В Нидерландах строится ведущий центр нейроморфных вычислений

      Наши новейшие и наиболее передовые технологии — от искусственного интеллекта до промышленного Интернета вещей, передовой робототехники и самоуправляемых автомобилей - сталкиваются с серьезными проблемами: огромным потреблением энергии, ограниченными возможностями, системными сбоями и серьезными пробелами в точности. 

      В Нидерландах появляется одно из возможных решений. В стране развивается многообещающая экосистема для нейроморфных вычислений, которая опирается на нейронауку для повышения эффективности и производительности ИТ. Миллиарды евро инвестируются в этот новый вид вычислений по всему миру. Нидерланды стремятся стать лидером на рынке, объединяя стартапы, известные компании, правительственные организации и ученых в экосистеме нейроморфных вычислений.

      Голландская миссия в Великобритании

      В марте голландская делегация прибыла в Великобританию для проведения “Инновационной миссии” с участием представителей местных технических служб и правительства. Миссию возглавляла организация Top Sector ICT, поддерживаемая правительством Нидерландов, целью которой было укрепление и обсуждение будущего нейроморфных вычислений в Европе и Нидерландах. 

      Мы связались с ведущими специалистами сектора ИКТ, которые связали нас с одним из своих сотрудников: доктором Йоханом Х. Ментинком, экспертом по вычислительной физике из Университета Радбуда в Нидерландах. Доктор Ментинк рассказал о том, как нейроморфные вычисления могут решить проблемы, связанные с энергопотреблением, точностью и эффективностью наших современных вычислительных архитектур. 

      “Современные цифровые компьютеры используют энергоемкие процессы для обработки данных”, - сказал доктор Ментинк. 

      “В результате некоторые современные центры обработки данных потребляют так много энергии, что им даже нужна собственная электростанция”. 

      Современные компьютеры хранят данные в одном месте (память) и обрабатывают их в другом месте (процессоры). Это означает, что на передачу данных тратится много энергии, пояснил доктор Ментинк. 

      В отличие от этого, архитектуры нейроморфных вычислений отличаются на аппаратном и программном уровнях. Например, вместо использования процессоров и запоминающих устройств нейроморфные системы используют новые аппаратные компоненты, такие как мемристоры. Они действуют и как память, и как процессоры. 

      Обрабатывая и сохраняя данные на одном и том же аппаратном компоненте, нейроморфные вычисления устраняют энергоемкую и подверженную ошибкам задачу транспортировки данных. Кроме того, поскольку данные хранятся на этих компонентах, их можно обрабатывать быстрее, что ускоряет принятие решений, уменьшает количество галлюцинаций, повышает точность и производительность. Эта концепция применяется в современных вычислениях, промышленном IoT и робототехнике для ускорения принятия решений в режиме реального времени. 

      “Точно так же, как наш мозг обрабатывает и хранит информацию в одном и том же месте, мы можем создавать компьютеры, которые объединяли бы хранение и обработку данных в одном месте”, - пояснил доктор Ментинк.  

      Первые примеры использования нейроморфных вычислений

      Нейроморфные вычисления - это далеко не просто эксперимент. Множество новых и зарекомендовавших себя технологических компаний вкладывают значительные средства в разработку нового оборудования, передовых устройств, программного обеспечения и нейроморфных вычислительных приложений.

      Крупные технологические бренды, такие как IBM, NVIDIA и Intel, с их чипами Loihi, все вовлечены в нейроморфные вычисления, в то время как компании в Нидерландах, согласно национальной белой книге 2024 года, играют ведущую роль в регионе. 

      Например, голландская компания Innatera — лидер в производстве нейроморфных процессоров со сверхнизким энергопотреблением - недавно получила финансирование серии А в размере 15 миллионов евро от Invest—NL Deep Tech Fund, EIC Fund, MIG Capital, Matterwave Ventures и Delft Enterprises. 

      Innatera - это только верхушка айсберга, поскольку Нидерланды продолжают поддерживать новую отрасль с помощью фондов, грантов и других стимулов.

      Непосредственные примеры использования нейроморфных вычислений включают в себя технологии распознавания событий, интегрированные в интеллектуальные датчики, такие как камеры или аудио. По словам Сильвестра Качмарека, генерального директора OrbiSky Systems, компании, обеспечивающей интеграцию искусственного интеллекта в космические технологии, эти нейроморфные устройства обрабатывают только изменения, которые могут значительно снизить энергопотребление и нагрузку на данные.  

      Нейроморфное аппаратное и программное обеспечение обладает потенциалом для передачи ИИ, работающего на пределе возможностей, особенно для маломощных устройств, таких как мобильные устройства, носимые устройства или Интернет вещей. 

      Доктор Качмарек пояснил, что распознавание образов, определение ключевых слов и простая диагностика, такие как обработка сигналов сложных потоков сенсорных данных в режиме реального времени для биомедицинских целей, робототехники или промышленного мониторинга, являются одними из ведущих применений. 

      Нейроморфные вычисления, применяемые для распознавания образов, классификации или обнаружения аномалий, позволяют принимать решения очень быстро и эффективно, 

      Профессор д-р Ханс Хилгенкамп, научный директор Института MESA+ при Университете Твенте, согласился с тем, что распознавание образов является одной из областей, где нейроморфные вычисления превосходят другие. 

      “Можно также подумать, например, о прогнозировании отказов в промышленных или автомобильных приложениях”, - сказал он.   

      Пробелы, создающие возможности для нейроморфных вычислений

      Несмотря на достигнутый в последнее время прогресс, путь к созданию надежных нейроморфных компьютерных экосистем в Нидерландах является сложным. Глобальные цепочки поставок и стандартизация новых технологий оставляют мало возможностей для инноваций на аппаратном уровне. 

      Например, оптические сети и оптические чипы доказали свою эффективность по сравнению с традиционными системами, используемыми сегодня, но эта технология не получила глобального распространения. Внедрение нового оборудования требует стратегической координации между государственным и частным секторами. Глобальное внедрение технологии 5G является хорошим примером существующих проблем. Это потребовало от телекоммуникационных компаний и правительств по всему миру развертывания не только новых антенн, но и смартфонов, ноутбуков и большого количества аппаратного обеспечения, способного поддерживать новый стандарт. 

      Что касается программного обеспечения, то системы 5G остро нуждались в глобальных стандартах для обеспечения интеграции, интероперабельности и бесперебойного развертывания. Кроме того, известным операторам связи пришлось перейти от чистой конкуренции к стратегическому сотрудничеству — непривычный переход для отрасли, долгое время основанной на разрозненных операциях.

      Экосистемы нейроморфных вычислений сталкиваются с аналогичными препятствиями. Нидерланды признают, что успех всей отрасли зависит от инноваций в материалах, устройствах, схемотехнике, аппаратной архитектуре, алгоритмах и приложениях. 

      Эти проблемы и пробелы открывают новые возможности для технологических компаний, стартапов, поставщиков и партнеров. 

      Доктор Качмарек сказал нам, что нейроморфные вычисления требуют интеграции полного стека. Для этого требуется опыт, который может объединить новые материалы и устройства посредством проектирования схем и архитектур с алгоритмами и приложениями. “Объединение этих уровней имеет решающее значение, но является сложной задачей”, - сказал он. 

      Что касается алгоритмов и программного обеспечения, то разработка новых парадигм программирования, правил обучения (помимо стандартного обратного распространения глубокого обучения) и программных средств, встроенных в нейроморфное аппаратное обеспечение, также являются приоритетными задачами. 

      “Крайне важно сделать аппаратное обеспечение удобным и эффективным — совместная разработка аппаратного обеспечения и алгоритмов, поскольку в нейроморфных системах они тесно связаны”, - сказал доктор Качмарек. 

      Другие отрасли, которые разработали или рассматривают возможность проведения исследований в области нейроморфных вычислений, включают здравоохранение (интерфейсы мозг-компьютер и протезирование), агропродовольственную промышленность и устойчивую энергетику. 

      Нейроморфные вычислительные модули или компоненты также могут быть интегрированы с обычными CMOS, фотоникой, искусственным интеллектом и даже квантовыми технологиями. 

      Долгосрочные возможности в Нидерландах

      Мы спросили доктора Хилгенкампа, какие экспертные знания или инновации наиболее востребованы и предлагают наибольшие возможности для вклада и роста в рамках этой развивающейся экосистемы.

      “Долгосрочные разработки включают в себя новые материалы и множество исследований, которые уже проводятся на академическом уровне”, - сказал доктор Хилгенкамп. 

      Он добавил, что идея “материалов, которые могут обучаться” открывает совершенно новые концепции в материаловедении, которые интересны исследователям. 

      С другой стороны, доктор Ментинк указал на возможность преобразовать нашу экономику, которая зависит от обработки огромных объемов данных. 

      “Даже замена небольшой части этого процесса на нейроморфные вычисления приведет к существенной экономии энергии”, - сказал он. 

      “Более того, с помощью нейроморфных вычислений можно выполнять гораздо большую обработку непосредственно там, где создаются данные. Это хорошая новость для ситуаций, когда данные содержат конфиденциальную информацию”. 

      Конкретные примеры, по словам доктора Ментинка, также включают обнаружение мошенничества при транзакциях по кредитным картам, анализ изображений роботами и дронами, обнаружение аномалий сердечного ритма и обработку телекоммуникационных данных.

      “Наиболее перспективными вариантами использования являются те, которые связаны с огромными потоками данных, высокими требованиями к очень быстрому времени отклика и небольшим расходом энергии”, - сказал д-р Ментинк. 

      По мере увеличения числа вариантов использования нейроморфных вычислений, доктор Ментинк ожидает, что разработка программных комплексов, позволяющих быстро внедрять новые нейроморфные платформы, будет расширяться. Этот новый сектор будет включать услуги для упрощения развертывания.

      “Долгосрочный устойчивый рост требует согласованных междисциплинарных усилий по всему компьютерному стеку, чтобы обеспечить плавную интеграцию фундаментальных открытий в приложения для новых нейроморфных вычислительных систем”, - сказал д-р Ментинк. 

      Итог

      Потенциал нейроморфных вычислений позволил привлечь миллиарды долларов инвестиций в Нидерландах и Европе, а также в Азии и остальном мире. 

      Компании, которые могут внедрять инновации, разрабатывать и интегрировать нейроморфные технологии аппаратного и программного обеспечения, получат наибольшую выгоду.  

      Потенциал нейроморфных вычислений для повышения энергоэффективности и производительности может распространиться по всем отраслям. Энергетика, здравоохранение, робототехника, искусственный интеллект, промышленный Интернет вещей и квантовые технологии - все они выиграют, если интегрируют эту технологию. И если голландская экосистема начнет развиваться, Нидерланды смогут стать лидером.

      Поддерживающий Голландские технологии - ключевая миссия конференции TNW, которая проходит 19-20 июня в Амстердаме. Билеты уже поступили в продажу — используйте код TNWXMEDIA2025 на кассе, чтобы получить скидку 30%.