გერმანიის Technische Universität Dresden-ის მკვლევარებმა ცოტა ხნის წინ გამოაქვეყნეს გარღვევა კვლევა, რომელიც ასახავს ნეირომორფული გამოთვლის ახალ მატერიალურ დიზაინს, ტექნოლოგიას, რომელსაც შეიძლება ჰქონდეს რევოლუციური გავლენა როგორც ბლოკჩეინზე, ასევე AI-ზე.
ტექნიკის გამოყენებით, სახელწოდებით "რეზერვუარის გამოთვლა", გუნდმა შეიმუშავა ნიმუშის ამოცნობის მეთოდი, რომელიც იყენებს მაგნონების მორევს ალგორითმული ფუნქციების შესასრულებლად მყისიერად.
მკვლევარებმა არა მხოლოდ შეიმუშავეს და გამოსცადეს ახალი რეზერვუარის მასალა, არამედ მათ ასევე აჩვენეს ნეირომორფული გამოთვლის პოტენციალი სტანდარტულ CMOS ჩიპზე მუშაობისთვის, რამაც შეიძლება დაარღვიოს როგორც ბლოკჩეინი, ასევე ხელოვნური ინტელექტი (AI).
კლასიკური კომპიუტერები, როგორიცაა სმარტფონები, ლეპტოპები და მსოფლიოს სუპერკომპიუტერების უმრავლესობა, იყენებენ ბინარულ ტრანზისტორებს, რომლებიც შეიძლება იყოს ჩართული ან გამორთული (გამოხატული როგორც "ერთი" ან "ნულოვანი").
ნეირომორფული კომპიუტერები იყენებენ პროგრამირებად ფიზიკურ ხელოვნურ ნეირონებს ტვინის ორგანული აქტივობის იმიტაციისთვის. ორობითი სისტემების დამუშავების ნაცვლად, ეს სისტემები აგზავნიან სიგნალებს ნეირონების სხვადასხვა შაბლონზე დროის დამატებითი ფაქტორით.
მიზეზი, რის გამოც ეს მნიშვნელოვანია ბლოკჩეინისა და ხელოვნური ინტელექტის სფეროებისთვის, არის ის, რომ ნეირომორფული კომპიუტერები ფუნდამენტურად შესაფერისია შაბლონების ამოცნობისა და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებისთვის.
ორობითი სისტემები გამოთვლისთვის იყენებენ ლოგიკურ ალგებრას. ამ მიზეზით, კლასიკური კომპიუტერები უცვლელი რჩება, როდესაც საქმე ეხება ციფრებს. თუმცა, როდესაც საქმე ეხება შაბლონის ამოცნობას, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც მონაცემები ხმაურიანია ან აკლია ინფორმაცია, ეს სისტემები იბრძვიან.
სწორედ ამიტომ, კლასიკურ სისტემებს მნიშვნელოვანი დრო სჭირდება რთული კრიპტოგრაფიული თავსატეხების გადასაჭრელად და რატომ არის ისინი სრულიად შეუფერებელი სიტუაციებისთვის, როდესაც არასრული მონაცემები ხელს უშლის მათემატიკაზე დაფუძნებულ ამოხსნას.
მაგალითად, ფინანსების, ხელოვნური ინტელექტისა და ტრანსპორტის სექტორებში, რეალურ დროში მონაცემების უსასრულო ნაკადია. კლასიკური კომპიუტერები ებრძვიან ჩაკეტილ პრობლემებს - მაგალითად, უმართავი მანქანების გამოწვევა, ჯერჯერობით, რთული აღმოჩნდა გამოთვლითი პრობლემების სერიამდე "ჭეშმარიტი/მცდარი".
ამასთან, ნეირომორფული კომპიუტერები შექმნილია იმ პრობლემების მოსაგვარებლად, რომლებიც დაკავშირებულია ინფორმაციის ნაკლებობასთან. სატრანსპორტო ინდუსტრიაში, კლასიკური კომპიუტერისთვის შეუძლებელია ტრაფიკის ნაკადის პროგნოზირება, რადგან ძალიან ბევრი დამოუკიდებელი ცვლადია. ნეირომორფულ კომპიუტერს შეუძლია მუდმივად რეაგირება რეალურ დროში მონაცემებზე, რადგან ის არ ამუშავებს მონაცემთა წერტილებს ერთდროულად.
ამის ნაცვლად, ნეირომორფული კომპიუტერები აწარმოებენ მონაცემებს შაბლონური კონფიგურაციების საშუალებით, რომლებიც ფუნქციონირებს გარკვეულწილად ადამიანის ტვინის მსგავსად. ადამიანის ტვინი ანათებს სპეციფიკურ შაბლონებს კონკრეტულ ნერვულ ფუნქციებთან მიმართებაში და როგორც შაბლონები, ასევე ფუნქციები შეიძლება შეიცვალოს დროთა განმავლობაში.
ამავე თემაზე: როგორ მოქმედებს კვანტური გამოთვლები ფინანსურ ინდუსტრიაზე?
ნეირომორფული გამოთვლის მთავარი უპირატესობა ის არის, რომ კლასიკურ და კვანტურ გამოთვლებთან შედარებით, მისი ენერგიის მოხმარების დონე უკიდურესად დაბალია. ეს ნიშნავს, რომ ნეირომორფულ კომპიუტერებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად შეამცირონ ხარჯები დროისა და ენერგიის თვალსაზრისით, როდესაც საქმე ეხება როგორც ბლოკჩეინის მუშაობას, ასევე არსებულ ბლოკჩეინებზე ახალი ბლოკების მოპოვებას.
ნეირომორფულ კომპიუტერებს შეუძლიათ ასევე უზრუნველყონ მანქანური სწავლების სისტემების მნიშვნელოვანი დაჩქარება, განსაკუთრებით ისეთები, რომლებიც ურთიერთობენ რეალურ სამყაროში სენსორებთან (თვითმართვადი მანქანები, რობოტები) ან ისინი, რომლებიც ამუშავებენ მონაცემებს რეალურ დროში (კრიპტო ბაზრის ანალიზი, სატრანსპორტო ჰაბები).
შეაგროვეთ ეს სტატია NFT-ის სახით შევინარჩუნოთ ეს მომენტი ისტორიაში და გამოხატოთ თქვენი მხარდაჭერა დამოუკიდებელი ჟურნალისტიკის მიმართ კრიპტო სივრცეში.
წყარო: https://cointelegraph.com/news/new-research-shows-how-brain-like-computers-could-revolutionize-blockchain-and-ai