odvodit od fyzické osoby protože robot by pak držel lidská práva , jako je právo na důstojnost, právo na jeho integritu, právo na odměnu nebo právo na občanství, a tak přímo čelí lidským právům. To by bylo v rozporu s Listinou základních práv Evropské unie a Úmluvou o ochraně lidských práv a základních svobod . “

Vlastnická a majetková práva

O majetkových právech a umělé inteligenci se vede významná právní debata. V rozsudku Acohs Pty Ltd v. Ucorp Pty Ltd soudce Christopher Jessup z federálního soudu Austrálie zjistil, že na zdrojový kód listů s bezpečnostními údaji o materiálu nelze vztahovat autorská práva, protože byl generován spíše softwarovým rozhraním než lidským autorem. Stejná otázka může platit pro neuromorfní systémy: pokud neuromorfní systém úspěšně napodobuje lidský mozek a vytvoří kus originálního díla, kdo, pokud někdo, by měl být schopen nárokovat vlastnictví díla?

Neuromemristivní systémy

Neuromemristivní systémy jsou podtřídou neuromorfních výpočetních systémů, které se zaměřují na využití memristorů k implementaci neuroplasticity . Zatímco neuromorfní inženýrství se zaměřuje na napodobování biologického chování, neuromemristivní systémy se zaměřují na abstrakci. Neuromemristivní systém může například nahradit detaily chování kortikálního mikroobvodu abstraktním modelem neurální sítě.

Existuje několik neuronů inspirovaných prahových logických funkcí implementovaných s memristory, které mají aplikace v aplikacích pro rozpoznávání vzorů na vysoké úrovni . Některé z těchto aplikací hlášeny v poslední době patří rozpoznávání řeči , rozpoznávání obličejů a rozpoznávání objektů . Rovněž nacházejí uplatnění při výměně konvenčních digitálních logických bran.

Pro ideální pasivní memristivní obvody existuje přesná rovnice (rovnice Caravelli-Traversa- Di Ventra ) pro vnitřní paměť obvodu:

jako funkce vlastností fyzické memristivní sítě a vnějších zdrojů. Ve výše uvedené rovnici je konstanta časové stupnice „zapomínání“ a je poměrem vypnutých a zapnutých hodnot mezních odporů memristorů, je vektorem zdrojů obvodu a je projektorem na základních smyčkách obvod. Konstanta má rozměr napětí a je spojena s vlastnostmi memristoru ; jeho fyzickým původem je mobilita náboje ve vodiči. Diagonální matice a vektoru a v tomto pořadí, jsou místo toho se vnitřní hodnota Memristors, s hodnotami mezi 0 a 1. Tato rovnice tedy vyžaduje přidání dalších omezení na hodnoty paměti, aby byla spolehlivá.

Viz také

Reference

externí odkazy