Di sini, Anda akan mempelajari teknologi dan segala hal lain di balik komputasi neuromorfik, yang akan segera mengubah cara Anda membuat sesuatu menggunakan komputer!
Beban kerja komputer semakin meningkat seiring dengan pertumbuhan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), Internet of Things (IoT), robot AI, jalur produksi otomatis, dan banyak lagi.
Komputer masa kini yang menggunakan chip semikonduktor telah mencapai kemampuannya untuk memproses perhitungan lebih cepat, mengonsumsi lebih sedikit energi, menghilangkan panas secara efisien, dan akhirnya, kemampuannya menjadi jauh lebih kecil dibandingkan perangkat genggam.
Inilah komputasi neuromorfik! Teknologi ini memungkinkan ilmuwan komputer dan insinyur neuromorfik membuat komputer yang berfungsi seperti otak manusia. Teruslah membaca hingga akhir untuk mempelajari semua yang perlu Anda ketahui tentang teknologi komputasi mutakhir ini!
Daftar isi
Apa itu Komputasi Neuromorfik?
Komputasi neuromorfik adalah arsitektur komputer yang menyerupai fungsi otak manusia. Secara khusus, ilmuwan komputer sedang berupaya membuat prototipe neuron sintetik yang meniru neuron biologis dan sinapsisnya.
Otak manusia menggunakannya 86 miliar neuron dalam ruang kompak 1260 sentimeter kubik. Konektivitas sinaptik antara neuron-neuron ini mengontrol memori, penglihatan, penalaran, pemikiran logis, gerakan motorik, dan masih banyak lagi fungsi tubuh. Tentu saja, kita tidak memerlukan sistem pendingin eksternal untuk mendinginkan unit pemrosesan di otak karena sistem ini sangat hemat energi.
Dengan demikian, komputer neuromorfik yang sebenarnya akan berfungsi seperti otak manusia tetapi menggunakan perangkat sinaptik buatan, CPU, dan GPU. Selain itu, komputer-komputer ini akan mampu beradaptasi dengan situasi dan tidak sepenuhnya bergantung pada pra-pemrograman, seperti yang dilakukan sebagian besar komputer super dan pribadi.
Misalnya, Intel Loihi 2 adalah chip penelitian neuromorfik generasi kedua. Ini berisi sekitar 1 juta neuron sintetis per chip, meniru sistem otak biologis dalam sistem komputasi. Ini dioperasikan oleh kerangka perangkat lunak Lava, yang merupakan sistem operasi sumber terbuka untuk penelitian dan pengembangan komputasi neuromorfik.
Rekayasa Neuromorfik
Ini adalah bidang usaha di mana ilmuwan komputer mempelajari dan merancang bagian-bagian komputer untuk tujuan komputasi neuromorfik, seperti chip neuromorfik, perangkat sinaptik buatan, strategi efisiensi energi, dan banyak lagi.
Dalam disiplin penelitian dan pengembangan teknologi ini, para insinyur juga akan mengerjakan sensor neuromorfik yang meniru sistem sensorik pada manusia, seperti mata, kulit, impuls saraf, dll.
Komputasi Neuromorfik: Prinsip dan Konsep Utama
Sekarang, kita akan membahas cara kerja komputasi neuromorfik.
Bagaimana Cara Kerja Komputasi Neuromorfik?
Komputasi neuromorfik menggunakan komponen perangkat keras yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi neuron dan sinapsis di otak biologis. Jenis utama perangkat keras neuromorfik adalah jaringan saraf spiking (SNN), di mana node, yang dikenal sebagai neuron spiking, mengelola dan menyimpan data seperti neuron biologis.
Perangkat sinaptik buatan membangun koneksi antar neuron spiking. Perangkat ini menggunakan sirkuit analog untuk mengirimkan sinyal listrik yang menyerupai sinyal otak. Tidak seperti komputer konvensional yang menggunakan pengkodean biner, neuron spiking secara langsung mengukur dan mengkodekan perubahan sinyal analog diskrit.
Komponen Perangkat Keras Komputasi Neuromorfik
Kredit gambar: Intel
#1. Spiking Neuron & Perangkat Sinaptik
Neuron sintetik memproses dan mengirimkan data menggunakan sinyal listrik seperti lonjakan. Ini terhubung dengan perangkat sinaptik.
Perangkat sinaptik mereplikasi sinapsis di otak biologis. Perangkat sinaptik memungkinkan komunikasi antar neuron spiking.
#2. Sirkuit Analog
Sirkuit ini menangani sinyal listrik dengan teknik analog yang meniru sinyal otak.
#3. Memristor
Resistor non-volatil ini dapat menyimpan dan memproses informasi yang biasa digunakan dalam perangkat keras neuromorfik.
#4. Chip Neuromorfik
Chip Neuromorfik adalah sirkuit terintegrasi khusus yang dirancang untuk tugas komputasi neuromorfik. Ini adalah chip komputer berbasis teknologi memori resistif berbasis oksida-filamen (OxRAM).
#5. Inti Neural
Ini adalah unit pemrosesan yang didedikasikan untuk menjalankan simulasi dan komputasi jaringan saraf.
#6. Sensor Berbasis Peristiwa
Sensor canggih ini mendeteksi perubahan data dan memicu respons saraf, sehingga mengoptimalkan efisiensi daya. Misalnya, Sensor Visi Berbasis Peristiwa (EVS) dapat mengirimkan data lebih cepat pada latensi rendah dengan menganalisis perubahan pencahayaan dalam piksel.
#7. Unit Memori
Komponen penyimpanan untuk menyimpan informasi dan memfasilitasi pembelajaran dalam sistem neuromorfik.
#8. Platform Perangkat Keras Neuromorfik
Sistem komprehensif yang dirancang untuk mendukung dan menjalankan aplikasi komputasi neuromorfik.
#9. Pengonversi Digital-ke-Analog
DAC mengubah data digital menjadi sinyal analog untuk pemrosesan saraf.
Komponen Perangkat Lunak Komputasi Neuromorfik
Kredit gambar: Intel
#1. Simulator Jaringan Neural
Ini adalah program yang meniru perilaku spiking jaringan saraf. Alat khusus ini memungkinkan pengujian dan eksperimen pada komputer neuromorfik.
#2. Kerangka Perangkat Lunak Neuromorfik
Perangkat lunak canggih yang memfasilitasi pengembangan dan simulasi model neuromorfik dan algoritma untuk komputasi neuromorfik.
#3. Algoritma Pembelajaran
Rutinitas perangkat lunak ini memungkinkan jaringan saraf tiruan beradaptasi dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu melalui pelatihan.
#4. Perpustakaan Pemrograman Neuromorfik
Seperangkat kumpulan kode dan fungsi yang telah ditulis sebelumnya untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi neuromorfik.
#5. Perangkat Lunak Visi Neuromorfik
Perangkat lunak yang dirancang untuk memproses data visual dalam sistem penglihatan neuromorfik, seperti kamera berbasis peristiwa.
#6. Emulator Neuromorfik
Alat khusus ini memungkinkan pengembang untuk mensimulasikan perilaku perangkat keras neuromorfik pada sistem komputer konvensional untuk pengujian dan debugging.
#7. Perangkat Lunak Antarmuka Pengguna
GUI atau CLI memfasilitasi komunikasi antara perangkat keras neuromorfik dan sistem komputasi tingkat tinggi. Alat ini semakin memfasilitasi integrasi ke dalam aplikasi yang lebih luas.
#8. Kit Pengembangan Perangkat Lunak Neuromorfik
Ini adalah paket SDK komprehensif yang menyediakan alat, pustaka, dan dokumentasi untuk membuat aplikasi neuromorfik.
Kasus Penggunaan untuk Komputasi Neuromorfik
Kendaraan Otonom
Perangkat keras dan algoritme neuromorfik dapat membantu mobil self-driving mengambil keputusan secara real-time. Hal ini akan semakin meningkatkan keselamatan dan navigasi dalam skenario lalu lintas yang kompleks.
Pengenalan Gambar
Komputasi neuromorfik dapat meningkatkan pengenalan gambar dengan memungkinkan pemrosesan data visual yang efisien. Dalam aplikasi seperti pengenalan wajah real-time dan deteksi objek, hal ini bisa menjadi lompatan besar.
Pemrosesan Bahasa Alami
Hal ini dapat meningkatkan pemahaman ucapan dan bahasa di chatbot AI, asisten virtual, alat analisis data AI, dll. Hal ini selanjutnya akan menghasilkan interaksi yang lebih komunikatif dan responsif.
Komputasi Hemat Energi
IoT dan IIoT memerlukan komputer berukuran super kecil dengan kemampuan pemrosesan lokal dengan pasokan energi seminimal mungkin. Teknologi komputasi neuromorfik akan memungkinkan pengembang perangkat keras IoT menghasilkan gadget yang lebih efisien dan cerdas untuk mengendalikan rumah, kantor, dan fasilitas industri.
Baca juga: IIoT vs IoT: Perbedaan dan Persamaan
Keamanan cyber
Dalam ekosistem keamanan siber dan privasi data internet, komputasi neuromorfik dapat membantu deteksi anomali dengan menganalisis pola lalu lintas jaringan. Dengan demikian, sistem ini akan mengidentifikasi potensi ancaman keamanan dengan lebih efektif.
Sumber Belajar
#1. Jaringan Neural dengan Python dari Awal: Udemy
Udemy ini kursus tentang Jaringan Neural dengan Python menawarkan Anda pengalaman langsung dalam komputasi neuromorfik dan pembelajaran mesin. Ini mengajarkan Anda untuk memprogram jaringan saraf dari awal dengan Python biasa.
Kursus ini akan memperkenalkan lapisan tersembunyi dan fungsi aktivasi kepada Anda untuk mengembangkan jaringan yang lebih berguna. Ini juga membantu Anda memahami aspek-aspek seperti lapisan masukan, lapisan keluaran, bobot, fungsi kesalahan, akurasi, dll.
#2. Komputasi Neuromorfik: Pusat Kelas
Ini gratis kursus online tersedia melalui YouTube, dan Anda dapat mengaksesnya kapan saja Anda mau. Durasi kursus lebih dari setengah jam.
Ini dibagi menjadi beberapa bagian, seperti Mesin yang Bekerja Seperti Otak, Akhir Paradigma Turing-von Neumann, Rentang suhu operasional kemampuan kognitif ATI VS (EQ), Konsumsi Energi Global, Batas Komputasi, dll.
#3. Prinsip dan Organisasi Komputasi Neuromorfik
Dengan membaca buku ini, Anda akan mempelajari prinsip dan organisasi komputasi neuromorfik. Ini juga berfokus pada teknik membangun perangkat keras skalabel yang toleran terhadap kesalahan untuk jaringan saraf dengan kemampuan belajar.
Selain berbagi ikhtisar sistem komputasi neuromorfik, ini memungkinkan Anda menjelajahi dasar-dasar jaringan saraf tiruan. Buku ini juga membahas tentang neuron buatan dan evolusi. Selain itu, Anda akan mempelajari metode implementasi jaringan saraf dalam berbagai pendekatan, seperti model neuron, teknologi penyimpanan, dan jaringan komunikasi antar neuron.
Sumber daya ini akan bermanfaat bagi mereka yang ingin mengembangkan sistem neuromorfik yang efisien dalam perangkat keras. Tema lain yang dibahas dalam buku ini adalah tantangan dalam membangun arsitektur jaringan saraf yang meningkat, teknologi memori yang sedang berkembang, arsitektur sistem neuromorfik, dll.
#4. Komputasi Neuromorfik dan Selanjutnya: Paralel, Perkiraan, Memori Dekat, dan Kuantum
Buku ini menawarkan pembahasan komparatif tentang beberapa tren baru seperti Neuromorphic, Approximate, In Memory, Parallel, dan Quantum Computing yang dapat membantu Anda mengatasi keterbatasan hukum Moore.
Sumber daya ini menunjukkan penggunaan paradigma yang disebutkan di atas untuk meningkatkan kemampuan komputasi. Hal ini terutama membantu para pengembang ketika mereka menghadapi keterbatasan penskalaan karena peningkatan daya komputasi. Selain itu, buku ini memberikan ikhtisar mutakhir tentang komputasi neuromorfik dan detail penting dari paradigma lainnya.
#5. Rekayasa Neuromorfik
Setelah membaca buku ini, Anda akan memiliki pemahaman lengkap tentang rekayasa neuromorfik dari sudut pandang tiga kategori profesional yang berbeda: ilmuwan, arsitek komputer, dan perancang algoritma.
Tidak peduli dari latar belakang mana Anda berasal ā ini memungkinkan Anda untuk memahami konsep melalui berbagai disiplin ilmu dan mengapresiasi bidang tersebut. Selain itu, sumber daya ini berfokus pada dasar-dasar pemodelan saraf, sirkuit neuromorfik, kerangka rekayasa saraf, arsitektur saraf, dan komunikasi berbasis peristiwa.
Setelah membaca buku ini, insinyur neuromorfik akan belajar tentang berbagai aspek kecerdasan kognitif.
#6. Sistem Komputasi Neuromorfik untuk Industri 4.0
Dari buku ini, Anda akan belajar tentang bidang teknologi microchip berbasis komputasi saraf. Dengan mencakup topik-topik seperti perlindungan jaringan saraf, pengenalan emosi, dan otentikasi biometrik, ini memungkinkan Anda mempelajari secara detail tentang bidang dinamis ini.
Apakah Anda seorang pelajar, ilmuwan, peneliti, atau akademisi, ini akan berfungsi sebagai sumber daya penting bagi Anda.
#7. Perangkat Neuromorfik untuk Komputasi yang Terinspirasi Otak
Jika Anda ingin menjelajahi teknologi neuromorfik mutakhir, bacalah buku ini. Ditulis oleh tim insinyur ahli, buku ini berisi diskusi komprehensif tentang semua aspek elektronik neuromorfik.
Ini mencakup perangkat memristik dan neuromorfik, mencakup perkembangan terkini dalam komputasi yang diilhami otak, dan mengeksplorasi potensi penerapannya dalam komputasi neuromorfik dan sistem persepsi.
Tantangan Komputasi Neuromorfik
#1. Ketidaktelitian
Meskipun komputer neuromorfik jelas lebih efisien dalam hal energi dibandingkan dengan perangkat keras saraf dan GPU, komputer tersebut tidak lebih akurat dibandingkan komputer lainnya.
#2. Kurangnya Tolok Ukur yang Ditetapkan
Bidang penelitian ini tidak memiliki tolok ukur yang jelas untuk kinerja dan permasalahan tantangan umum. Oleh karena itu, penilaian kinerja dan efisiensi komputer neuromorfik cukup sulit.
#3. Keterbatasan Perangkat Lunak
Perangkat lunak komputasi neuromorfik masih tertinggal dibandingkan perangkat keras. Para peneliti masih menggunakan perangkat lunak dan algoritma yang ditujukan untuk perangkat keras von Neumann, sehingga membatasi hasil pada pendekatan standar.
#4. Kesulitan Penggunaan
Kecuali Anda seorang ahli, Anda tidak dapat menggunakan komputer neuromorfik. Apalagi para ahli belum menciptakan alat dan bahasa yang mudah sehingga siapapun bisa menggunakannya.
Komputasi Neuromorfik: Pertimbangan Etis
Saat membahas komputasi neuromorfik, kita tidak boleh mengabaikan pertimbangan etis. Selalu ada kemungkinan penyalahgunaan teknologi ini. Hal ini dapat digunakan untuk menghasilkan gambar dan video palsu dengan tujuan menyebarkan informasi yang salah, menyesatkan orang, dan mempengaruhi persepsi publik.
Hal ini juga bisa menjadi penyebab masalah privasi individu. Jika mengumpulkan data pengguna tanpa persetujuan atau sepengetahuannya untuk memproses data dalam jumlah besar, tentu akan menimbulkan kekhawatiran. Selain itu, komputasi neuromorfik dapat mewarisi bias dari data pelatihan. Jika hal ini terjadi, komputasi neuromorfik dapat memberikan hasil yang tidak adil atau diskriminatif.
Masa Depan Komputasi Neuromorfik
Komputasi neuromorfik mampu merevolusi cara berbagai perangkat berkomunikasi satu sama lain. Dengan bantuannya, Anda dapat mengharapkan komputasi yang hemat energi dan terinspirasi dari otak di masa depan.
Dengan bantuan algoritma AI, perangkat akan belajar satu sama lain dan menjadi lebih responsif terhadap perubahan. Hasilnya, arsitektur jaringan akan menjadi lebih efisien dan memproses data lebih cepat.
Saat ini, ia dapat melakukan tugas penginderaan dan persepsi. Namun, Anda dapat mengharapkannya untuk mengubah bidang AI, robotika, dan layanan kesehatan dengan perangkat yang lebih cepat dan cerdas. Dengan inovasi di sektor terkait, Anda dapat mengharapkan kemajuan perangkat keras dan perangkat lunak dalam komputasi neuromorfik.
Selanjutnya, lihat artikel mendetail kami tentang komputasi ambien.
