Когнитивный компьютер

Когнитивный компьютер — это компьютер, который объединяет алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в интегральную схему , которая точно воспроизводит поведение человеческого мозга. ^[1] Обычно он использует нейроморфный инженерный подход. Синонимы включают нейроморфный чип и когнитивный чип . ^[2]^[3]

В 2023 году экспериментальный чип NorthPole от IBM (оптимизированный для 2-, 4- и 8-битной точности) достиг выдающихся результатов в распознавании изображений . ^[4]

В 2013 году IBM разработала Watson — когнитивный компьютер, реализованный с использованием нейронных сетей и методов глубокого обучения . ^[5] В следующем году была разработана архитектура микрочипа TrueNorth 2014 года . ^[6] который спроектирован так, чтобы быть ближе по структуре к человеческому мозгу, чем архитектура фон Неймана, используемая в обычных компьютерах. ^[1] В 2017 году Intel также анонсировала свою версию когнитивного чипа Loihi, которую она намеревалась сделать доступной для университетов и исследовательских лабораторий в 2018 году. Intel (особенно со своими системами Pohoiki Beach и Springs) ^[7]^[8]), Qualcomm и другие постоянно совершенствуют нейроморфные процессоры.

Чип IBM TrueNorth

TrueNorth — нейроморфная КМОП интегральная схема , произведенная IBM в 2014 году. ^[9] Это многоядерная процессорная сеть на основе чипа с 4096 ядрами , каждое из которых имеет 256 программируемых моделируемых нейронов , что в общей сложности составляет чуть более миллиона нейронов. В свою очередь, каждый нейрон имеет 256 программируемых « синапсов », передающих сигналы между ними. Следовательно, общее количество программируемых синапсов составляет чуть более 268 миллионов (2 ²⁸). Базовое количество транзисторов составляет 5,4 миллиарда.

Подробности

Память, вычисления и связь обрабатываются в каждом из 4096 нейросинаптических ядер. TrueNorth обходит узкое место архитектуры фон Неймана и очень энергоэффективен: IBM заявляет, что потребляемая мощность составляет 70 милливатт , а плотность мощности составляет 1/10 000-й. обычных микропроцессоров. ^[10] Чип SyNAPSE работает при более низких температурах и энергопотреблении, поскольку потребляет только энергию, необходимую для вычислений. ^[11] Скирмионы были предложены в качестве модели синапса на чипе. ^[12]^[13]

Нейроны эмулируются с использованием модели Linear-Leak Integrate-and-Fire (LLIF), являющейся упрощением модели утечки « интеграция и запуск» . ^[14]

По заявлению IBM, у него нет часов , ^[15] работает с унарными числами и вычисляет, считая максимум до 19 бит. ^[6]^[16] Ядра управляются событиями с использованием как синхронной, так и асинхронной логики и соединены между собой через асинхронную ячеистую сеть с коммутацией пакетов на кристалле (NOC). ^[16]

IBM разработала новую сеть для программирования и использования TrueNorth. Он включал в себя симулятор, новый язык программирования, интегрированную среду программирования и библиотеки. ^[15] Отсутствие обратной совместимости с любой предыдущей технологией (например, компиляторами C++) создает серьезные риски привязки к поставщику и другие неблагоприятные последствия, которые могут помешать ее коммерциализации в будущем. ^[15]^{[ не удалось пройти проверку ]}

Исследовать

В 2018 году кластер сети TrueNorth, подключенный к главному компьютеру, использовался в исследовании стереозрения, в ходе которого была предпринята попытка извлечь глубину быстро движущихся объектов на сцене. ^[17]

Чип IBM NorthPole

В 2023 году IBM выпустила свой чип NorthPole, который является доказательством концепции значительного повышения производительности за счет объединения вычислений с встроенной памятью, что устраняет узкое место фон Неймана . Он сочетает в себе подходы системы TrueNorth от IBM 2014 года с современными аппаратными разработками для достижения скорости примерно в 4000 раз выше, чем TrueNorth. Он может выполнять ResNet-50 или Yolo-v4 задачи распознавания изображений примерно в 22 раза быстрее, потребляя в 25 раз меньше энергии и в 5 раз меньше места по сравнению с графическими процессорами , которые используют тот же 12-нм техпроцесс , с которым он был изготовлен. Он включает в себя 224 МБ ОЗУ и 256 ядер процессора и может выполнять 2048 операций на ядро за цикл с 8-битной точностью и 8192 операции с 2-битной точностью. Он работает на частоте от 25 до 425 МГц . ^[4]^[18]^[19]^[20] Это чип вывода, но он пока не может обрабатывать GPT-4.

Длинный чип Intel

Литл-Спрингс

Pohoiki Springs — это система, включающая в себя самообучающийся нейроморфный чип Intel под названием Loihi, представленный в 2017 году и, возможно, названный в честь гавайской подводной горы Лоихи . Intel утверждает, что Loihi примерно в 1000 раз более энергоэффективен, чем вычислительные системы общего назначения, используемые для обучения нейронных сетей. Теоретически Loihi поддерживает как обучение машинному обучению, так и логический вывод на одном и том же кристалле независимо от облачного соединения и более эффективно, чем сверточные нейронные сети или глубокого обучения нейронные сети . Intel указывает на систему мониторинга сердцебиения человека, снятия показаний после таких событий, как упражнения или прием пищи, и использования чипа для нормализации данных и определения «нормального» сердцебиения. Затем он может обнаружить отклонения и справиться с новыми событиями или условиями.

Первая версия чипа была изготовлена с использованием 14-нм производственного процесса Intel и содержит 128 кластеров по 1024 искусственных нейрона каждый, что в общей сложности составляет 131 072 моделируемых нейрона. ^[21] Это обеспечивает около 130 миллионов синапсов синапсов человеческого мозга , что намного меньше, чем 800 триллионов от IBM , и уступает TrueNorth . ^[22] Loihi доступен для исследовательских целей более чем 40 академическим исследовательским группам в форм-факторе USB . ^[23]^[24]

В октябре 2019 года исследователи из Университета Рутгерса опубликовали исследовательскую работу, демонстрирующую энергоэффективность Intel Loihi при решении задач одновременной локализации и картографии . ^[25]

В марте 2020 года Intel и Корнельский университет опубликовали исследовательскую работу, демонстрирующую способность Intel Loihi распознавать различные опасные материалы , что в конечном итоге может помочь «диагностировать болезни, обнаруживать оружие и взрывчатые вещества , находить наркотики и обнаруживать признаки дыма и угарного газа». ". ^[26]

Хала Пойнт

Intel Loihi 2 под названием Pohoiki был выпущен в сентябре 2021 года с 64 ядрами. ^[27] Он может похвастаться более высокими скоростями, более высокой пропускной способностью межчиповой связи для улучшенной масштабируемости, увеличенной емкостью каждого чипа, более компактным размером благодаря масштабированию процесса и улучшенной программируемостью. ^[28]

В 2024 году Intel заявила, что Hala Point — крупнейшая в мире нейроморфная система. Он использует чипы Loihi 2. Утверждается, что он обеспечивает в 10 раз большую емкость нейронов и до 12 раз более высокую производительность.

Hala Point обеспечивает до 20 квадриллионов операций в секунду (20 петаопсов) с эффективностью, превышающей 15 триллионов (8-битных) операций. ^-1 В ^-1 на обычных глубоких нейронных сетях. Это конкурирует с уровнями, достигаемыми архитектурами графических/процессорных процессоров. Hala Point размещает 1152 процессора Loihi 2, произведенных на технологическом узле Intel 3, в шестистоечном шасси. Система поддерживает до 1,15 миллиарда нейронов и 128 миллиардов синапсов, распределенных по 140 544 ядрам нейроморфной обработки, потребляя 2600 Вт мощности. Он включает более 2300 встроенных процессоров x86 для вспомогательных вычислений.

Hala Point объединяет каналы обработки, памяти и связи в массивно-параллельную структуру, обеспечивая 16 ПБ S. ^-1 пропускная способность памяти, 3,5 ПБ S ^-1 пропускной способности межъядерной связи и 5 ТБ S ^-1 межчиповой пропускной способности.

Система может обрабатывать свои 1,15 миллиарда нейронов в 20 раз быстрее, чем человеческий мозг. Емкость его нейронов примерно эквивалентна мозгу совы или коре головного мозга обезьяны-капуцина.

Системы на базе Loihi могут выполнять логические выводы и оптимизацию, используя в 100 раз меньше энергии и со скоростью в 50 раз быстрее, чем архитектуры CPU/GPU.

Спинакер

SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) — это с массовым параллелизмом , многоядерная суперкомпьютерная архитектура разработанная исследовательской группой передовых процессорных технологий на факультете компьютерных наук Манчестерского университета . ^[29]

Критика

Критики утверждают, что компьютер размером с комнату – как в случае с IBM Watson – не является жизнеспособной альтернативой трехфунтовому человеческому мозгу. ^[30] Некоторые также отмечают, что одной системе сложно объединить так много элементов, таких как разрозненные источники информации, а также вычислительные ресурсы. ^[31]

В 2021 году The New York Times опубликовала статью Стива Лора «Что случилось с IBM Watson?». ^[32] Он писал о некоторых дорогостоящих сбоях IBM Watson. Один из них, проект, связанный с раком, под названием «Эксперт-советник по онкологии», ^[33] от него отказались в 2016 году из-за дорогостоящей неудачи. Во время сотрудничества Watson не могла использовать данные пациентов. Уотсон изо всех сил пытался расшифровать записи врачей и истории болезни пациентов.

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б Уитчеллс, Клинт (ноябрь 2014 г.). «Компьютер, который думает». Новый учёный . 224 (2994): 28–29. Бибкод : 2014NewSc.224...28W . дои : 10.1016/S0262-4079(14)62145-X .
^ Со, Джэ Сон; Бреццо, Бернар; Лю, Юн; Паркер, Бенджамин Д.; Эссер, Стивен К.; Монтой, Роберт К.; Раджендран, Бипин; Тьерно, Хосе А.; Чанг, Лиланд; Модха, Дхармендра С.; Фридман, Дэниел Дж. (сентябрь 2011 г.). «45-нм нейроморфный КМОП-чип с масштабируемой архитектурой для обучения в сетях импульсных нейронов» . Конференция IEEE по пользовательским интегральным схемам (CICC) , 2011 г. стр. 1–4. дои : 10.1109/CICC.2011.6055293 . ISBN 978-1-4577-0222-8 . S2CID 18690998 . Проверено 21 декабря 2021 г.
^ «Samsung подключает чип IBM, имитирующий мозг, к усовершенствованному датчику» . Engadget . Проверено 21 декабря 2021 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б «IBM представляет интеллектуальный чип для быстрого и эффективного искусственного интеллекта — IEEE Spectrum» . ИИЭЭ . Проверено 30 октября 2023 г.
^ КЕЛЛИ, ДЖОН Э.; ХАММ, СТИВ (2013). Умные машины: IBM Watson и эра когнитивных вычислений . Издательство Колумбийского университета. дои : 10.7312/kell16856 . ISBN 9780231537278 . JSTOR 10.7312/kell16856 .
^ Перейти обратно: ^а ^б «Архитектура мозга, эффективность… на чипе» . Блог исследований IBM . 19 декабря 2016 г. Проверено 21 августа 2021 г.
^ «Pohoiki Beach от Intel, нейроморфная система с 64 чипами, обеспечивает прорывные результаты в исследовательских тестах» . Отдел новостей Intel .
^ «Корейские исследователи Девел» . 30 марта 2020 г.
^ Меролла, Пенсильвания; Артур, СП; Альварес-Икаса, Р.; Кэссиди, А.С.; Савада, Дж.; Акопян Ф.; Джексон, БЛ; Имам, Н.; Го, К.; Накамура, Ю.; Бреззо, Б.; Во, И.; Эссер, СК; Аппусвами, Р.; Таба, Б.; Амир, А.; Фликнер, доктор медицины; Риск, WP; Манохар, Р.; Модха, Д.С. (2014). «Интегральная схема с миллионом импульсных нейронов с масштабируемой сетью связи и интерфейсом». Наука . 345 (6197): 668–73. Бибкод : 2014Sci...345..668M . дои : 10.1126/science.1254642 . ПМИД 25104385 . S2CID 12706847 .
^ IEEE, как IBM добилась мозговой эффективности благодаря чипу TrueNorth
^ «Когнитивные вычисления: нейросинаптические чипы» . ИБМ. 11 декабря 2015 г.
^ Сон, Кён Ми; Чон, Джэ Сын; Пан, Бяо; Чжан, Сичао; Ся, Цзин; Ча, Сункён; Пак, Тэ-Эон; Ким, Квансу; Финицио, Симона; Раабе, Йорг; Чанг, Джуонён; Чжоу, Ян; Чжао, Вэйшэн; Канг, Ван; Джу, Хёнсу; У, Сонхун (март 2020 г.). «Искусственные синапсы на основе скирмиона для нейроморфных вычислений». Природная электроника . 3 (3): 148–155. arXiv : 1907.00957 . дои : 10.1038/s41928-020-0385-0 . S2CID 195767210 .
^ «Нейроморфные вычисления: долгий путь от корней к реальной жизни» . 15 декабря 2020 г.
^ «Архитектура мозга, эффективность… на чипе» . Блог исследований IBM . 19 декабря 2016 г. Проверено 28 сентября 2022 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с «Исследования IBM: чип, вдохновленный мозгом» . www.research.ibm.com . 9 февраля 2021 г. Проверено 21 августа 2021 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Андреу, Андреас Г.; Дыкман, Эндрю А.; Фишль, Кейт Д.; Гарро, Гийом; Мендат, Дэниел Р.; Орчард, Гаррик; Кэссиди, Эндрю С.; Меролла, Пол; Артур, Джон; Альварес-Икаса, Родриго; Джексон, Брайан Л. (май 2016 г.). «Обработка сенсорной информации в реальном времени с использованием нейросинаптической системы TrueNorth» . Международный симпозиум IEEE по схемам и системам (ISCAS) , 2016 г. п. 2911. дои : 10.1109/ISCAS.2016.7539214 . ISBN 978-1-4799-5341-7 . S2CID 29335047 .
^ «Стереозрение с использованием вычислительной архитектуры, вдохновленной мозгом» . Блог исследований IBM . 19.06.2018 . Проверено 21 августа 2021 г.
^ Афифи-Сабет, Кеумарс (28 октября 2023 г.). «Вдохновленный человеческим мозгом — новейший ИИ-чип IBM может быть в 25 раз более эффективным, чем графические процессоры, благодаря большей интеграции — но ни Nvidia, ни AMD пока не о чем беспокоиться» . ТехРадар . Проверено 30 октября 2023 г.
^ Модха, Дхармендра С.; Акопян, Филипп; Андреопулос, Александр; Аппусвами, Ратинакумар; Артур, Джон В.; Кэссиди, Эндрю С.; Датта, Паллаб; ДеБоле, Майкл В.; Эссер, Стивен К.; Отеро, Карлос Ортега; Савада, Джун; Таба, Брайан; Амир, Арнон; Баблани, Дипика; Карлсон, Питер Дж. (20 октября 2023 г.). «Нейронный вывод на границе энергии, пространства и времени» . Наука . 382 (6668): 329–335. Бибкод : 2023Sci...382..329M . дои : 10.1126/science.adh1174 . ISSN 0036-8075 . ПМИД 37856600 . S2CID 264306410 .
^ Модха, Дхармендра (19 октября 2023 г.). «Северный полюс: нейронный вывод на границе энергии, пространства и времени» . Дхармендра С. Модха - Моя работа и мысли . Проверено 31 октября 2023 г.
^ «Почему Intel создала нейроморфный чип» . ЗДНЕТ .
^ « Intel представляет нейроморфный чип Loihi, догоняя IBM в искусственном мозге». 17 октября 2017 г. AITrends.com» . Архивировано из оригинала 11 августа 2021 года . Проверено 17 октября 2017 г.
^ Фельдман, М. (7 декабря 2018 г.). «Intel наращивает усилия в области нейроморфных вычислений с новыми партнерами по исследованиям» . ТОП500 . Проверено 22 декабря 2023 г.
^ Дэвис, М. (2018). «Лойхи – краткое введение» (PDF) . Корпорация Интел . Проверено 22 декабря 2023 г.
^ Тан, Гуанчжи; Шах, Арпит; Мичмизос, Константинос. (2019). «Всплеск нейронной сети на нейроморфном оборудовании для энергоэффективного одномерного SLAM». Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) 2019 . стр. 4176–4181. arXiv : 1903.02504 . дои : 10.1109/IROS40897.2019.8967864 . ISBN 978-1-7281-4004-9 . S2CID 70349899 .
^ Имам, Набиль; Клеланд, Томас А. (2020). «Быстрое онлайн-обучение и надежный отзыв в нейроморфной обонятельной цепи». Природный машинный интеллект . 2 (3): 181–191. arXiv : 1906.07067 . дои : 10.1038/s42256-020-0159-4 . ПМИД 38650843 . S2CID 189928531 .
^ Грушка, Дж. (16 июля 2019 г.). «Нейроморфный процессор Intel Loihi масштабируется до 8 миллионов нейронов, 64 ядра» . Зифф Дэвис . Проверено 22 декабря 2023 г.
^ Пекхэм, Оливер (28 сентября 2022 г.). «Лаборатории Intel выпускают нейроморфную плату «Капохо Тойнт»» . HPCwire . Проверено 26 октября 2023 г.
^ «Исследовательские группы: APT — передовые процессорные технологии (Школа компьютерных наук — Манчестерский университет)» . apt.cs.manchester.ac.uk .
^ Ноймайер, Марти (2012). Метанавыки: пять талантов эпохи роботов . Индианаполис, Индиана: Новые гонщики. ISBN 9780133359329 .
^ Гурвиц, Джудит; Кауфман, Марсия; Боулз, Адриан (2015). Когнитивные вычисления и анализ больших данных . Индианаполис, Индиана: Джон Уайли и сыновья. п. 110. ИСБН 9781118896624 .
^ Лор, Стив (16 июля 2021 г.). «Что случилось с IBM Watson?» . Нью-Йорк Таймс . ISSN 0362-4331 . Проверено 28 сентября 2022 г.
^ Саймон, Джордж; Динардо, Кортни Д.; Такахаси, Коичи; Касконе, Тина; Пауэрс, Синтия; Стивенс, Рик; Аллен, Джошуа; Антонофф, Мара Б.; Гомес, Дэниел; Кин, Пэт; Суарес Саис, Фернандо; Нгуен, Куинь; Роарти, Эмили; Пирс, Шерри; Чжан, Цзяньцзюнь (июнь 2019 г.). «Применение искусственного интеллекта для устранения пробелов в знаниях в области лечения рака» . Онколог . 24 (6): 772–782. doi : 10.1634/теонколог.2018-0257 . ISSN 1083-7159 . ПМК 6656515 . ПМИД 30446581 .

Дальнейшее чтение

CES 2018: Intel дает представление о ошеломляющем будущем вычислений
Шанк, Роджер К.; Чайлдерс, Питер Г. (1984). Когнитивный компьютер: о языке, обучении и искусственном интеллекте . Паб Аддисон-Уэсли. компании ISBN 9780201064438 .
Уилсон, Стивен (1988). «Когнитивный компьютер: о языке, обучении и искусственном интеллекте», Роджер К. Шанк, Питер Чайлдерс (обзор)» . Леонардо . 21 (2): 210. дои : 10.2307/1578563 . ISSN 1530-9282 . JSTOR 1578563 . S2CID 56814452 . Проверено 13 января 2017 г.
СЕРВИС, РОБЕРТ Ф. (20 мая 2022 г.). «Микрочипы, имитирующие человеческий мозг, могут сделать ИИ гораздо более энергоэффективным» . Научный журнал . Проверено 21 августа 2022 г.
Уиттен, Эллисон (10 ноября 2022 г.). «Новый чип расширяет возможности искусственного интеллекта» . Журнал Кванта . Проверено 11 ноября 2022 г.

[modha-ns1-1] Перейти обратно: ^а ^б Уитчеллс, Клинт (ноябрь 2014 г.). «Компьютер, который думает». Новый учёный . 224 (2994): 28–29. Бибкод : 2014NewSc.224...28W . дои : 10.1016/S0262-4079(14)62145-X .

[2] Со, Джэ Сон; Бреццо, Бернар; Лю, Юн; Паркер, Бенджамин Д.; Эссер, Стивен К.; Монтой, Роберт К.; Раджендран, Бипин; Тьерно, Хосе А.; Чанг, Лиланд; Модха, Дхармендра С.; Фридман, Дэниел Дж. (сентябрь 2011 г.). «45-нм нейроморфный КМОП-чип с масштабируемой архитектурой для обучения в сетях импульсных нейронов» . Конференция IEEE по пользовательским интегральным схемам (CICC) , 2011 г. стр. 1–4. дои : 10.1109/CICC.2011.6055293 . ISBN 978-1-4577-0222-8 . S2CID 18690998 . Проверено 21 декабря 2021 г.

[3] «Samsung подключает чип IBM, имитирующий мозг, к усовершенствованному датчику» . Engadget . Проверено 21 декабря 2021 г.

[spectrumIEEE-4] Перейти обратно: ^а ^б «IBM представляет интеллектуальный чип для быстрого и эффективного искусственного интеллекта — IEEE Spectrum» . ИИЭЭ . Проверено 30 октября 2023 г.

[5] КЕЛЛИ, ДЖОН Э.; ХАММ, СТИВ (2013). Умные машины: IBM Watson и эра когнитивных вычислений . Издательство Колумбийского университета. дои : 10.7312/kell16856 . ISBN 9780231537278 . JSTOR 10.7312/kell16856 .

[ibm.com-6] Перейти обратно: ^а ^б «Архитектура мозга, эффективность… на чипе» . Блог исследований IBM . 19 декабря 2016 г. Проверено 21 августа 2021 г.

[7] «Pohoiki Beach от Intel, нейроморфная система с 64 чипами, обеспечивает прорывные результаты в исследовательских тестах» . Отдел новостей Intel .

[8] «Корейские исследователи Девел» . 30 марта 2020 г.

[9] Меролла, Пенсильвания; Артур, СП; Альварес-Икаса, Р.; Кэссиди, А.С.; Савада, Дж.; Акопян Ф.; Джексон, БЛ; Имам, Н.; Го, К.; Накамура, Ю.; Бреззо, Б.; Во, И.; Эссер, СК; Аппусвами, Р.; Таба, Б.; Амир, А.; Фликнер, доктор медицины; Риск, WP; Манохар, Р.; Модха, Д.С. (2014). «Интегральная схема с миллионом импульсных нейронов с масштабируемой сетью связи и интерфейсом». Наука . 345 (6197): 668–73. Бибкод : 2014Sci...345..668M . дои : 10.1126/science.1254642 . ПМИД 25104385 . S2CID 12706847 .

[10] IEEE, как IBM добилась мозговой эффективности благодаря чипу TrueNorth

[11] «Когнитивные вычисления: нейросинаптические чипы» . ИБМ. 11 декабря 2015 г.

[12] Сон, Кён Ми; Чон, Джэ Сын; Пан, Бяо; Чжан, Сичао; Ся, Цзин; Ча, Сункён; Пак, Тэ-Эон; Ким, Квансу; Финицио, Симона; Раабе, Йорг; Чанг, Джуонён; Чжоу, Ян; Чжао, Вэйшэн; Канг, Ван; Джу, Хёнсу; У, Сонхун (март 2020 г.). «Искусственные синапсы на основе скирмиона для нейроморфных вычислений». Природная электроника . 3 (3): 148–155. arXiv : 1907.00957 . дои : 10.1038/s41928-020-0385-0 . S2CID 195767210 .

[13] «Нейроморфные вычисления: долгий путь от корней к реальной жизни» . 15 декабря 2020 г.

[14] «Архитектура мозга, эффективность… на чипе» . Блог исследований IBM . 19 декабря 2016 г. Проверено 28 сентября 2022 г.

[IBM2021-15] Перейти обратно: ^а ^б ^с «Исследования IBM: чип, вдохновленный мозгом» . www.research.ibm.com . 9 февраля 2021 г. Проверено 21 августа 2021 г.

[2016IEEE-16] Перейти обратно: ^а ^б Андреу, Андреас Г.; Дыкман, Эндрю А.; Фишль, Кейт Д.; Гарро, Гийом; Мендат, Дэниел Р.; Орчард, Гаррик; Кэссиди, Эндрю С.; Меролла, Пол; Артур, Джон; Альварес-Икаса, Родриго; Джексон, Брайан Л. (май 2016 г.). «Обработка сенсорной информации в реальном времени с использованием нейросинаптической системы TrueNorth» . Международный симпозиум IEEE по схемам и системам (ISCAS) , 2016 г. п. 2911. дои : 10.1109/ISCAS.2016.7539214 . ISBN 978-1-4799-5341-7 . S2CID 29335047 .

[17] «Стереозрение с использованием вычислительной архитектуры, вдохновленной мозгом» . Блог исследований IBM . 19.06.2018 . Проверено 21 августа 2021 г.

[18] Афифи-Сабет, Кеумарс (28 октября 2023 г.). «Вдохновленный человеческим мозгом — новейший ИИ-чип IBM может быть в 25 раз более эффективным, чем графические процессоры, благодаря большей интеграции — но ни Nvidia, ни AMD пока не о чем беспокоиться» . ТехРадар . Проверено 30 октября 2023 г.

[19] Модха, Дхармендра С.; Акопян, Филипп; Андреопулос, Александр; Аппусвами, Ратинакумар; Артур, Джон В.; Кэссиди, Эндрю С.; Датта, Паллаб; ДеБоле, Майкл В.; Эссер, Стивен К.; Отеро, Карлос Ортега; Савада, Джун; Таба, Брайан; Амир, Арнон; Баблани, Дипика; Карлсон, Питер Дж. (20 октября 2023 г.). «Нейронный вывод на границе энергии, пространства и времени» . Наука . 382 (6668): 329–335. Бибкод : 2023Sci...382..329M . дои : 10.1126/science.adh1174 . ISSN 0036-8075 . ПМИД 37856600 . S2CID 264306410 .

[20] Модха, Дхармендра (19 октября 2023 г.). «Северный полюс: нейронный вывод на границе энергии, пространства и времени» . Дхармендра С. Модха - Моя работа и мысли . Проверено 31 октября 2023 г.

[21] «Почему Intel создала нейроморфный чип» . ЗДНЕТ .

[22] « Intel представляет нейроморфный чип Loihi, догоняя IBM в искусственном мозге». 17 октября 2017 г. AITrends.com» . Архивировано из оригинала 11 августа 2021 года . Проверено 17 октября 2017 г.

[IRU_1-23] Фельдман, М. (7 декабря 2018 г.). «Intel наращивает усилия в области нейроморфных вычислений с новыми партнерами по исследованиям» . ТОП500 . Проверено 22 декабря 2023 г.

[MDN_1-24] Дэвис, М. (2018). «Лойхи – краткое введение» (PDF) . Корпорация Интел . Проверено 22 декабря 2023 г.

[25] Тан, Гуанчжи; Шах, Арпит; Мичмизос, Константинос. (2019). «Всплеск нейронной сети на нейроморфном оборудовании для энергоэффективного одномерного SLAM». Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) 2019 . стр. 4176–4181. arXiv : 1903.02504 . дои : 10.1109/IROS40897.2019.8967864 . ISBN 978-1-7281-4004-9 . S2CID 70349899 .

[26] Имам, Набиль; Клеланд, Томас А. (2020). «Быстрое онлайн-обучение и надежный отзыв в нейроморфной обонятельной цепи». Природный машинный интеллект . 2 (3): 181–191. arXiv : 1906.07067 . дои : 10.1038/s42256-020-0159-4 . ПМИД 38650843 . S2CID 189928531 .

[INL_1-27] Грушка, Дж. (16 июля 2019 г.). «Нейроморфный процессор Intel Loihi масштабируется до 8 миллионов нейронов, 64 ядра» . Зифф Дэвис . Проверено 22 декабря 2023 г.

[28] Пекхэм, Оливер (28 сентября 2022 г.). «Лаборатории Intel выпускают нейроморфную плату «Капохо Тойнт»» . HPCwire . Проверено 26 октября 2023 г.

[29] «Исследовательские группы: APT — передовые процессорные технологии (Школа компьютерных наук — Манчестерский университет)» . apt.cs.manchester.ac.uk .

[30] Ноймайер, Марти (2012). Метанавыки: пять талантов эпохи роботов . Индианаполис, Индиана: Новые гонщики. ISBN 9780133359329 .

[31] Гурвиц, Джудит; Кауфман, Марсия; Боулз, Адриан (2015). Когнитивные вычисления и анализ больших данных . Индианаполис, Индиана: Джон Уайли и сыновья. п. 110. ИСБН 9781118896624 .

[32] Лор, Стив (16 июля 2021 г.). «Что случилось с IBM Watson?» . Нью-Йорк Таймс . ISSN 0362-4331 . Проверено 28 сентября 2022 г.

[33] Саймон, Джордж; Динардо, Кортни Д.; Такахаси, Коичи; Касконе, Тина; Пауэрс, Синтия; Стивенс, Рик; Аллен, Джошуа; Антонофф, Мара Б.; Гомес, Дэниел; Кин, Пэт; Суарес Саис, Фернандо; Нгуен, Куинь; Роарти, Эмили; Пирс, Шерри; Чжан, Цзяньцзюнь (июнь 2019 г.). «Применение искусственного интеллекта для устранения пробелов в знаниях в области лечения рака» . Онколог . 24 (6): 772–782. doi : 10.1634/теонколог.2018-0257 . ISSN 1083-7159 . ПМК 6656515 . ПМИД 30446581 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]