인지 컴퓨터

Cognitive computer

인지 컴퓨터는 인공지능과 기계학습 알고리즘을 인간 [1]뇌의 행동을 밀접하게 재현하는 집적회로(인쇄회로기판)에 하드와이어하는 컴퓨터이다.일반적으로 신경형 공학적 접근방식을 채택합니다.동의어는 신경형 칩과 인지 [2][3]칩입니다.

신경 네트워크와 딥 러닝 기술을 사용하여 구현된 인지 컴퓨터의 예는 IBM의 왓슨 [citation needed]기계입니다.IBM에 의한 후속 개발은 2014년 TrueNorth 마이크로칩 [4]아키텍처로,[1] 기존의 컴퓨터에 사용되는 폰 노이만 아키텍처보다 인간의 두뇌와 구조가 더 가깝도록 설계되었습니다.2017년 인텔은 "Loihi"에서 자체 버전의 인지 칩을 발표했으며, 2018년에는 대학 및 연구소에서 사용할 수 있을 예정입니다.인텔, 퀄컴 등은 뉴로모픽 프로세서를 꾸준히 개선하고 있으며, 인텔은 Pohoiki Beach [5][6]및 Springs 시스템을 갖추고 있습니다.

IBM TrueNorth 칩

16개의 TrueNorth 칩을 탑재한 DARPASyNAPS 보드

트루노스는 2014년 [7]IBM이 생산한 신경형 CMOS 집적회로다.4096개의 코어를 가진 칩 설계의 다코어 프로세서 네트워크입니다.각 코어에는 256개의 프로그램 가능한 시뮬레이션 뉴런이 있으며, 총 100만개 이상의 뉴런이 있습니다.차례로, 각 뉴런은 그들 사이에 신호를 전달하는 256개의 프로그램 가능한 "시냅스"를 가지고 있습니다.따라서 프로그램 가능한 시냅스의 총 수는 2억6800만(2)을28 조금 넘습니다.기본 트랜지스터 수는 54억 개다.

세부 사항

메모리, 계산 및 통신은 4096개의 신경 시냅스 코어로 각각 처리되기 때문에 TrueNorth는 von Neumann 아키텍처의 병목 현상을 방지하고 IBM이 기존 마이크로프로세서의 [8]10,000분의 1에 해당하는 전력 소비량과 전력 밀도를 주장할 정도로 매우 에너지 효율적입니다.SyNAPS 칩은 계산에 [9]필요한 전력만 소비하기 때문에 낮은 온도와 전력으로 작동합니다.Skyrmions는 [10][11]칩상의 시냅스 모델로 제안되어 왔다.

뉴런은 누출 통합 및 화재 모델을 [citation needed]단순화한 LLIF(Linear-Leek Integrate-and-Fire) 모델을 사용하여 에뮬레이트된다.

IBM에 따르면 클럭이[12] 없고 단항수로 작동하며 최대 [4][13]19비트까지 계산한다.상기 코어는 (a)동기 로직을 모두 사용하여 이벤트 구동되며 비동기 Packet Switched Mesh Network on Chip(NOC;[13] 패킷 교환 메쉬 네트워크 온 칩)을 통해 상호 접속됩니다.

IBM은 TrueNorth를 프로그래밍하고 사용할 수 있는 완전히 새로운 생태계를 개발했습니다.시뮬레이터, 새로운 프로그래밍 언어, 통합 프로그래밍 환경, 심지어 라이브러리도 [12]포함되었습니다.이전 테크놀로지(C++ 컴파일러 등)와의 하위 호환성이 없기 때문에 벤더에 의한 록인 리스크나 향후 [12]상용화를 저해할 가능성이 있는 기타 악영향이 발생합니다.

조사.

2018년에는 한 [14]장면에서 빠르게 움직이는 물체의 깊이를 추출하는 스테레오 비전 연구에 마스터 컴퓨터에 연결된 TrueNorth 네트워크 클러스터가 사용되었습니다.

인텔 Loihi 칩

Loihi (2017년 생산)라는 이름의 인텔의 자체 학습용 뉴로모픽 칩은 아마도 하와이안 해저산 Loiihi의 이름을 따서 명명되었으며, 인간의 뇌를 따라 설계된 상당한 전력 효율을 제공합니다.인텔은 Loihi가 뉴럴 네트워크 훈련에 필요한 범용 컴퓨팅 능력보다 약 1000배 에너지 효율이 높다고 주장하고 있습니다.이론적으로 이는 클라우드 연결과는 독립적으로 동일한 실리콘에 대한 기계 학습 훈련과 추론을 지원하며, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 또는 딥 러닝 뉴럴 네트워크를 사용하는 것보다 더 효율적입니다.인텔은 사람의 심장박동을 감시하고, 운동이나 식사 등의 이벤트 후에 판독을 하고, 인지 컴퓨팅 칩을 사용하여 데이터를 정상화하고, '정상' 심장박동을 산출하는 시스템을 가리킵니다.그런 다음 이상을 발견할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 사건이나 상태에도 대처할 수 있습니다.

Loihi 칩의 첫 번째 반복은 인텔의 14 nm 제조 공정을 사용하여 만들어졌으며, 각각 1,024개의 인공 뉴런 128개의 클러스터를 수용하여 총 131,072개의 시뮬레이션된 [15]뉴런을 가지고 있다.이는 약 1억3000만 개의 시냅스를 제공하는데, 이는 인간 두뇌의 800조 개의 시냅스와는 아직 멀고, 64 x 4096개의 [16]코어를 사용하여 약 2억5600만 개의 시냅스를 보유한 IBM의 TrueNorth에 뒤처져 있습니다.Loihi는 현재 USB 폼 [17][18]팩터로 40개 이상의 학술 연구 그룹에서 연구 목적으로 사용할 수 있습니다.최근의 개발에는 포호이키 [19]비치(Isaac Hale Beach Park, Pohoiki라고도 알려진)라는 이름의 64개의 핵심 칩이 포함되어 있습니다.

2019년 10월, Rutgers University의 연구진은 동시 [20]현지화와 매핑의 해결에 있어서의 인텔의 Loihi의 에너지 효율을 실증하는 연구 논문을 발표했습니다.

2020년 3월 인텔과 코넬 대학교는 인텔의 Loihi가 다양한 위험 물질을 인식하는 능력을 증명하는 연구 논문을 발표하였습니다.이러한 정보는 최종적으로 "질병 진단, 무기 및 폭발물 탐지, 마약 탐지, 연기 및 [21]일산화탄소 탐지"에 도움이 될 수 있습니다.

2021년 9월 인텔은 로히2를 출시했는데, 로히2는 거의 비슷하지만 [22]더 빠르다고 주장하고 있다.

스파이너

SpiNaker(Spiking Neural Network Architecture)는 맨체스터 [23]대학 컴퓨터 과학부의 Advanced Processor Technologies Research Group이 설계한 대규모 병렬, 다코어 슈퍼 컴퓨터 아키텍처입니다.

비판

비평가들은 왓슨의 경우와 같이 방 크기의 컴퓨터는 3파운드짜리 인간의 [24]두뇌에 대한 실행 가능한 대안이 아니라고 주장한다.또, 컴퓨팅 [25]자원 뿐만이 아니라, 정보의 다양한 소스 등, 많은 요소를 단일의 시스템으로 집약하는 것은 곤란하다고 하는 견해도 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b Witchalls, Clint (November 2014). "A computer that thinks". New Scientist. 224 (2994): 28–29. Bibcode:2014NewSc.224...28W. doi:10.1016/S0262-4079(14)62145-X.
  2. ^ Seo, Jae-sun; Brezzo, Bernard; Liu, Yong; Parker, Benjamin D.; Esser, Steven K.; Montoye, Robert K.; Rajendran, Bipin; Tierno, José A.; Chang, Leland; Modha, Dharmendra S.; Friedman, Daniel J. (September 2011). "A 45nm CMOS neuromorphic chip with a scalable architecture for learning in networks of spiking neurons". 2011 IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC): 1–4. doi:10.1109/CICC.2011.6055293. ISBN 978-1-4577-0222-8. S2CID 18690998. Retrieved 21 December 2021.
  3. ^ "Samsung plugs IBM's brain-imitating chip into an advanced sensor". Engadget. Retrieved 21 December 2021.
  4. ^ a b "The brain's architecture, efficiency… on a chip". IBM Research Blog. 2016-12-19. Retrieved 2021-08-21.
  5. ^ 인텔의 Pohoiki Beach, 64칩 뉴로모픽 시스템, 연구 테스트의 획기적인 결과 제공
  6. ^ "Korean Researchers Develop World's First Skyrmion-based Artificial Synapse Component". 30 March 2020.
  7. ^ Merolla, P. A.; Arthur, J. V.; Alvarez-Icaza, R.; Cassidy, A. S.; Sawada, J.; Akopyan, F.; Jackson, B. L.; Imam, N.; Guo, C.; Nakamura, Y.; Brezzo, B.; Vo, I.; Esser, S. K.; Appuswamy, R.; Taba, B.; Amir, A.; Flickner, M. D.; Risk, W. P.; Manohar, R.; Modha, D. S. (2014). "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface". Science. 345 (6197): 668–73. Bibcode:2014Sci...345..668M. doi:10.1126/science.1254642. PMID 25104385. S2CID 12706847.
  8. ^ https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/how-ibm-got-brainlike-efficiency-from-the-truenorth-chip IBM이 TrueNorth 칩에서 브레인급 효율성을 얻은 방법
  9. ^ "Cognitive computing: Neurosynaptic chips". IBM. 11 December 2015.
  10. ^ Song, Kyung Mee; Jeong, Jae-Seung; Pan, Biao; Zhang, Xichao; Xia, Jing; Cha, Sunkyung; Park, Tae-Eon; Kim, Kwangsu; Finizio, Simone; Raabe, Jörg; Chang, Joonyeon; Zhou, Yan; Zhao, Weisheng; Kang, Wang; Ju, Hyunsu; Woo, Seonghoon (March 2020). "Skyrmion-based artificial synapses for neuromorphic computing". Nature Electronics. 3 (3): 148–155. arXiv:1907.00957. doi:10.1038/s41928-020-0385-0. S2CID 195767210.
  11. ^ "Neuromorphic computing: The long path from roots to real life". 15 December 2020.
  12. ^ a b c "IBM Research: Brain-inspired Chip". www.research.ibm.com. 9 February 2021. Retrieved 2021-08-21.
  13. ^ a b Andreou, Andreas G.; Dykman, Andrew A.; Fischl, Kate D.; Garreau, Guillaume; Mendat, Daniel R.; Orchard, Garrick; Cassidy, Andrew S.; Merolla, Paul; Arthur, John; Alvarez-Icaza, Rodrigo; Jackson, Bryan L. (May 2016). "Real-time sensory information processing using the TrueNorth Neurosynaptic System". 2016 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS): 2911. doi:10.1109/ISCAS.2016.7539214. ISBN 978-1-4799-5341-7. S2CID 29335047.
  14. ^ "Stereo Vision Using Computing Architecture Inspired by the Brain". IBM Research Blog. 2018-06-19. Retrieved 2021-08-21.
  15. ^ 인텔이 뉴로모픽 칩을 개발한 이유.2017년 9월 29일 www.ZDNet.com
  16. ^ "인텔, 로이히 뉴로모픽 칩 공개, 인공두뇌 IBM 추격"2017년 10월 17일AITrends.com
  17. ^ "Intel Ramps up Neuromorphic Computing Effort with New Research Partners TOP500 Supercomputer Sites".
  18. ^ http://niceworkshop.org/wp-content/uploads/2018/05/Mike-Davies-NICE-Loihi-Intro-Talk-2018.pdf[베어 URL PDF]
  19. ^ "Intel's Neuromorphic Loihi Processor Scales to 8M Neurons, 64 Cores - ExtremeTech".
  20. ^ Tang, Guangzhi; Shah, Arpit; Michmizos, Konstantinos. (2019). "Spiking neural network on neuromorphic hardware for energy-efficient unidimensional SLAM". 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS): 4176–4181. arXiv:1903.02504. doi:10.1109/IROS40897.2019.8967864. ISBN 978-1-7281-4004-9. S2CID 70349899.
  21. ^ Imam, Nabil; Cleland, Thomas A. (2020). "Rapid online learning and robust recall in a neuromorphic olfactory circuit". Nature Machine Intelligence. 2 (3): 181–191. arXiv:1906.07067. doi:10.1038/s42256-020-0159-4. S2CID 189928531.
  22. ^ "Neuromorphic Computing - Next Generation of AI". Intel.
  23. ^ "Research Groups: APT - Advanced Processor Technologies (School of Computer Science - the University of Manchester)".
  24. ^ Neumeier, Marty (2012). Metaskills: Five Talents for the Robotic Age. Indianapolis, IN: New Riders. ISBN 9780133359329.
  25. ^ Hurwitz, Judith; Kaufman, Marcia; Bowles, Adrian (2015). Cognitive Computing and Big Data Analytics. Indianapolis, IN: John Wiley & Sons. p. 110. ISBN 9781118896624.

추가 정보