類腦計算系統(tǒng)的研究涉及到類腦處理器微體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、類腦處理器配套的軟件工具鏈和基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等研究領(lǐng)域。在現(xiàn)階段的社會發(fā)展過程中計算機(jī)科學(xué)技術(shù)在社會中的應(yīng)用具有極大的社會現(xiàn)實(shí)含義
類腦計算是指利用數(shù)字電路、模擬電路、數(shù)?;旌想娐坊蛐缕骷矸抡嫔锷窠?jīng)元以及神經(jīng)元間的突觸連接,進(jìn)而利用超大規(guī)模集成電路(Very Large Scale Integrated,VLSI)系統(tǒng)來模仿神經(jīng)系統(tǒng)中的神經(jīng)生物學(xué)結(jié)構(gòu)。
和現(xiàn)有馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu)計算與存儲分離的特點(diǎn)相對,類腦計算中的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)既有計算能力,也有存儲能力。類腦計算的這種特點(diǎn)從根本上消除了馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu)的“存儲墻”問題。通過對類腦計算進(jìn)行研究,能夠更好地理解腦計算模型,為實(shí)現(xiàn)類腦智能提供路徑。
SNN也被稱為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是人工智能領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一種,是計算機(jī)科學(xué)與生物神經(jīng)科學(xué)交叉而成的新興學(xué)科。相比于傳統(tǒng)的ANN,如各種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),SNN實(shí)現(xiàn)了更高級的生物神經(jīng)元模擬水平,更容易模擬人腦低功耗高性能的處理方式,是信息技術(shù)向智能化發(fā)展的重點(diǎn)研究方向。與ANN相比,SNN有諸多優(yōu)良特性,在實(shí)現(xiàn)低功耗、高性能的智能系統(tǒng)上潛力巨大。
類腦計算研究涉及的領(lǐng)域范圍廣泛,包括材料科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、電氣工程、計算機(jī)工程和計算機(jī)科學(xué)等。材料科學(xué)家研究、制造和表征可用于類腦器件的新材料,重點(diǎn)是展示與生物神經(jīng)系統(tǒng)相似特性的材料。神經(jīng)科學(xué)家提供可能在類腦計算意義上有用的新知識,并利用類腦計算系統(tǒng)來模擬和研究生物神經(jīng)系統(tǒng)。電子和計算機(jī)工程師利用模擬電路、數(shù)字電路、數(shù)?;旌想娐泛推骷順?gòu)造系統(tǒng),模擬神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)行過程,開發(fā)由生物啟發(fā)的類腦計算系統(tǒng)。
類腦計算系統(tǒng)的研究涉及到類腦處理器微體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、類腦處理器配套的軟件工具鏈和基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等研究領(lǐng)域。在現(xiàn)階段的社會發(fā)展過程中計算機(jī)科學(xué)技術(shù)在社會中的應(yīng)用具有極大的社會現(xiàn)實(shí)含義,不僅其在加速社會經(jīng)濟(jì)的道路上起到了積極的作用。計算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的同時帶動經(jīng)濟(jì)社會的進(jìn)步。
由于傳統(tǒng)的計算機(jī)科學(xué)沒有相關(guān)的技術(shù)信息支撐,當(dāng)代的發(fā)展方向是積極向前的、相互融合的。不過由于當(dāng)代社會信息的共享性還有待于提高到新的階段,一些方面的信息受到一定的局限和壟斷性。伴隨著越來越普遍的計算機(jī)科學(xué)在全世界范圍內(nèi)的迅猛發(fā)展,信息將可以被方便快捷的進(jìn)行傳播,有理由相信計算機(jī)技術(shù)將會帶動社會經(jīng)濟(jì)更好發(fā)展,其對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將起到積極有效的作用。
根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2021-2025年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預(yù)測報告》顯示:
類腦計算技術(shù)平臺具有多個板載處理器,包括基于事件的處理,數(shù)字處理,存儲器,輸入/輸出接口和類腦計算技術(shù)芯片擴(kuò)展的功能。
類腦計算技術(shù)系統(tǒng)已與人工智能技術(shù)結(jié)合,并被類腦計算技術(shù)業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為可能提供一條通向通用人工智能的途徑,在更通用算法的應(yīng)用層面也有著一定的突破和發(fā)展,類腦計算技術(shù)保證類腦計算系統(tǒng)的性能、類腦計算技術(shù)可編程性和生產(chǎn)效率,仍然類腦計算技術(shù)面臨著不小的挑戰(zhàn)和極高的要求。
除了這些類腦芯片外,類腦計算技術(shù)仍有許多新興的類腦芯片在SNN計算中顯示出巨大的潛力。 例如浙江大學(xué)的達(dá)爾文芯片,其類腦計算技術(shù)目標(biāo)是嵌入式低功耗應(yīng)用。
報告資料詳實(shí),圖表豐富,既有深入的分析,又有直觀的比較,為類腦計算企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機(jī),能準(zhǔn)確及時的針對自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)營策略。
了解更多行業(yè)詳情,可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2021-2025年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預(yù)測報告》。
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2021-2025年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預(yù)測報告
類腦計算是指利用數(shù)字電路、模擬電路、數(shù)模混合電路或新器件來仿真生物神經(jīng)元以及神經(jīng)元間的突觸連接,進(jìn)而利用超大規(guī)模集成電路(Very Large Scale Integrated,VLSI)系統(tǒng)來模仿神經(jīng)系統(tǒng)中...
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