Neyromorfik: İnsan beynini maşınlarda təqlid etmək - Vətən Naminə

“Neyromorfik” termini “neyron” (beynin əsas tikinti bloku) və “morfologiya” (struktur və ya formaya istinad) sözlərindən yaranmışdır.

İnsan beyni məlumatı çox paralel və paylanmış şəkildə emal edən inanılmaz dərəcədə səmərəli və güclü hesablama sistemidir. O, sinapslarla bir-birinə bağlanmış milyardlarla neyrondan ibarətdir və az enerji sərfiyyatı ilə mürəkkəb hesablamalar həyata keçirir. Neyromorfik hesablama daha səmərəli və beyin kimi hesablama sistemləri yaratmaq üçün bu xüsusiyyətləri təqlid etməyə çalışır.

Neyromorfik hesablamanın əsas xüsusiyyətləri bunlardır:

Spiking Neyrons: Neyromorfik sistemlər tez-tez insan beynindəki neyronların elektrik impulsları və ya sünbüllər vasitəsilə əlaqə qurma üsulunu təqlid edən spiking neyronlardan istifadə edirlər. Bu, adətən sıçramayan neyronlardan istifadə edən ənənəvi süni neyron şəbəkələrindən fərqlidir.

Paralel emal: beyin kimi, neyromorfik sistemlər də eyni vaxtda bir neçə işi yerinə yetirmək üçün paralel emaldan istifadə edir. Bu paralellik hesablamaları çoxlu sayda sadə emal vahidləri arasında paylamaqla əldə edilir.

Aşağı enerji istehlakı: Neyromorfik sistemlər beynin minimal enerji istehlakı ilə mürəkkəb hesablamaları yerinə yetirmək qabiliyyətindən ilham alaraq enerjiyə qənaət etməyi hədəfləyir. Bu, kənar hesablamalar və mobil cihazlardakı tətbiqlər üçün xüsusilə vacibdir.

Sinir Plastisitesi: Neyromorfik sistemlər tez-tez sinir plastikliyi konsepsiyasını özündə birləşdirir, sistemin uyğunlaşmasına və təcrübədən öyrənilməsinə imkan verir. Bu, beynin fəaliyyət nümunələri əsasında əlaqələri (sinapslar) yaratmaq və gücləndirmək qabiliyyətindən ilhamlanır.

Hadisəyə əsaslanan emal: Ənənəvi hesablamada olduğu kimi, məlumatları davamlı olaraq emal etmək əvəzinə, neyromorfik sistemlər çox vaxt hadisə ilə idarə olunur. Beynin necə işlədiyi kimi ətrafdakı dəyişikliklərə və ya hadisələrə cavab verirlər.

Neyromorfik hesablamanın robototexnika, sensor şəbəkələri, koqnitiv hesablamalar və süni intellekt kimi sahələrdə potensial tətbiqləri var. Tədqiqatçılar və mühəndislər maşın öyrənməsi və süni intellektdə irəliləyişlərə gətirib çıxaran, insan beyninin səmərəliliyini və uyğunlaşma qabiliyyətini daha yaxşı ələ keçirə bilən aparat və alqoritmlər hazırlamaq üzərində fəal işləyirlər.

Asiman Xəlili                                          

Vətən Naminə Mətbuat Xidməti