Principales métodos de computación inspirada en el cerebro
1. Simulación de neuronas: imita los principios operativos de las neuronas, construye neuronas artificiales con funciones de entrada, salida y activación, y establece redes neuronales conectando múltiples neuronas. , reconocimiento de patrones y aprendizaje a través de la red.
2. Cálculo evolutivo: Basado en la idea de evolución biológica, la respuesta al problema se optimiza gradualmente mediante mutación aleatoria y selección natural. Como algoritmo genético y algoritmo de optimización de enjambre de partículas.
3. Algoritmo inmunológico artificial: Imita el mecanismo del sistema inmunológico biológico y modela la interacción entre anticuerpos y antígenos como proceso de resolución de problemas. Los algoritmos inmunes artificiales se utilizan principalmente para el reconocimiento de patrones, la clasificación y agrupación de datos.
4. Razonamiento difuso: la teoría matemática difusa se introduce en el campo de la informática, permitiendo a las computadoras procesar información confusa e imprecisa, hacer inferencias y juicios, y usarse para apoyar decisiones y control inteligente.
5. Aprendizaje profundo: Mediante la construcción y entrenamiento de redes neuronales multicapa se consigue el análisis y modelado automático de estructuras de datos complejas. El aprendizaje profundo se ha utilizado ampliamente en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
Datos extendidos:
La computación similar al cerebro, también conocida como computación neuromórfica, es una teoría, arquitectura, diseño de chips, modelo de aplicación y algoritmo de computación basados en el modelo y la estructura de procesamiento de información. de los sistemas nerviosos biológicos.
La computación similar al cerebro es diferente de la separación tradicional de almacenamiento y cálculo de von Neumann. Logra un procesamiento eficiente de la información basado en neuronas de pulso biónicas y tiene las ventajas técnicas de un bajo consumo de energía y una baja latencia. Es una de las tecnologías potenciales para romper el "muro de la memoria" y tiene un amplio valor de aplicación y potencial en el campo de la informática de punta que es sensible al consumo de energía y la latencia.
Bajo la guía del marco informático de "picos" similar al cerebro, la computación neuromórfica para la inteligencia artificial reduce los requisitos de energía de las plataformas informáticas. Este campo interdisciplinario comenzó con implementaciones de circuitos de silicio de rutinas neuronales biológicas, pero ha crecido hasta incluir implementaciones de hardware de algoritmos basados en codificación de picos y representaciones impulsadas por eventos.