Un computer neuromorfo in grado di simulare 8 milioni di neuroni è nelle notizie. Il termine "neuromorfo" suggerisce un design che può imitare il cervello umano. E il calcolo neuromorfo? Viene descritto come l'utilizzo di sistemi di integrazione su larga scala con circuiti elettrici analogici che imitano le architetture neurobiologiche nel nostro sistema.

È qui che interviene Intel, e significativamente così. Il chip Loihi applica i principi trovati nei cervelli biologici alle architetture dei computer. Il vantaggio per gli utenti è che possono elaborare le informazioni fino a 1, 000 volte più veloce e 10, 000 volte più efficiente delle CPU per applicazioni specializzate, per esempio., codifica sparsa, problemi di ricerca di grafi e soddisfacimento di vincoli.

Il suo comunicato stampa di lunedì recitava "Pohoiki Beach di Intel, un sistema neuromorfo a 64 chip, Fornisce risultati rivoluzionari nei test di ricerca." Pohoiki Beach è l'ultimo sistema neuromorfo di Intel.

Intel sta celebrando che un sistema neuromorfo da 8 milioni di neuroni che comprende 64 chip di ricerca Loihi, nome in codice Pohoiki Beach, è ora disponibile per la più ampia comunità di ricerca. La notizia significa che Intel sta fornendo una maggiore scala e capacità di calcolo ai partner di ricerca Intel.

Questo è in gran parte il motivo per cui questo è un grosso problema:Pohoiki Beach sarà ora disponibile per quelli che Intel segnala come "60 partner dell'ecosistema". Utilizzeranno il sistema per progetti che comportano problemi di elaborazione complessi che richiedono un'elevata intensità di elaborazione.

Spettro IEEE enunciato chiaramente il vantaggio. "I ricercatori possono utilizzare il sistema Pohoiki Beach a 64 chip per creare sistemi [il sistema Pohoiki Beach è costituito da più schede Nahuku e contiene 64 chip Loihi] che apprendono e vedono il mondo più come gli umani".

Ricco Uhlig, amministratore delegato di Intel Labs, hanno detto di essere rimasti colpiti dai loro primi risultati "mentre ridimensioniamo Loihi per creare sistemi neuromorfici più potenti".

Chi sono alcuni di questi "partner dell'ecosistema"? Per uno, Workshop di ingegneria della cognizione neuromorfa Telluride, un evento di tre settimane che termina il 19 luglio, in cui Intel è sponsor platino, mette in dubbio le capacità di adattamento a una gamba protesica, tracciamento di oggetti utilizzando telecamere basate su eventi emergenti, e dedurre input tattili alla pelle elettronica di un robot iCub.

Chris Eliasmith, professore all'Università di Waterloo, era entusiasta dei numeri di consumo energetico. "Con il chip Loihi siamo stati in grado di dimostrare un consumo energetico 109 volte inferiore eseguendo un benchmark di deep learning in tempo reale rispetto a una GPU, e un consumo energetico 5 volte inferiore rispetto all'hardware di inferenza IoT specializzato."

Kyle Wiggers in VentureBeat ha approfondito alcuni dettagli tecnici che circondano Loihi:la sua toolchain di sviluppo "comprende l'API Python di Loihi, un compilatore, e un set di librerie di runtime per la creazione e l'esecuzione di SNN su Loihi. Fornisce un modo per creare un grafico di neuroni e sinapsi con configurazioni personalizzate, come il tempo di decadimento, peso sinaptico, e soglie di picco, e un mezzo per simulare quei grafici iniettando picchi esterni attraverso regole di apprendimento personalizzate."

Tutto sommato, Il lavoro di Intel su un sistema neuromorfo potrebbe influenzare una prossima generazione di IA. Lungo e corto, non sprecare tempo ed energie soffermandoti solo sulla logica del computer convenzionale. Portalo avanti per la ricerca di laboratorio che ci avvicina alla cognizione simile a quella umana.

"Una prossima generazione in arrivo estenderà l'IA in aree che corrispondono alla cognizione umana, come l'interpretazione e l'adattamento autonomo. Questo è fondamentale per superare la cosiddetta "fragilità" delle soluzioni di intelligenza artificiale basate sull'addestramento e l'inferenza della rete neurale, che dipendono da letterale, visioni deterministiche degli eventi che mancano di contesto e di comprensione del senso comune".

Intel Labs ha dichiarato che sta "guidando la ricerca informatica che contribuisce a questa terza generazione di intelligenza artificiale. Le aree chiave di interesse includono l'informatica neuromorfica, che si occupa di emulare la struttura neurale e il funzionamento del cervello umano, così come il calcolo probabilistico, che crea approcci algoritmici per affrontare l'incertezza, ambiguità, e contraddizione nel mondo naturale."

Nel 2017, Intel ha presentato Loihi come "il suo primo chip di ricerca neuromorfo". Un anno dopo, Intel stava costruendo una comunità di ricerca per promuovere lo sviluppo di algoritmi neuromorfici, software e applicazioni.

Aspettare, cosa c'è di sbagliato nelle reti neurali addestrate? Da quando non fanno il loro lavoro? -Senior Editor Samuel Moore in Spettro IEEE :Le reti neurali odierne soffrono di dimenticanze catastrofiche. "Se provassi a insegnare a una rete neurale addestrata a riconoscere qualcosa di nuovo, un nuovo segnale stradale, diciamo, semplicemente esponendo la rete al nuovo input, interromperebbe così tanto la rete che diventerebbe terribile nel riconoscere qualsiasi cosa."

Moore ha aggiunto che "le reti neurali tradizionali non comprendono davvero le caratteristiche che stanno estraendo da un'immagine nel modo in cui le fanno i nostri cervelli".

© 2019 Science X Network