Краткая история нейроморфных компьютеров

Как осуществляются вычисления в природе? В попытках ответить на этот вопрос, так или иначе, на ум приходит биологическая нервная система, хотя и в других проявлениях жизни существует множество примеров вычислений. Некоторые примеры включают растения [1–5], бактерии [6], простейшие организмы [7] и рои [8]. Большинство попыток понять биологические нервные системы располагаются вдоль спектра. На одном конце осуществляются попытки имитировать наблюдаемые физические свойства нервной системы. Эти модели обязательно содержат параметры, которые следует настроить, чтобы они соответствовали биофизическим и архитектурным свойствам природной модели. Примеры такого подхода включают в себя нейроморфную цепь Боахена (Boahen) и процессор Neurogrid [9], разработанные в Стэнфордском университете, математическую модель спайковых нейронов Ижикечива (Izhikevich) [10] и крупномасштабное моделирование Элиасмита (Eliasmith) [11]. На другом конце спектра отказываются от биологического подражания в попытке решить проблемы, связанные с мозгом, такие как восприятие, планирование и управление, с помощью алгоритмов. Обычно это называется машинным обучением. К алгоритмическим примерам можно отнести максимизацию опорных векторов [12], кластеризацию методом k-средних [13] и использование метода случайных лесов [14]. Многие подходы попадают вдоль спектра между подражанием и машинным обучением. К таким методам относятся нейроморфные процессоры CAVIAR [15] и CogniMem [16], а также нейросинаптическое ядро IBM [17]. Более десяти лет мы искали альтернативный подход за пределами типичного спектра, задавая себе простой, но важный вопрос: как мозг может обрабатывать данные, учитывая, что он создан из энергозависимых компонентов? Изучение этого вопроса привело нас к формализованной теории вычислений на основе обучения Хебба и анти-Хебба (AHaH), разработкам нейроморфного сопроцессора под названием «термодинамическое ОЗУ» и многообещающим результатам первого мемристора компании Knowm, имитирующего принцип действия синапсов. Но прежде чем мы поговорим о перспективах нейроморфных вычислений, давайте взглянем на основные наработки и события, которые привели к текущему положению вещей в этой области.

• 14:46 Держать или продавать: до решения по Ethereum-ETF осталось несколько часов
• 14:46 Биткоин-биржа Kuna провела переговоры о продаже бизнеса в Украине
• 14:08 Нацбанк Украины ограничит физлицам количество P2P-операций
• 13:47 Открытый интерес к фьючерсам на Ethereum впервые превысил $15,6 млрд
• 13:31 Ethereum уже почти $4000. Почему?
• 13:26 Как далекий от криптовалют документалист при помощи мамы и $2500 снял фильм о крахе FTX
• 12:33 Дело о взятке в 2718 BTC поступило в подмосковный суд
• 11:28 Posidex Technologies первой в Индии разработала технологию блокчейна с нулевым разглашением