Neyromorf Kompüterlər İlk Dəfə Riyazi Tənlikləri Sürətlə Həll Edir

Neyromorf Hesablama və Riyazi Tənliklər

Sandia Milli Laboratoriyasının alimləri insan beyninin işləmə prinsiplərini təqlid edən neyromorf kompüterlər üçün xüsusi diferensial tənliklərin (ÇDT) həllinə imkan verən yeni alqoritm hazırlayıblar. Bu tənliklər maye və qazların dinamikası, elektromaqnit sahələri və struktur mexanikası kimi əsas elmi və mühəndislik məsələlərinin modelləşdirilməsində istifadə olunur.

Sandia Laboratoriyasının Tarixi və Missiyası

1949-cu ildə yaradılan Sandia Milli Laboratoriyası ABŞ Energetika Nazirliyinə bağlıdır və əsasən sülh məqsədli atom enerjisi sahəsində tədqiqatlar aparır. Laboratoriyanın yaxınlığında yerləşən Los Alamos və Livermor laboratoriyaları hərbi tədqiqatlarla məşğul olsa da, Sandia daha çox nüvə enerjisinin sülh yolu ilə istifadəsinə yönəlib. Yeni alqoritmin nəticələri "Nature Machine Intelligence" jurnalında "Solving sparse finite element problems on neuromorphic hardware" başlıqlı məqalədə dərc olunub.

Yeni Alqoritmin Əhəmiyyəti

Brad Teilman və Brad Eymon tərəfindən hazırlanmış bu alqoritm neyromorf kompüterlərin enerji sərfiyyatını azaldaraq hesablama sürətini artırır. Bu, xüsusilə nüvə fizikasında modelləşdirmə üçün tələb olunan böyük enerji xərclərinin azaldılması baxımından önəmlidir. Neyromorf sistemlər əvvəllər yalnız şəkil tanıma və neyron şəbəkələrinin sürətləndirilməsi üçün istifadə olunurdu, lakin bu tədqiqat göstərir ki, onlar həmçinin fundamental riyazi məsələlərin həllində də effektivdir.

İnsan Beyni və Riyaziyyatın Kəsişməsi

Neyromorf hesablama intellektin təbiətini daha dərindən anlamağa imkan verir. Təbii sistemlərin, məsələn, damar şəbəkələrinin və neyron strukturlarının riyazi optimallaşma prinsiplərinə tabe olması, riyaziyyatın təbiətin fundamental qanunlarını təsvir etməsi bu yanaşmanın əsasını təşkil edir.

Qlobal Perspektiv

Yaponiyada siçan beyninin qabığının superkompüterdə modelləşdirilməsi kimi layihələr neyromorf hesablama sahəsində irəliləyişləri göstərir. Sandia laboratoriyasının yeni alqoritmi isə bu sahədə yeni imkanlar açaraq elmi simulyasiyaların keyfiyyətini və sürətini artırır.

Nəticə

Bu yenilik elmi tədqiqatlarda və sənayedə hesablama gücünün artırılması ilə yanaşı, enerji sərfiyyatının azaldılması baxımından böyük perspektivlər vəd edir. İnsan beyninin işləmə prinsiplərinə əsaslanan neyromorf kompüterlər gələcəyin texnologiyasını formalaşdırır.