类脑计算系统的研究涉及到类脑处理器微体系结构技术、体系结构技术、类脑处理器配套的软件工具链和基于脉冲神经网络的算法等研究领域。在现阶段的社会发展过程中计算机科学技术在社会中的应用具有极大的社会现实含义
类脑计算是指利用数字电路、模拟电路、数模混合电路或新器件来仿真生物神经元以及神经元间的突触连接,进而利用超大规模集成电路(Very Large Scale Integrated,VLSI)系统来模仿神经系统中的神经生物学结构。
和现有冯诺伊曼体系结构计算与存储分离的特点相对,类脑计算中的神经元结构既有计算能力,也有存储能力。类脑计算的这种特点从根本上消除了冯诺伊曼体系结构的“存储墙”问题。通过对类脑计算进行研究,能够更好地理解脑计算模型,为实现类脑智能提供路径。
SNN也被称为第三代神经网络,是人工智能领域机器学习算法的一种,是计算机科学与生物神经科学交叉而成的新兴学科。相比于传统的ANN,如各种深度学习网络,SNN实现了更高级的生物神经元模拟水平,更容易模拟人脑低功耗高性能的处理方式,是信息技术向智能化发展的重点研究方向。与ANN相比,SNN有诸多优良特性,在实现低功耗、高性能的智能系统上潜力巨大。
类脑计算研究涉及的领域范围广泛,包括材料科学、神经科学、电气工程、计算机工程和计算机科学等。材料科学家研究、制造和表征可用于类脑器件的新材料,重点是展示与生物神经系统相似特性的材料。神经科学家提供可能在类脑计算意义上有用的新知识,并利用类脑计算系统来模拟和研究生物神经系统。电子和计算机工程师利用模拟电路、数字电路、数模混合电路和器件来构造系统,模拟神经系统的运行过程,开发由生物启发的类脑计算系统。
类脑计算系统的研究涉及到类脑处理器微体系结构技术、体系结构技术、类脑处理器配套的软件工具链和基于脉冲神经网络的算法等研究领域。在现阶段的社会发展过程中计算机科学技术在社会中的应用具有极大的社会现实含义,不仅其在加速社会经济的道路上起到了积极的作用。计算机技术在发展的同时带动经济社会的进步。
由于传统的计算机科学没有相关的技术信息支撑,当代的发展方向是积极向前的、相互融合的。不过由于当代社会信息的共享性还有待于提高到新的阶段,一些方面的信息受到一定的局限和垄断性。伴随着越来越普遍的计算机科学在全世界范围内的迅猛发展,信息将可以被方便快捷的进行传播,有理由相信计算机技术将会带动社会经济更好发展,其对经济的发展将起到积极有效的作用。
根据中研普华产业研究院发布的《2021-2025年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》显示:
类脑计算技术平台具有多个板载处理器,包括基于事件的处理,数字处理,存储器,输入/输出接口和类脑计算技术芯片扩展的功能。
类脑计算技术系统已与人工智能技术结合,并被类脑计算技术业内专家认为可能提供一条通向通用人工智能的途径,在更通用算法的应用层面也有着一定的突破和发展,类脑计算技术保证类脑计算系统的性能、类脑计算技术可编程性和生产效率,仍然类脑计算技术面临着不小的挑战和极高的要求。
除了这些类脑芯片外,类脑计算技术仍有许多新兴的类脑芯片在SNN计算中显示出巨大的潜力。 例如浙江大学的达尔文芯片,其类脑计算技术目标是嵌入式低功耗应用。
报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为类脑计算企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。
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2021-2025年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告
类脑计算是指利用数字电路、模拟电路、数模混合电路或新器件来仿真生物神经元以及神经元间的突触连接,进而利用超大规模集成电路(Very Large Scale Integrated,VLSI)系统来模仿神经系统中...
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