本文将深入探讨神经形态计算背后的技术原理，以及这项技术如何快速改变我们使用计算机进行创造的方式！
随着人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）、人工智能机器人以及自动化生产线等先进技术的蓬勃发展，计算机的工作负载也在持续增加。
如今，依赖半导体芯片的传统计算机在处理速度、能耗、散热效率以及小型化方面正逼近极限。为了突破这些瓶颈，新的计算范式呼之欲出。
神经形态计算应运而生！这项技术使计算机科学家和神经形态工程师能够构建类似人脑运作方式的计算机。请继续阅读，深入了解这项前沿计算技术的方方面面！
什么是神经形态计算？
神经形态计算是一种模仿人脑功能的新型计算机架构。计算机科学家致力于创造出模拟生物神经元及其突触的人工神经元原型。
人脑在一个仅 1260立方厘米 的紧凑空间内，拥有约 860亿个神经元。这些神经元之间的突触连接控制着记忆、视觉、推理、逻辑思维、运动以及身体的许多其他功能。更值得一提的是，大脑的处理单元具有极高的能效，无需外部冷却系统。
因此，真正的神经形态计算机的功能将与人脑相似，但它将采用人工突触设备、CPU和GPU来实现。此外，这些计算机将能够适应环境变化，而不是完全依赖预先编程的指令，这与大多数超级计算机和个人计算机的工作方式截然不同。
例如，英特尔Loihi 2 是第二代神经形态研究芯片。每个芯片包含约100万个合成神经元，旨在模拟计算系统中的生物大脑系统。它由Lava软件框架驱动，这是一个用于神经形态计算研究和开发的开源操作系统。
神经形态工程
神经形态工程是计算机科学家们致力于学习和设计用于神经形态计算的计算机组件的领域，例如神经形态芯片、人工突触设备以及节能策略等。
在这个技术研发领域中，工程师们还会研究模仿人类感觉系统的神经形态传感器，例如眼睛、皮肤和神经冲动等。
神经形态计算：关键原理和概念
- 生物启发：模拟人脑神经网络的结构和功能。
- 脉冲神经元：通过脉冲或活动尖峰进行通信的人工神经元。
- 并行处理：实现同步数据处理，与大脑的并行信息处理方式相似。
- 事件驱动处理：侧重于相关的数据变化，通过避免不必要的持续计算来节省能量。
- 突触可塑性：促进人工神经元之间可适应的连接，从而实现学习和记忆功能。
- 低功耗策略：优先考虑能源效率，使其适用于移动和边缘计算应用。
- 实时处理：非常适合需要快速决策的应用，例如机器人和自主系统。
- 神经形态硬件：一种针对神经形态计算任务优化的专用硬件架构。
- 认知计算：旨在开发具有认知功能的系统，例如感知和决策。
- 跨学科方法：结合神经科学、计算机科学和工程学来推进神经形态计算系统的发展。
接下来，我们将深入探讨神经形态计算的工作原理。
神经形态计算如何工作？
神经形态计算采用的硬件组件受到生物大脑中神经元和突触结构和功能的启发。其主要形式是脉冲神经网络（SNN），其中的节点（称为脉冲神经元）像生物神经元一样管理和存储数据。
人工突触装置在脉冲神经元之间建立连接。这些装置采用模拟电路来传输类似于大脑信号的电信号。与使用二进制编码的传统计算机不同，脉冲神经元直接测量和编码离散的模拟信号变化。
神经形态计算的硬件组件
图片来源： 英特尔
#1. 脉冲神经元和突触装置
合成神经元使用脉冲状电信号来处理和传输数据。它们与突触装置相连。
突触装置复制生物大脑中的突触功能。它使脉冲神经元之间能够进行通信。
#2. 模拟电路
这些电路使用模拟技术处理电信号，模拟大脑信号的特性。
#3. 忆阻器
这些非易失性电阻器可以存储和处理信息，在神经形态硬件中广泛使用。
#4. 神经形态芯片
神经形态芯片是专为神经形态计算任务设计的专用集成电路。这些芯片通常基于丝状氧化物电阻存储技术（OxRAM）。
#5. 神经核心
这些是专用于运行神经网络模拟和计算的处理单元。
#6. 事件驱动传感器
这些先进传感器检测数据变化并触发神经反应，从而优化能源效率。例如，基于事件的视觉传感器（EVS）可以通过分析像素的照明变化来更快地传输数据，并且具有更低的延迟。
#7. 内存单元
用于保留信息并促进神经形态系统学习的存储组件。
#8. 神经形态硬件平台
旨在支持和执行神经形态计算应用程序的综合系统。
#9. 数模转换器
DAC将数字数据转换为模拟信号，以便进行神经处理。
神经形态计算的软件组件
图片来源： 英特尔
#1. 神经网络模拟器
这些程序模拟脉冲神经网络的行为，可以在神经形态计算机上进行测试和实验。
#2. 神经形态软件框架
先进的软件，有助于开发和模拟神经形态计算的神经形态模型和算法。
#3. 学习算法
这些软件例程使人工神经网络能够通过训练逐渐适应并提高其性能。
#4. 神经形态编程库
一组预先编写的代码和函数的集合，用于简化神经形态应用程序的开发。
#5. 神经形态视觉软件
专为处理神经形态视觉系统（例如基于事件的相机）中的视觉数据而设计的软件。
#6. 神经形态模拟器
这些专用工具允许开发人员在传统计算机系统上模拟神经形态硬件的行为，以便进行测试和调试。
#7. 用户界面软件
图形用户界面（GUI）或命令行界面（CLI）促进神经形态硬件和更高级别计算系统之间的通信，并进一步促进集成到更广泛的应用程序中。
#8. 神经形态软件开发套件
这些是全面的SDK包，提供用于构建神经形态应用程序的工具、库和文档。
神经形态计算的用例
自动驾驶汽车
神经形态硬件和算法可以帮助自动驾驶汽车做出实时决策，从而提高在复杂交通场景下的安全性和导航能力。
图像识别
神经形态计算可以通过有效处理视觉数据来增强图像识别，这在实时面部识别和物体检测等应用中具有巨大潜力。
自然语言处理
神经形态计算可以提高人工智能聊天机器人、虚拟助理和人工智能数据分析工具等中的语音和语言理解能力，带来更加自然和响应式的交互体验。
节能计算
物联网和工业物联网需要超小型计算机在尽可能少的能源供应下具有本地处理能力。神经形态计算技术将使物联网硬件开发人员能够生产更高效、更智能的小工具来控制家庭、办公室和工业设施。
另请阅读：IIoT 与 IoT：差异和相似之处
网络安全
在网络安全和互联网数据隐私生态系统中，神经形态计算可以通过分析网络流量模式来辅助异常检测，从而更有效地识别潜在的安全威胁。
学习资源
#1. 从头开始使用Python构建神经网络：Udemy
这个 Udemy 的 Python神经网络课程 为你提供神经形态计算和机器学习方面的实践经验。它教你如何使用简单的 Python 从头开始编程神经网络。
本课程将向你介绍隐藏层和激活函数，以开发更有用的网络，并帮助你了解输入层、输出层、权重、误差函数以及准确性等方面。
#2. 神经形态计算：Class Central
这个免费的 在线课程 可通过 YouTube 访问，你可以在方便的时间学习。课程时长超过半小时。
它分为多个部分，例如像大脑一样工作的机器、图灵-冯·诺依曼范式的终结、ATI 工作温度范围 VS 认知能力（EQ）、全局能耗和计算极限等。
#3. 神经形态计算原理和组织
通过阅读本书，你将了解神经形态计算的原理和组织。它还专注于具有学习能力的神经网络的容错可扩展硬件的构建技术。
除了分享神经形态计算系统的概述之外，它还可以让你探索人工神经网络的基础知识。这本书还讨论了人工神经元和进化。此外，你还将学习神经网络的各种实现方法，例如神经元模型、存储技术和神经元间通信网络。
该资源对于那些愿意在硬件中开发高效神经形态系统的人来说将是有益的。本书讨论的其他主题包括构建脉冲神经网络架构、新兴记忆技术、神经形态系统架构等方面的挑战。
#4. 神经形态计算及其他：并行、近似、近内存和量子
本书对神经形态计算、近似计算、内存计算、并行计算和量子计算等一些新趋势进行了比较讨论，可以帮助你克服摩尔定律的局限性。
该资源展示了如何使用上述范例来增强计算能力，特别有助于解决开发人员在面对计算能力增加带来的扩展限制时遇到的难题。此外，本书还提供了神经形态计算的最新概述和其他范例的基本细节。
#5. 神经形态工程
读完本书后，你将从科学家、计算机架构师和算法设计师这三个不同专业人士的角度，对神经拟态工程有一个完整的了解。
无论你来自哪个背景，它都可以让你通过不同学科理解概念并欣赏这个领域。除此之外，该资源还重点介绍神经元建模、神经形态电路、神经工程框架、神经架构和基于事件的通信等基础知识。
读完本书后，神经形态工程师将了解认知智能的不同方面。
#6. 工业4.0神经形态计算系统
从本书中，你将了解基于神经计算的微芯片技术领域。通过涵盖神经网络保护、情感识别和生物特征认证等主题，它可以让你详细了解这个动态领域。
无论你是学生、科学家、研究人员还是院士，这本书都将成为你的重要资源。
#7. 用于类脑计算的神经形态设备
如果你想探索尖端的神经拟态技术，这本书将是你的理想选择。它由专家工程师团队编写，对神经形态电子学的各个方面进行了全面的讨论。
它涵盖了忆阻和神经形态设备，包括类脑计算的最新发展，并探讨了其在神经形态计算和感知系统中的潜在应用。
神经形态计算的挑战
#1. 不准确
虽然与神经硬件和GPU相比，神经形态计算机在能源效率方面更具优势，但它们的精度并不比其他计算机更高。
#2. 缺乏明确的基准
该研究领域目前还没有任何明确定义的性能基准和常见挑战问题，因此，评估神经形态计算机的性能和效率仍然相当困难。
#3. 软件限制
神经形态计算的软件发展仍然滞后于硬件的进步。研究人员仍然在使用针对冯·诺依曼硬件开发的软件和算法，这限制了神经形态计算的潜力。
#4. 使用难度
除非你是该领域的专家，否则你无法直接使用神经形态计算机。此外，目前还缺乏任何人都可以使用的简单工具和编程语言。
神经形态计算：伦理考虑
在探讨神经拟态计算时，我们不能忽视伦理方面的考量。滥用这项技术的风险始终存在。它有可能被用于生成虚假的图像和视频，以传播错误信息，误导人们并影响公众认知。
此外，它还可能引发个人隐私问题。如果该技术在未经用户同意或不知情的情况下收集用户数据来处理大量信息，这肯定会引起人们的担忧。另外，神经形态计算还可能从训练数据中继承偏差，导致产生不公平或歧视性的结果。
神经形态计算的未来
神经形态计算有潜力彻底改变不同设备之间的通信方式。借助这项技术，我们可以期待未来出现节能且受大脑启发的计算模式。
在人工智能算法的帮助下，设备将能够相互学习并对变化做出更敏感的反应。因此，网络架构将变得更加高效，并能更快地处理数据。
目前，神经形态计算已经可以执行感知和感官任务。然而，我们可以期待这项技术通过更快、更智能的设备来改变人工智能、机器人和医疗保健等领域。随着相关领域的创新，神经拟态计算的硬件和软件将取得更大的进步。
接下来，请阅读我们关于环境计算的详细文章。