神経形態計算を拡大するためのロードマップを提示 (Scaling up Neuromorphic Computing for More Efficient and Effective AI Everywhere and Anytime)

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2025-01-23 カリフォルニア大学サンディエゴ校 (UCSD)

ニューロモーフィック・コンピューティングは、脳の機能と構造を模倣する計算システムの分野であり、現在の計算手法と効果的に競争するためには、その規模を拡大する必要があります。2025年1月22日に『Nature』誌に掲載されたレビューでは、カリフォルニア大学サンディエゴ校を含む23人の研究者が、この目標を達成するための詳細なロードマップを提示しています。彼らは、ニューロモーフィック・コンピューティングが、AI、ヘルスケア、ロボティクスなどの分野で、エネルギー効率や性能面で従来のコンピュータを上回る可能性があると指摘しています。特に、AIの電力消費が2026年までに倍増すると予測される中、ニューロモーフィック・コンピューティングは有望な解決策として注目されています。著者らは、スパース性などの脳の特徴を模倣することで、エネルギー効率とコンパクトさを備えたシステムの実現を目指しています。また、産業界と学術界の緊密な協力が、この分野の未来を形作る鍵であると強調しています。

<関連情報>

スケールアップしたニューロモーフィック・コンピューティング Neuromorphic computing at scale

Dhireesha Kudithipudi,Catherine Schuman,Craig M. Vineyard,Tej Pandit,Cory Merkel,Rajkumar Kubendran,James B. Aimone,Garrick Orchard,Christian Mayr,Ryad Benosman,Joe Hays,Cliff Young,Chiara Bartolozzi,Amitava Majumdar,Suma George Cardwell,Melika Payvand,Sonia Buckley,Shruti Kulkarni,Hector A. Gonzalez,Gert Cauwenberghs,Chetan Singh Thakur,Anand Subramoney & Steve Furber
Nature  Published:22 January 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-024-08253-8

神経形態計算を拡大するためのロードマップを提示 (Scaling up Neuromorphic Computing for More Efficient and Effective AI Everywhere and Anytime)

Abstract

Neuromorphic computing is a brain-inspired approach to hardware and algorithm design that efficiently realizes artificial neural networks. Neuromorphic designers apply the principles of biointelligence discovered by neuroscientists to design efficient computational systems, often for applications with size, weight and power constraints. With this research field at a critical juncture, it is crucial to chart the course for the development of future large-scale neuromorphic systems. We describe approaches for creating scalable neuromorphic architectures and identify key features. We discuss potential applications that can benefit from scaling and the main challenges that need to be addressed. Furthermore, we examine a comprehensive ecosystem necessary to sustain growth and the new opportunities that lie ahead when scaling neuromorphic systems. Our work distils ideas from several computing sub-fields, providing guidance to researchers and practitioners of neuromorphic computing who aim to push the frontier forward.

1600情報工学一般
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