قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
TrueNorth
معالج نيورومورفي تم تطويره بواسطة IBM، يتكون من مليون خلية عصبية و 256 مليون نقطة تشابك منظمة في 4096 أنوية نيوروسينابتية. يعمل باستهلاك طاقة منخفض للغاية يبلغ 70 ميلي واط ويستخدم بنية قائمة على الأحداث للمعالجة المتوازية الضخمة.
Loihi
شريحة نيورومورفية من إنتل تدمج 130000 خلية عصبية و 130 مليون نقطة تشابك مع قدرات تعلم على الشريحة عبر المرونة المعتمدة على أوقات النبضات. تستخدم نموذج حساب غير متزامن قائم على الأحداث وتدعم أنظمة تعلم خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف متنوعة.
النواة العصبية المشبكية
وحدة الحساب الأساسية في المعالجات النيورومورفية مثل TrueNorth، حيث تدمج الخلايا العصبية ونقاط التشابك والمحاور في بنية محلية. كل نواة تعمل بشكل مستقل ويمكنها التعامل مع ما يصل إلى 256 خلية عصبية و 65536 نقطة تشابك في حالة بنية IBM.
الحوسبة النيورومورفية التناظرية
نهج حساب نيورومورفي يستخدم إشارات مستمرة ودوائر تناظرية لمحاكاة سلوك الخلايا العصبية ونقاط التشابك البيولوجية. تقدم هذه الطريقة كثافة تكامل وكفاءة طاقة فائقة ولكنها تواجه تحديات من حيث الدقة وتقلبات التصنيع.
الحوسبة النيورومورفية الرقمية
تطبيق نيورومورفي يستخدم دوائر رقمية لمحاكاة سلوك الشبكات العصبية النابضة، مما يوفر دقة وقابلية تكرار أفضل من النهج التناظري. تعتمد المعالجات مثل TrueNorth و Loihi هذا النهج لضمان الموثوقية وقابلية التوسع المثلى.
Neurogrid
منصة نيورومورفية تم تطويرها في جامعة ستانفورد تستخدم دوائر تناظرية تحت العتبة لمحاكاة مليون خلية عصبية قشرية باستهلاك طاقة يبلغ 3 واط فقط. تتميز بقدرتها على نمذجة ديناميكيات عصبية معقدة بإخلاص بيولوجي كبير.
BrainScaleS
نظام نيورومورفي أوروبي يستخدم نهجًا تناظريًا متسارعًا يعمل 1000 مرة أسرع من الوقت البيولوجي الحقيقي، مما يتيح عمليات محاكاة سريعة للشبكات العصبية المعقدة. يجمع بين الدوائر التناظرية واسعة النطاق وبنية تحتية رقمية مرنة للتحكم والتكوين.
SpiNNaker
بنية نيورومورفية واسعة النطاق تعتمد على معالجات ARM متعددة النوى، مصممة لمحاكاة ما يصل إلى مليار خلية عصبية نابضة في الوقت الفعلي. تستخدم شبكة مُشَبَّكة للتواصل بين الأنوية وهي مُحسَّنة بشكل خاص لمحاكاة الشبكات القشرية واسعة النطاق.
MorphIC
شريحة عصبية هجينة تجمع بين الدوائر الرقمية للتحكم والدوائر التناظرية للحساب العصبي، وتقدم توازناً بين الدقة وكفاءة الطاقة. تطبق الخلايا العصبية والوصلات العصبية القابلة لإعادة التكوين التي تدعم نماذج مختلفة من المرونة العصبية.
Dynap-SEL
عائلة من المعالجات العصبية الموجهة بالأحداث ومنخفضة الاستهلاك التي طورتها SynSense، وتطبق الخلايا العصبية والوصلات العصبية التناظرية مع قدرات التعلم على الشريحة. هذه الرقائق محسّنة بشكل خاص لتطبيقات الحوسبة الحافة التي تتطلب معالجة في الوقت الفعلي بأقل استهلاك للطاقة.
Intel Nahuku
منصة التطوير العصبية من إنترل المبنية على شريحة Loihi، وتوفر بيئة كاملة للتجربة والنماذج الأولية لتطبيقات الشبكات العصبية النبضية. تدمج عدة شرائح Loihi مع واجهات برمجية تسمح بتكوين مرن للشبكات العصبية.
الحوسبة الملهمة عصبياً
نهج حسابي يستلهم مبادئ المعالجة العصبية البيولوجية دون البحث عن تقليد دقيق، ويركز بدلاً من ذلك على كفاءة الخوارزميات والهياكل. تشمل هذه التخصص كلًا من الأنظمة العصبية الصارمة والأساليب الهجينة المناسبة للتطبيقات العملية.