Jei reikia neuromorfinio skaičiavimo, kaip tai galima pasiekti? Pirma, techniniai reikalavimai. Suburti įvairias mokslinių tyrimų bendruomenes būtina, bet to nepakanka. Reikia paskatų, galimybių ir infrastruktūros. Neuromorfinė bendruomenė yra skirtinga bendruomenė, kuriai trūksta kvantinio skaičiavimo ar aiškaus puslaidininkių pramonės plano. Iniciatyvos visame pasaulyje pradeda kaupti reikiamą patirtį, o ankstyvosios stadijos pagreitis auga. Norint tai paskatinti, labai svarbu finansuoti. Investicijos į neuromorfinius tyrimus nė iš tolo neprilygsta skaitmeninių dirbtinio intelekto ar kvantinių technologijų investicijoms (2 langelis). Nors tai nenuostabu, atsižvelgiant į skaitmeninių puslaidininkių technologijos brandą, tai yra praleista galimybė. Yra keletas vidutinio masto investicijų į neuromorfinius tyrimus ir plėtrą pavyzdžių, pavyzdžiui, IBM AI Hardware Centre įvairių smegenų įkvėptų projektų (įskaitant TrueNorth lustą), Intel Loihi procesoriaus kūrimas ir JAV smegenų iniciatyvos projektas, tačiau skirtos sumos yra gerokai mažesnės už tai, ką joms turėtų duoti pažadas, kad technologija sutrikdys skaitmeninį AI.
Neuromorfinė bendruomenė yra didelė ir auga, tačiau jai trūksta dėmesio. Nors šioje erdvėje vyksta daug konferencijų, simpoziumų ir žurnalų, dar reikia daug nuveikti, kad skirtingos bendruomenės būtų sujungtos ir jų pastangos įtikinti finansuojančias institucijas ir vyriausybes šios srities svarba.
Atėjo laikas drąsioms iniciatyvoms. Nacionaliniu lygmeniu vyriausybės turi bendradarbiauti su akademiniais tyrėjais ir pramone, kad sukurtų į misiją orientuotus tyrimų centrus, kad paspartintų neuromorfinių technologijų kūrimą. Tai puikiai pasiteisino tokiose srityse kaip kvantinės technologijos ir nanotechnologijos – JAV nacionalinė nanotechnologijų iniciatyva tai puikiai įrodo.10ir suteikia dėmesio bei stimulo. Tokie centrai gali būti fiziniai arba virtualūs, tačiau turi sutelkti geriausius įvairių sričių mokslininkus. Jų požiūris turi skirtis nuo įprastų elektroninių technologijų, kuriose kiekvienas abstrakcijos lygis (medžiagos, įrenginiai, grandinės, sistemos, algoritmai ir programos) priklauso kitai bendruomenei. Mums reikia holistinio ir lygiagrečio dizaino visame pakete. Neužtenka, kad grandinių projektuotojai prieš projektuodami sistemas konsultuotųsi su skaičiavimo neurologais; inžinieriai ir neurologai turi dirbti kartu viso proceso metu, kad užtikrintų kuo pilnesnį biologinių principų integravimą į techninę įrangą. Tarpdisciplininis bendras kūrimas turi būti mūsų požiūrio pagrindas. Mokslinių tyrimų centruose turi būti daug tyrėjų.
Be reikalingos fizinės ir finansinės infrastruktūros, mums reikia ir apmokytos darbo jėgos. Elektronikos inžinieriai retai susiduria su neurologijos idėjomis ir atvirkščiai. Grandinių projektuotojai ir fizikai gali turėti pakankamai žinių apie neuronus ir sinapses, bet mažai tikėtina, kad būtų susipažinę su pažangiausiomis skaičiavimo neuromokslais. Yra rimtas pagrindas sukurti magistrantūros kursus ir doktorantūros mokymo programas neuromorfiniams inžinieriams ugdyti. JK mokslinių tyrimų tarybos remia doktorantūros mokymo centrus (CDT), kurie yra tikslinės programos, remiančios sritis, kuriose nustatytas apmokytų mokslininkų poreikis. CDT gali būti vienos arba kelių institucijų; Institucijoms, kurios bendradarbiauja įgyvendindamos šias programas, yra didelės naudos, nes sukuria viena kitą papildančių komandų peržengiant institucijų ribas. Programos paprastai glaudžiai bendradarbiauja su pramone ir sudaro aukštos kvalifikacijos mokslininkų grupes taip, kaip dažnai nedaro tradicinės doktorantūros programos. Yra geras atvejis, kai reikia sukurti kažką panašaus, paskatinti besiformuojančių neuromorfinių inžinerinių bendruomenių sąveiką ir suteikti naujos kartos tyrėjus ir mokslinių tyrimų lyderius. Novatoriški pavyzdžiai yra Groningeno kognityvinių sistemų ir medžiagų tyrimų programa, kuria siekiama dešimtis doktorantų mokyti būtent pažinimo (AI) sistemoms skirtų medžiagų.11Miuncheno technikos universiteto neuroinžinerijos magistrantūros programa12; ETH Ciurich kursai apie neuromorfinės inžinerijos analoginės grandinės projektavimą13; didelio masto neuronų modeliavimas Stanfordo universitete14; ir vizualinių neuromorfinių sistemų kūrimas Sevilijos Mikroelektronikos institute15. Yra galimybių nuveikti daug daugiau.
Panašūs metodai galėtų veikti tarptautiniu lygmeniu. Kaip visada tyrime, bendradarbiavimas yra sėkmingiausias, kai geriausia dirbti su geriausiais, nepaisant sienų. Tokiose tarpdisciplininėse pastangose kaip neuromorfinis skaičiavimas tai yra labai svarbu, todėl tarptautiniai tyrimų tinklai ir projektai neabejotinai turi savo vaidmenį. Pirmieji pavyzdžiai yra Europos Neurotech konsorciumas16daugiausia dėmesio skiriant neuromorfinėms skaičiavimo technologijoms, taip pat Chua Memristor centras Drezdeno universitete17, kuri vienija daugelį pirmaujančių memristorių tyrinėtojų, susijusių su medžiagomis, įrenginiais ir algoritmais. Vėlgi, galima ir reikia padaryti daug daugiau.
Kaip tai padaryti patrauklų vyriausybėms? Vyriausybės įsipareigojimas efektyviau naudoti energiją taupančias biologines technologijas gali būti platesnio didelio masto dekarbonizacijos postūmio dalis. Tai ne tik padės spręsti klimato kaitos problemą, bet ir paspartins naujų, mažai anglies dioksido į aplinką išskiriančių pramonės šakų, susijusių su dideliais duomenimis, daiktų internetą, sveikatos priežiūros analizę, vaistų ir vakcinų atradimo modeliavimą ir robotiką, atsiradimą. Jei esamos pramonės šakos pasikliauja vis didesne įprastine skaitmeninių duomenų analize, jos padidina savo energijos sąnaudas ir siūlo neoptimalų našumą. Vietoj to galime sukurti palankų ratą, kuriame labai sumažinsime žinių technologijų, kurios paskatins naujos kartos žlugdančius pramonės šakas, išmetamą anglies dvideginio pėdsaką ir taip sukursime daugybę naujų neuromorfinių pramonės šakų.
Jei tai skamba sudėtingai, apsvarstykite kvantines technologijas. JK vyriausybė iki šiol skyrė apie 1 milijardą svarų sterlingų įvairioms kvantinėms iniciatyvoms, daugiausia pagal Nacionalinę kvantinių technologijų programą. Daugybė mokslinių tyrimų centrų, vienijančių pramonę ir akademinę bendruomenę, paverčia kvantinį mokslą technologijomis, skirtomis jutikliams ir metrologijai, vaizdavimui, ryšiams ir skaičiavimams. Atskiras Nacionalinis kvantinio skaičiavimo centras remiasi centrų ir kitų tyrėjų darbu, siekdamas pristatyti demonstracinę aparatinę ir programinę įrangą bendros paskirties kvantiniam kompiuteriui sukurti. Kinija įkūrė kelių milijardų (JAV) dolerių vertės Kinijos nacionalinę kvantinės informacijos mokslų laboratoriją, o JAV 2018 m. užsakė Nacionalinę strateginę kvantinės informacijos mokslo apžvalgą.18dėl kurios buvo investuota 1,2 milijardo JAV dolerių penkeriems metams, be to, buvo remiami įvairūs nacionaliniai kvantinių tyrimų centrai.19. Dėl šio mokslinio darbo visame pasaulyje buvo skubama steigti kvantinių technologijų įmones. Viena analizė parodė, kad 2017 ir 2018 metais privačių įmonių finansavimas siekė 450 mln20. Neuromorfiniam skaičiavimui tokio bendro palaikymo nėra, nepaisant to, kad technologija yra labiau nusistovėjusi nei kvantinė, ir nepaisant jos potencialo sutrikdyti esamas AI technologijas per daug trumpesnį laikotarpį. Iš trijų mūsų vizijos ateities skaičiavimo krypčių į neuromorfiją yra labai mažai investuojama.
Galiausiai, keletas žodžių apie tai, ką COVID-19 pandemija gali turėti mūsų argumentams. Vis labiau sutariama, kad krizė paspartino daugelį jau vykstančių įvykių: pavyzdžiui, perėjimą prie daugiau namų ruošos darbų. Nors kelionių į darbą ir atgal mažinimas turi tiesioginės naudos, kai kurie skaičiavimai rodo, kad pasaulinis CO sumažėja2 dėl krizės iki 17 proc.21-nauji darbo būdai kainuoja. Kokiu mastu sutaupytas anglies dioksido kiekis dėl sumažėjusių kelionių bus kompensuotas padidėjus duomenų centrų emisijoms? COVID pandemija dar labiau pabrėžia būtinybę kurti mažai anglies dioksido į aplinką išskiriančias skaičiavimo technologijas, tokias kaip neuromorfinės sistemos.
Mūsų žinutė apie tai, kaip realizuoti neuromorfinių sistemų potencialą, yra aiški: teikti tikslinę paramą bendrai atliekamiems tyrimams steigiant kompetencijos tyrimų centrus; numatyti lanksčius finansavimo mechanizmus, kad būtų užtikrinta sparti pažanga; numatyti glaudaus bendradarbiavimo su pramone mechanizmus, kad būtų galima gauti komercinį finansavimą ir sukurti naujus išsijungimus ir naujas įmones, panašias į jau taikomas kvantinių technologijų schemas; parengti mokymo programas naujos kartos neuromorfiniams tyrinėtojams ir verslininkams; ir darykite visa tai greitai ir dideliu mastu.
Neuromorfinis skaičiavimas gali pakeisti mūsų požiūrį į AI. Dėl naujų technologijų ir didžiulės, augančios efektyvaus dirbtinio intelekto paklausos turime galimybę laiku. Reikia drąsaus mąstymo ir drąsių iniciatyvų šiam mąstymui paremti. Ar pasinaudosime proga?
