Az IBM és az Intel által gyártott, agyi ihletésű "neuromorfikus" mikrochipek nem csak a mesterséges intelligenciára lehetnek jók. Egy új tanulmány szerint ideálisak a számítások egy olyan osztályához, amely számos területen hasznos, többek között az orvosi röntgenképek és a pénzügyek elemzésében.
A neuromorfikus chipek jellemzően többféle módon utánozzák az idegsejtek működését, például sok számítást párhuzamosan futtatnak. Emellett, ahogy a biológiai neuronok is számolnak és tárolnak adatokat, a neuromorf hardverek gyakran igyekeznek egyesíteni a processzorokat és a memóriát, ami potenciálisan csökkenti azt az energia- és időveszteséget, amelyet a hagyományos számítógépek az adatok e komponensek közötti ingázással veszítenek. Továbbá, míg a hagyományos mikrochipek az áramkörök működésének koordinálására rendszeres időközönként aktiválódó órajeleket használnak, a neuromorfikus architektúrában az aktivitás gyakran pont jellegű, és csak akkor indul be, ha az elektromos töltés elér egy bizonyos értéket, hasonlóan ahhoz, ami a mi agyunkban történik.
A tudósok szerint a neuromorfikus számítógépek jól alkalmazhatók az úgynevezett Monte Carlo-módszerekben, ahol a problémákat lényegében játékként kezelik, és a megoldásokhoz a játékok sok véletlenszerű szimulációján vagy "sétáján" keresztül jutnak el. A kutatók a Nature Electronics című folyóirat online kiadásában részletezték erről szóló eredményeiket.
Ahogyan korábbi kutatások megállapították, hogy a kvantumszámítástechnika "kvantumelőnyt" mutathat a klasszikus számítástechnikával szemben, nagyszámú probléma esetében, a kutatók felfedezték, hogy (a diszkrét idejű Markov-láncokon keresztül történő) véletlen séták esetében "neuromorfikus előny" állhat fenn. Ha egy problémát társasjátékként képzelünk el, akkor a "lánc" itt azt jelenti, hogy a játékot állapotok vagy terek sorozatán való áthaladással játsszuk. A "Markov-lánc" azt jelenti, hogy a következő tér, ahová a játékban léphetünk, csak az aktuális téren múlik, és nem az előzményektől függ, mint az olyan társasjátékokban, mint a Monopoly. A "diszkrét idejű" egyszerűen azt jelenti, hogy "a térváltások között egy meghatározott időintervallum (egy forduló) telik el" - mondta Darby Smith, a tanulmány vezető szerzője, az albuquerque-i Sandia Nemzeti Laboratórium alkalmazott matematikusa.
Az IBM TrueNorth és az Intel Loihi neuromorfikus chipekkel, egy szerver kategóriájú Intel Xeon E5-2662 CPU-val és egy Nvidia Titan Xp GPU-val végzett kísérletek során a tudósok megállapították, hogy amikor e problémaosztályban nagyléptékű megoldásokra kerül sor, a neuromorfikus chipek energiafogyasztás szempontjából hatékonyabbak a hagyományos félvezetőknél, idő szempontjából pedig versenyképesek, ha nem jobbnak.
"Nagyon hiszek abban, hogy a neuromorfikus számítástechnika az MI számára nagyon izgalmas, és hogy az agy által inspirált hardverek okosabb és erősebb MI-hez fognak vezetni. Ugyanakkor annak megmutatásával, hogy a hagyományos számítástechnikai alkalmazásoknál is hatásosabb lehet a neuromorf számítástechnika, ez a technológia sokkal szélesebb körű hatást gyakorolhat a társadalomra" - mondta James Bradley Aimone, a Sandia elméleti idegtudósa, hozzátéve, hogy ennek a megközelítésnek az alkalmazásai mindenhol megtalálhatók.
Számos új alkalmazás lehetséges. Például a részvények és opciók modellezése a pénzügyi piacokon, a röntgensugarak csontokkal és lágyszövetekkel való kölcsönhatásának jobb megértése, az információ mozgásának nyomon követése a társadalmi hálózatokban, valamint annak modellezése, hogyan terjednek a betegségek a populációs klasztereken keresztül - jegyezte meg Smith.
Az, hogy bizonyos problémák esetében a neuromorfikus előnyök fennállhatnak, "nem jelenti, hogy az agy által inspirált számítógépek mindent jobban tudnak csinálni, mint a normál számítógépek. A számítástechnika jövője valószínűleg a különböző technológiák keveréke lesz. Nem azt akarjuk mondani, hogy a neuromorfikus mindent kiszorít majd" - figyelmeztetett Aimone.
