Neuromorfno računarstvo, polje koje primenjuje principe neuronauke za razvoj računarskih sistema koji oponašaju funkciju i strukturu ljudskog mozga, postavlja visoke izazove u svetu računarske tehnologije. Iako je ovo polje u fazi razvoja, stručnjaci tvrde da će njegovo dalji napredak biti ključan za konkurisanje s trenutnim računarskim metodama, naročito u oblasti veštačke inteligencije i drugih naprednih aplikacija.
U pregledu objavljenom u časopisu Priroda, tim od 23 istraživača, uključujući dva sa Univerziteta Kalifornije u San Dijegu, predstavio je detaljnu mapu puta za ostvarivanje ovog cilja. Iako se ne očekuje jedno univerzalno rešenje za neuromorfne sisteme, autori veruju da će se razviti niz specifičnih hardverskih rešenja sa različitim karakteristikama koja će zavisiti od potreba specifičnih aplikacija.
Neuromorfno računarstvo se široko primenjuje u različitim industrijama, uključujući naučno računanje, veštačku inteligenciju, proširenu i virtuelnu stvarnost, nosive uređaje, pametne gradove i mnoge druge oblasti. Prednosti neuromorfnih čipova, kao što su visoka energetska efikasnost, prostorna kompaktnost i izuzetne performanse, već su postale očigledne, a potencijal za revoluciju u industriji je ogroman. Neuromorfni sistemi mogli bi čak preteći tradicionalne računare u pogledu efikasnosti i energetske potrošnje, što je od ključne važnosti s obzirom na to da se predviđa udvostručavanje potrošnje električne energije u AI sistemima do 2026. godine.
Prema Gertu Cauvenberghsu, profesoru sa Univerziteta Kalifornija u San Dijegu i jednom od autora rada, neuromorfno računarstvo postaje sve relevantnije zbog ubrzanog rasta potrošnje resursa u AI sistemima. „Neuromorfno računanje je danas posebno relevantno, jer se suočavamo sa izazovima vezanim za skaliranje AI sistema, kako u pogledu napajanja, tako i resursa,“ rekao je Cauvenberghs.
Sama priroda neuromorfnih čipova omogućava dinamičko i visoko fleksibilno računanje. Tim koji vodi Cauvenberghs je 2022. godine razvio neuromorfni čip koji može pokretati širok spektar AI aplikacija, koristeći samo delić energije koji bi inače bila potrebna za računarske platforme zasnovane na opštoj nameni. Ovaj napredak otvara mogućnosti za primene u realnim situacijama, poput robotike i zdravstva.
Kako bi neuromorfno računarstvo dostiglo potrebnu veličinu i efikasnost, autori rada predlažu nekoliko ključnih karakteristika koje moraju biti optimizovane. Jedan od tih faktora je retkost, što je od suštinskog značaja za efikasnost ljudskog mozga. Mozak formira brojne neuronske veze pre nego što selektivno uklanja one koje nisu potrebne, čime se optimizuje prostorna efikasnost i održava visoki nivo informacija. Ako se ovaj proces uspešno replicira, neuromorfni sistemi bi mogli postati energetski efikasniji i kompaktniji.
„Proširiva skalabilnost i superiorna efikasnost proizilaze iz ogromnog paralelizma i hijerarhijske strukture u neuralnoj reprezentaciji, koji kombinovanjem gustih lokalnih sinaptičkih veza sa retkim globalnim povezivanjem mogu optimizovati procesiranje informacija,“ objašnjava Cauvenberghs.
Pored toga, autori ističu važnost nastavka saradnje između akademske zajednice i industrije, kao i razvoja novih programskih jezika specifičnih za neuromorfno računarstvo. Ova saradnja će pomoći u razvoju novih tehnologija i arhitektura koje će omogućiti masovnu primenu neuromorfnih sistema.
Neuromorfno računarstvo je na kritičnom mestu u svom razvoju. Dalji napredak u ovom polju zavisi od optimizacije ključnih karakteristika, kao i od razvoja novih tehnologija i saradnje među istraživačima i industrijom. Iako je pred neuromorfim računarima još mnogo izazova, njihov potencijal da transformišu oblasti poput veštačke inteligencije, robotike i zdravstvene zaštite je ogroman. Ako se nastavi s napretkom, neuromorfni sistemi mogu postati osnovna tehnologija za buduće računarstvo, nudeći izuzetnu efikasnost, brzinu i nisku potrošnju energije.