Nevromorf databehandling: Hjerneinspirert teknologi som revolusjonerer KI og meir til

• IBM lanserte TrueNorth-brikka i 2014 med 1 million nevronar, 256 millionar synapsar, 5,4 milliardar transistorar og eit straumforbruk under 100 milliwatt.
• Intel introduserte Loihi i 2017, ein fullt digital nevromorf prosessor med 128 kjerner, om lag 130 000 nevronar og 130 millionar synapsar, og innebygd læring på brikka.
• I 2023 publiserte Science ei artikkel om IBMs NorthPole som kunne køyre visjonsbaserte modellar (som ResNet-50 og YOLO) raskare enn NVIDIA V100 og var om lag 5× meir energieffektiv enn H100.
• I april 2024 annonserte Intel Hala Point, det største nevromorfe datasystemet so langt, som klustrar 1 152 Loihi 2-brikkar og når om lag 1,15 milliardar nevronar, med om lag 20 milliardar operasjonar per sekund og meir enn 15 milliardar operasjonar per sekund per watt i testing.
• University of Manchester sin SpiNNaker-maskin har over ein million kjerner og kan simulere ein milliard spikande nevron i sanntid.
• BrainScaleS ved Heidelberg Universitet bruker analoge kretsar på store silisiumskiver til å emulere nevronale nettverk i akselerert fart.
• EU sitt Human Brain Project finansierte og støtta nevromorfe plattformar som BrainScaleS og SpiNNaker, som blei gjort tilgjengelege for forskarar via EBRAINS.
• NASA testa Loihi for satellittbiletehandsaming og navigasjon, og Air Force Research Lab samarbeidde med BrainChip om autonome fly- og missilsensorar.
• Frå 2025 kjem dei første kommersielle nevromorfe produkta, som BrainChip Akida IP lisensiert for sensormodular i bilar og smarthus-einingar, inkludert eit nevromorf kamera som kan gjenkjenne personar og gestar og gå månadsvis på éi lading.
• Utfordringar til feltet inkluderer mangel på standardisering og programvareøkosystem, få ekspertar i verda og at teknologien enno er i forskings-/labstadiet, noko som gjer massatilpassing vanskeleg.

Kva er nevromorf databehandling (og korleis fungerer det)?

Nevromorf databehandling – somme tider kalla hjerneinspirert databehandling – er ein tilnærming til datamaskindesign som imiterer strukturen og funksjonen til den menneskelege hjernen ibm.com. I staden for den tradisjonelle modellen der separate einingar handterer prosessering og minne, integrerer nevromorfe system desse funksjonane i nettverk av kunstige “nevronar” og “synapsar”, på same måte som ein biologisk hjerne. Enkelt sagt er ein nevromorf brikke ein databrikke som fungerer som eit nettverk av hjerneceller, og behandlar informasjon gjennom store mengder samanbundne nevronar en.wikipedia.org.

Kjernen i nevromorf databehandling er spikande nevrale nettverk (SNNs) – nettverk av kunstige nevronar som kommuniserer via korte elektriske pulsar kalla “spikes”, tilsvarande spenningspulsa i biologiske nevronar ibm.com. Kvar nevron samlar opp innkommande signal over tid og vil “fyre av” ein puls til andre nevronar berre når ein viss terskel er nådd ibm.com. Dersom inputa held seg under terskelen, vil signalet til slutt forsvinne (ofte omtalt som at nevronets ladning lekk ut). Denne hendingstyrte stilen for databehandling betyr at, i motsetnad til vanlege prosessorar som arbeider kontinuerleg, er nevromorfe brikker stort sett i dvale og aktiverer berre nevronar når det er data å handsame pawarsaurav842.medium.com. Som eit resultat brukar dei mykje mindre energi – det meste av det “hjerne-liknande” nettverket er inaktivt til det trengst, akkurat som hjernene våre har milliardar av nevronar, men berre ein liten prosentdel er aktive til ei kvar tid pawarsaurav842.medium.com.

Ein annan nøkkelfunksjon er at prosessering og minne er samlokalisert. I eit nevromorfisk design kan kvar nevron både lagre og prosessere informasjon, medan i ein klassisk datamaskin blir data heile tida flytta fram og tilbake mellom ein CPU og separate minnebankar. Ved å byggje minne inn i rekneeiningane (nevronane), unngår nevromorfiske brikker flaskehalsen med datatransport som tradisjonelle arkitekturar har spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Dette gir massiv parallellitet og effektivitet: mange nevronar arbeider samtidig, og berre lokal kommunikasjon er nødvendig. Som IBMs leiar for nevromorfisk forsking Dharmendra Modha forklarar, “Hjernen er mykje meir energieffektiv enn moderne datamaskiner, delvis fordi ho lagrar minne saman med prosessering i kvart nevron.” spectrum.ieee.org. I praksis fungerer nevromorfiske system meir som levande nevrale nettverk enn konvensjonelle serielle datamaskiner, og gjer det mogleg med prosessering av informasjon i sanntid og sparsam, hendingsdriven kommunikasjon mellom nevronar nature.com.

Ei kort historie og viktige milepælar

Nevromorfisk databehandling kan høyrest futuristisk ut, men dei konseptuelle røtene går tilbake til 1980-talet. Omgrepet “nevromorfisk” (som betyr “hjerneforma”) blei mynta av Carver Mead, ein Caltech-professor som pionerte dette feltet på slutten av 1980-talet colocationamerica.com. I den perioden bygde Mead og kollegaene hans, som Misha Mahowald, dei første eksperimentelle “silisiumnevronane” og sensoriske brikkene – til dømes ein analog silisium-netthinne som kunne oppdage lys som eit menneskeauge, og eit silisium-cochlea som prosesserte lyd ibm.com. Desse tidlege brikkene viste at elektroniske kretsar kunne etterlikne grunnleggjande nevrale funksjonar, og tente visjonen om at datamaskiner ein dag kunne fungere meir som hjernar.

Gjennom 1990- og 2000-åra heldt nevromorfisk ingeniørkunst seg stort sett til akademia og forskingslaboratorium, og utvikla seg jamt i bakgrunnen. Eit viktig milepæl kom i 2014 med IBMs TrueNorth-brikke, utvikla under DARPAs SyNAPSE-program. TrueNorth pakka 1 million “nevronar” og 256 millionar “synapsar” på ein enkelt brikke, med imponerande 5,4 milliardar transistorar – og brukte likevel under 100 milliwatt straum darpa.mil. Denne “hjernen på ein brikke”, inspirert av arkitekturen til pattedyrhjerner, kunne utføre komplekse mønstergjenkjenning-oppgåver med to storleiksordrar mindre energi enn vanlege prosessorar darpa.mil. TrueNorth sitt design var hendingsdriven og massivt parallell: 4 096 nevrosynaptiske kjerner kommuniserte via “spikes”, og synte at stor-skala nevromorfisk maskinvare var mogleg. IBM samanlikna TrueNorth sitt omfang (ein million nevronar) med omtrent hjernen til ei bie eller ei kakerlakk, og det viste at nevromorfe brikker kunne vere både energieffektive og i stand til hjerne-liknande oppgåver darpa.mil.

Eit nytt sprang kom i 2017 då Intel introduserte sin Loihi nevromorfe brikke. Loihi var ein fullt digital nevromorf prosessor med 128 kjerner med 130 000 nevronar og 130 millionar synapsar implementert i silisium pawarsaurav842.medium.com. Viktig var det òg at Loihi hadde innebygd læring på brikka: kvar nevronkjerne hadde ein innebygd læringsmotor, slik at brikka kunne endre synaptiske vekter og “lære” frå mønster over tid. I ein demonstrasjon synte Intel at Loihi kunne lære å kjenne att lukter frå farlege kjemikaliar – i praksis lære ein brikke å lukte ved å prosessere data frå luktesensorar på ein hjerne-liknande måte pawarsaurav842.medium.com. Denne sjølvlærande evna synte korleis nevromorfe system kan tilpasse seg i sanntid, eit steg vidare enn å berre køyre førehands-trente nevrale nettverk.

Sidan då har framgangen akselerert. Universitet har bygd spesialiserte nevromorfe superdatamaskiner som SpiNNaker (University of Manchester), ein maskin med over ein million små prosessorar designa for å simulere ein milliard spikande nevron i sanntid pawarsaurav842.medium.com. I Europa støtta det tiår-lange Human Brain Project (2013–2023) nevromorfe plattformer som BrainScaleS (Heidelberg University), som brukar analoge elektroniske kretsar for å etterlikne nevron, og ein versjon av SpiNNaker – begge tilgjengelege for forskarar via EBRAINS forskingsinfrastruktur ibm.com. Desse store akademiske prosjekta var milepælar i å vise korleis nevromorfe prinsipp kan skalere opp.

På industrisida held IBM, Intel og andre fram med å presse grensene. IBMs siste nevromorfe utvikling, avslørt i 2023, har kodenamnet NorthPole – ein brikke som flettar saman minne og prosessering endå tettare. NorthPole oppnår dramatiske forbetringar i fart og effektivitet, visstnok 25× meir energieffektiv og 22× raskare enn dei beste konvensjonelle AI-brikkene på biletegjenkjenning spectrum.ieee.org. Han har 22 milliardar transistorer i ein 800 mm²-pakke, og ved å fjerne eksternt minne heilt, kuttar han energien som går tapt på datatransport spectrum.ieee.org. IBM-forskarar skildrar NorthPole som “eit gjennombrot i brikkearkitektur som gir enorme forbetringar i energi-, plass- og tidseffektivitet” research.ibm.com, bygd på erfaringar frå TrueNorth eit tiår tidlegare. Samstundes lanserte Intel i 2021 ein andre generasjons brikke, Loihi 2, og i 2024 annonserte dei Hala Point, eit nevromorft supersystem med 1 152 Loihi 2-brikker med til saman 1,2 milliardar nevron – omtrent på nivå med hjernekapasiteten til ein liten fugl (ei ugle) newsroom.intel.com. Hala Point, utplassert ved Sandia National Labs, er for tida verdas største nevromorfe datamaskin, meint for å utforske AI-forsking i hjerneskala.

Frå Carver Mead sine éin-transistor-nevron til dagens milliard-nevron-system har nevromorf databehandling utvikla seg frå ein nisjeakademisk idé til ein spydspissteknologi. Historia er prega av jamne forbetringar i skala, energieffektivitet og realisme i hjerne-liknande prosessering, og legg grunnlaget for den neste æraen innan databehandling.

Nøkkelteknologiar i nevromorf databehandling

Nevromorf databehandling samlar innovasjonar innan maskinvare og nevrale nettverksmodellar. Nokre av dei viktigaste teknologiane som mogleggjer denne hjerneinspirerte tilnærminga inkluderer:

• Spikande nevrale nettverk (SNN): Som nemnt, er SNN den algoritmiske ryggrada i nevromorfe system. Dei blir av og til kalla “tredje generasjon” av nevrale nettverk pawarsaurav842.medium.com, og inkorporerer tidsaspektet i nevronmodellane. I motsetnad til dei jamne, kontinuerlege aktiveringane i vanlege kunstige nevrale nettverk, kommuniserer spikande nevron med diskrete signal, noko som gjer tidsbasert koding mogleg (informasjon blir overført gjennom tidspunktet for signal) og hendingstyrt drift. SNN kan modellere fenomen som nevron-timing, refraktærperiodar og plastisitet (læring gjennom endring i synapsestyrke) meir naturleg enn tradisjonelle nettverk ibm.com. Dette gjer dei godt eigna til å handsame sanseinntrykk (syn, lyd, osb.) i sanntid. Likevel er utvikling av treningsalgoritmar for SNN ein kompleks oppgåve – forskarar brukar metodar frå å kartlegge trente djupe nettverk til spikande ekvivalentar til bio-inspirerte læringsreglar ibm.com. SNN er eit levande forskingsfelt og ein kritisk del av det nevromorfe puslespelet.
• Memristorar og nye komponentar: Mange nevromorfe plattformer brukar framleis konvensjonelle silisiumtransistorar, men det er stor interesse for nye komponentar som memristorar (minnemotstandar). Ein memristor er eit nanoskalært elektronisk element som kan lagre data (som minne) og utføre utrekningar (som ein motstand/nettverk) samtidig ved å endre motstanden basert på straum – i praksis etterliknar det synapsens evne til å “hugse” ved å forsterke eller svekke koplingar ibm.com. Memristorar og andre resistive minneteknologiar (t.d. faseendringsminne, ferroelektriske komponentar, spintroniske komponentar) kan implementere “analoge” synapsar som oppdaterer seg kontinuerleg, og mogleggjer databehandling i minnet-arkitekturar. Ved å integrere minne i dei same fysiske komponentane som utfører utrekningar, bryt dei ytterlegare ned skiljet som ligg i den tradisjonelle datamaskinmodellen. Desse nye komponentane lovar enorme effektivitetsgevinstar; likevel er dei framleis eksperimentelle i 2025 og møter utfordringar med pålitelegheit og produksjon. Som ein ekspert sa, har analoge nevromorfe system stort potensial, men “har enno ikkje nådd teknologisk modenheit”, og difor held mange noverande design (som IBM sin NorthPole og Intel sin Loihi) seg til digitale kretsar som ei kortsiktig løysing spectrum.ieee.org.
• Asynkrone kretsar og hendingstyrt maskinvare: Nevromorfe brikker nyttar ofte asynkron logikk, som tyder at dei ikkje har ein einskild global klokke som styrer alle operasjonar i takt. I staden er utrekninga distribuert og hending-utløyst. Når ein nevron fyrar, utløyser det nedstraumsnevron; om det ikkje er aktivitet, går delar av kretsen i dvale. Denne maskinvaretilnærminga, av og til kalla “klokkelaus” eller hendingbasert design, støttar direkte dei spreidde, spikestyrte arbeidslasta til SNN-ar. Det er eit brot med den synkrone utforminga til dei fleste CPU-ar/GPU-ar. Til dømes køyrde IBM sin TrueNorth heilt asynkront, og nevronane kommuniserte via pakkar i eit nettverk-på-brikke når hendingar oppstod darpa.mil. Dette sparar ikkje berre energi, men samsvarar òg med korleis biologiske nevrale nettverk opererer parallelt utan ein hovudklokke.
• Compute-in-Memory-arkitektur: Eit omgrep ofte knytt til nevromorfe brikker er compute-in-memory, der minneelement (enten SRAM, ikkje-flyktig minne, eller memristorar) er plasserte saman med utrekningseiningar. Ved å gjere dette, minimerer nevromorfe design datarørsle – ein av dei største kjeldene til energiforbruk i databehandling newsroom.intel.com. I praksis kan dette bety at kvar nevronkjerne på ei brikke har sitt eige lokale minne som lagrar tilstand og synaptiske vekter, og eliminerer konstante turar til eksternt DRAM. IBM sin NorthPole-brikke er eit døme på dette: den eliminerer eksternt minne heilt, plasserer alle vekter på brikka og får brikka til å framstå som ein “aktiv minne”-eining for eit system spectrum.ieee.org. Compute-in-memory kan oppnåast digitalt (slik NorthPole gjer) eller med analoge metodar (ved å bruke memristor crossbar-matriser til å utføre matriseoperasjonar på staden). Dette konseptet er sentralt for å oppnå hjerne-liknande effektivitet.

Oppsummert trekkjer nevromorf databehandling på nevrovitskap (spikande nevron, plastiske synapsar), ny maskinvare (memristorar, faseendringsminne), og ikkje-tradisjonell kretsdesign (hendingstyrt, minne-utrekning-integrasjon) for å lage datamaskinsystem som opererer på heilt andre prinsipp enn dei energikrevjande brikkene vi har i dag.

Nevromorf vs. tradisjonelle databehandlingsparadigme

For å forstå verdien av nevromorf databehandling, er det nyttig å samanlikne det med den tradisjonelle Von Neumann-arkitekturen som har dominert sidan midten av 1900-talet. I ein klassisk datamaskin (enten det er ein PC eller ein smarttelefon), er designet grunnleggjande seriell og delt: ein sentral prosessor hentar instruksjonar og data frå minnet, utfører dei (ein etter ein, veldig raskt), og skriv resultata tilbake til minnet. Sjølv om moderne CPU-ar og GPU-ar brukar parallelle kjerner eller rørleidningar, slit dei framleis med den såkalla Von Neumann-flaskehalsen – behovet for å stadig flytte data til og frå minnet, noko som kostar tid og energi colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Tenk deg ein kokk som må springe til matlageret for kvar einaste ingrediens før han kan hakke og blande; det er omtrent slik vanlege datamaskiner fungerer.

Nevromorfe datamaskiner, derimot, fungerer meir som eit stort nettverk av mini-prosessorar (nevronar) som alle arbeider parallelt, kvar med sitt eige lokale minne. Det finst ingen sentral klokke eller programteller som går gjennom instruksjonar seriøst. I staden skjer utrekninga kollektivt og asynkront: tusenvis eller millionar av nevronar utfører enkle operasjonar samtidig og kommuniserer resultat via «spikes». Dette liknar på korleis den menneskelege hjernen handterer oppgåver – milliardar av nevronar som fyrer parallelt, utan ein enkelt CPU som styrer. Resultatet er eit system som kan vere massivt parallelt og hendingstyrt, handtere mange signal på ein gong og naturleg vente når det ikkje er noko å gjere.

Fordelane inkluderer fart gjennom parallellisme og langt større energieffektivitet. Ein tradisjonell prosessor kan bruke 100 watt for å køyre ein stor AI-modell, hovudsakleg på grunn av flipping av milliardar av transistorar og flytting av data inn og ut av minnebufferar. Til samanlikning brukar nevromorfe brikker hendingar og sparsam aktivering: om berre 5 % av nevronane er aktive om gongen, trekk dei andre 95 % praktisk talt ingen straum. Denne sparse aktiviteten er ein av grunnane til at nevromorfe arkitekturar har vist opptil 1000× betre energieffektivitet på visse AI-oppgåver samanlikna med CPUar/GPUar medium.com. Faktisk opererer den menneskelege hjernen, som våre nevromorfe design strekkjer seg etter, på berre rundt 20 watt (mindre enn ei svak lyspære), men overgår dagens superdatamaskiner på område som syn og mønstergjenkjenning medium.com. Som Intels nevromorfe labdirektør Mike Davies sa det: “Datakostnaden for dagens AI-modellar aukar i eit uhaldbar tempo. Bransjen treng fundamentalt nye tilnærmingar som kan skalere.” newsroom.intel.com Nevromorf databehandling tilbyr ei slik ny tilnærming ved å integrere minne med prosessering og utnytte svært parallelle, hjerneinspirerte arkitekturar for å minimere databevegelse og energibruk newsroom.intel.com.

Det er likevel viktig å merke seg at nevromorf databehandling ikkje er ein direkte erstatning for all databehandling. Tradisjonelle deterministiske prosessorar er overlegne på presise, lineære oppgåver (som aritmetikk, databasespørsmål, osv.), medan nevromorfe system utmerkar seg på sensoriske, perseptuelle og mønstergjenkjennande oppgåver der hjerneinspirert prosessering kjem til sin rett. I mange framtidsvisjonar vil nevromorfe brikker utfylle klassiske CPUar og GPUar – og fungere som spesialiserte medprosessorar for AI-arbeidsoppgåver som involverer persepsjon, læring eller tilpassing, på same måte som GPUar i dag akselererer grafikk og nevrale nettverk. Dei to paradigme kan sameksistere, der nevromorf maskinvare handterer dei “hjerneinspirerte” oppgåvene på ein fundamentalt meir effektiv måte. I hovudsak er Von Neumann-maskiner som sekvensielle taleknusarar, medan nevromorfe maskiner er som parallelle mønstergjenkjennerar – begge har si rolle.

Store aktørar og prosjekt som driv nevromorf teknologi

Nevromorf databehandling er eit tverrfagleg arbeid som spenner over teknologiselskap, forskingslaboratorium og akademia. Store selskap, oppstartsbedrifter og offentlege etatar har alle kasta seg inn for å utvikle hjerneinspirert maskinvare og programvare. Her er nokre av dei viktigaste aktørane og prosjekta per 2025:

• IBM: IBM har vore ein pioner innan kognitiv databehandling. Ut over den banebrytande TrueNorth-brikka (2014) med 1 million nevron, lanserte IBM sitt forskarteam leia av Dharmendra Modha nyleg NorthPole (2023), ei neste-generasjons nevromorf inferensbrikke. Gjennombrotet til NorthPole er å binde saman prosessering og minne tett på brikka, noko som gir eineståande effektivitet for AI-inferensoppgåver spectrum.ieee.org. IBM rapporterer at NorthPole kan overgå sjølv dei mest avanserte GPU-ane på testoppgåver som biletegjenkjenning, samstundes som han brukar berre ein brøkdel av straumen spectrum.ieee.org. IBM sin langsiktige visjon er å bruke slike brikker til å drive AI-system som er mykje meir energieffektive, og potensielt gjere det mogleg å køyre AI på alt frå datasenter til kant-einingar utan dagens energibegrensingar.
• Intel: Intel har etablert eit eige Neuromorphic Computing Lab og introduserte Loihi-familien av brikker. Den første Loihi (2017) og Loihi 2 (2021) er forskarbrikker gjort tilgjengelege for universitet og selskap gjennom Intel sitt Neuromorphic Research Community. Intel sin tilnærming er heilt digital, men med asynkrone spikande kjerner og læring på brikka. I april 2024 annonserte Intel Hala Point, i praksis ein nevromorf superdatamaskin med over tusen Loihi 2-brikker kopla saman newsroom.intel.com. Hala Point, utplassert ved Sandia Labs, kan simulere over 1 milliard nevron og blir brukt til å utforske storskala hjerneinspirerte algoritmar og kontinuerleg lærande AI-system newsroom.intel.com. Intel ser på nevromorf teknologi som nøkkelen til meir berekraftig AI, med mål om å kraftig redusere straumforbruket til AI-modelltrening og inferens newsroom.intel.com. Som Mike Davies sa ved lanseringa, er det straumforbruket som hindrar skalering av dagens AI med eksisterande maskinvare, så Intel satsar på nevromorfe design for å bryte gjennom denne effektivitetsbarrieren newsroom.intel.com.
• Qualcomm: Qualcomm har utforska nevromorfe prinsipp for låg-energi AI på einingar. Tidleg (om lag 2013-2015) utvikla dei ein plattform kalla “Zeroth” og demonstrerte akseleratorar for spikande nevrale nettverk til oppgåver som mønstergjenkjenning på smarttelefonar. Dei siste åra har Qualcomm sine nevromorfe satsingar vore mindre offentlege, men rapportar tyder på at dei held fram med FoU, spesielt sidan nevromorf databehandling passar godt til ultra-låg-energi edge-AI (noko som passar naturleg for Qualcomm si mobil- og innebygde chip-verksemd) medium.com. Qualcomm si interesse understrekar at sjølv mobilchip-produsentar ser potensialet i hjerneinspirerte design for å møte AI-krava utan å tømme batteria på einingane.
• BrainChip Holdings: Ein australsk oppstartsbedrift, BrainChip, er ein av dei første til å kommersialisere nevromorf IP. Deira Akida nevromorfe prosessor er ein heilt digital, hendingbasert design som kan brukast som AI-akselerator i edge-einingar brainchip.com. BrainChip legg vekt på sanntidslæring og -inferens på små energibudsjett – til dømes å legge til lokal gest- eller avviksgjenkjenning til IoT-sensorar eller køyretøy utan skytjenestetilkobling. Per 2025 har BrainChip samarbeidd med partnarar for å integrere Akida i produkt som spenner frå smartsensorar til romfartssystem, og har til og med demonstrert nevromorf prosessering for romapplikasjonar (i samarbeid med organisasjonar som NASA og Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Oppstartsbedrifter som BrainChip illustrerer den aukande kommersielle interessa for å bringe nevromorf teknologi til marknaden for edge-AI og IoT.
• Akademiske og statlege laboratorium: På den akademiske fronten har fleire universitet og koalisjonar bygd betydelege nevromorfe system. Vi nemnde SpiNNaker (University of Manchester, Storbritannia) som i 2018 oppnådde eit maskinvarebasert nevralt nettverk med ein million kjerner, med mål om å modellere 1 % av nevronane i den menneskelege hjernen i sanntid pawarsaurav842.medium.com. Det finst òg BrainScaleS (Heidelberg-universitetet, Tyskland), som brukar analoge kretsar på store silisiumskiver for å emulere nevrale nettverk i akselerert fart (effektivt “spole framover” nevrale prosessar for å studere læring). I USA har forskingsinstitusjonar som Stanford (som skapte Neurogrid-systemet som kan simulere ein million nevronar ibm.com) og MIT, mellom andre, aktive laboratorium for nevromorf ingeniørkunst. Statlege etatar som DARPA har halde fram med å finansiere program (t.d. det pågåande “Electronic Photonic Neural Networks”-programmet som utforskar fotoniske nevromorfe brikker). Samstundes har EU sitt Human Brain Project (HBP) investert tungt i nevromorfe infrastrukturar gjennom sin Neuromorphic Computing Platform, og etterfølgjarinitiativa under EBRAINS-forskinga held fram med å tilby tilgang til nevromorf maskinvare for forskarar ibm.com.
• Andre aktørar i industrien: I tillegg til IBM og Intel har selskap som Samsung og HRL Laboratories eksperimentert med nevromorf teknologi. I 2021 kunngjorde forskarar hos Samsung ein visjon om å “kopiere og lime inn” hjernen sine nevrale koplingar på minnebrikker, i praksis ved å bruke 3D-minnearrangement for å kartlegge koplingane i ein biologisk hjerne som eit nevromorft system – eit ambisiøst mål som framleis er langt frå praktisk gjennomføring. HRL Labs (som er deleigd av Boeing og GM) utvikla ein nevromorf brikke med memristorar som demonstrerte “one-shot learning” i 2019 (eininga kunne lære å kjenne att eit mønster frå berre eitt døme). Europeiske oppstartselskap som GrAI Matter Labs (med sine GrAI “NeuronFlow”-brikker ibm.com) og SynSense (eit Zürich/Kina-basert selskap kjent for ultralåg-energi synsbrikker) er òg viktige bidragsytarar.

Oppsummert er det nevromorfe feltet ein samarbeidsarena der teknologigigantar pressar grensene, oppstartselskap bringer innovasjon til spesialiserte marknader, og akademiske konsortium utforskar nye frontar. Dette breie økosystemet akselererer framgangen og bringer nevromorfe idear ut av laboratoriet og inn i verkelege bruksområde.

Noverande bruksområde og reelle brukstilfelle

Nevromorfisk databehandling er framleis ein framveksande teknologi, så reelle bruksområde i verda er i startfasen – men det har vore lovande demonstrasjonar på ulike felt. Tenk på oppgåver som hjernen vår handterer særs godt (og effektivt), men som vanlege datamaskiner slit med – det er der nevromorfe system utmerkar seg. Her er nokre merkverdige bruksområde og potensielle applikasjonar:

• Autonome køyretøy: Sjølvkøyrande bilar og dronar må reagere på dynamiske omgivnader i sanntid. Nevromorfe brikker, med si raske parallelle handsaming og låge straumforbruk, kan hjelpe køyretøy å oppfatte og ta avgjerder meir som eit menneskeleg førar ville gjort. Til dømes kan ein nevromorf prosessor ta inn data frå kamera og sensorar og oppdage hinder eller ta navigasjonsavgjerder med svært låg forseinking. IBM-forskarar peikar på at nevromorf databehandling kan gjere det mogleg med raskare kursendringar og kollisjonsunngåing i autonome køyretøy, samstundes som energiforbruket vert dramatisk redusert (viktig for elbilar og dronar) ibm.com. I praksis kan eit spikande nevralt nettverk analysere omgjevnadene til ein bil kontinuerleg, men berre aktivere nevron når det skjer noko relevant (som ein fotgjengar som går ut i vegen), slik at ein får raske refleksar utan å sløse energi på unødvendig databehandling.
• Datasikkerheit og avviksdeteksjon: Datasikkerheitssystem må oppdage uvanlege mønster (potensielle innbrot eller svindel) i enorme datamengder. Nevromorfe arkitekturar er naturleg gode på mønstergjenkjenning og kan brukast til å flagge avvik i sanntid. Sidan dei er hendingstyrte, kan dei overvake nettverkstrafikk eller sensordata og berre aktiverast når eit verkeleg unormalt mønster dukkar opp. Dette gjer det mogleg med trusseldeteksjon i sanntid med låg forseinking, og det er så energieffektivt at eit slikt system potensielt kan køyre kontinuerleg på enkel maskinvare ibm.com. Nokre eksperiment har brukt nevromorfe brikker til å oppdage nettverksinnbrot eller kredittkortsvindel ved å lære dei “normale” mønstra og så oppdage avvik utan å måtte prosessere alle datapunkt gjennom ein straumkrevjande CPU.
  • Edge AI og IoT-einingar: Ein av dei mest umiddelbare bruksområda for nevromorf databehandling er i edge-einingar – som smarte sensorar, wearables eller heimeapparat – der straum- og datakraft er avgrensa. Nevromorfe brikker si ultralåge straumbruk gjer at dei kan gi AI-funksjonar (som stemmegjenkjenning, gestgjenkjenning eller hendingdeteksjon) til einingar utan behov for skytjenarar eller hyppig lading ibm.com. Til dømes kan ein drone utstyrt med ein nevromorf synssensor navigere og unngå hinder på eiga hand, og reagere like raskt og effektivt som ein flaggermus med ekkolokalisering. Dronar med nevromorfe synssystem har vist evne til å krysse komplekst terreng og reagere på endringar ved berre å auke databehandling når det kjem ny sanseinput, likt slik hjernen til eit dyr fungerer builtin.com. På same måte kan ein smartklokke eller helsemålar med ein liten nevromorf brikke kontinuerleg analysere biosignal (puls, EEG, osv.) lokalt, oppdage avvik som arytmiar eller anfall i sanntid, og gjere dette i fleire dagar på éi lading – noko som er svært vanskeleg med vanlege brikker. (Faktisk vart det nyleg fortalt om ei nevromorf-dreven smartklokke som oppdaga ein pasient sin hjartearytmi der og då, noko som ville vore utfordrande med skybasert analyse medium.com.)
• Mønster­gjenkjenning og kognitiv databehandling: Nevromorfe system er naturleg gode på oppgåver som handlar om å kjenne att mønster i støyete data – det vere seg bilete, lydar eller sensorsignal. Dei har blitt brukt i eksperiment for biletgjenkjenning, tale- og lydhandsaming, og til og med luktesans (som med Intel sin Loihi-brikke som lærte ulike lukter) pawarsaurav842.medium.com. Nevromorfe brikker kan òg koplast til analoge sensorar (som dynamiske synssensorar som sender ut signal ved endringar i ei scene) for å lage heilskaplege nevromorfe sensorsystem. I medisin kan nevromorfe prosessorar analysere straumar av biomedisinske signal (t.d. EEG-hjernebølgjer) og plukke ut viktige hendingar eller mønster for diagnose ibm.com. Deira evne til å lære og tilpasse seg betyr òg at dei kan personleggjere mønstergjenkjenning på eininga – til dømes kan eit nevromorft høyreapparat kontinuerleg tilpasse seg brukarens miljø og bli betre til å filtrere støy frå tale.
• Robotikk og sanntidskontroll: Robotikk krev ofte tette tilbakemeldingssløyfer for å kontrollere motorar, tolke sensorar og ta avgjerder i sanntid. Nevromorfe kontrollsystem kan gi robotar ein form for refleksar og tilpassingsdyktigheit. Sidan dei behandlar informasjon parallelt og kan lære av sensoriske tilbakemeldingar, passar dei godt til oppgåver som balansering, griping eller å gå i uforutsigbart terreng. Forskarar har brukt nevromorfe brikker til å kontrollere robotarmer og -bein, der kontrollsystemet kan lære å justere motorsignal basert på sensorinngangar i sanntid, liknande slik eit menneske lærer motoriske ferdigheiter. Ein fordel ein har observert, er at robotar drivne av spikande nevrale nettverk kan halde fram å fungere sjølv om nokre nevron feilar (ei form for gradvis nedbryting), noko som gir feiltoleranse lik biologiske system colocationamerica.com. Selskap som Boston Dynamics har antyda at dei utforskar nevromorfe-inspirerte system for å betre effektivitet og reaksjonstid hos robotar. I industrien kan eit nevromorft synssystem la ein robot kjenne att objekt eller navigere på ein travel fabrikkgolv meir naturleg og svare raskare på plutselege endringar builtin.com.
• Hjerne-maskin-grensesnitt og nevrovitskap: Sidan nevromorfe brikker opererer etter prinsipp som ligg så nær biologiske hjernar, blir dei brukt som verktøy for å forstå nevrovitskap og til og med for å grensesnitt med levande nevronar. Til dømes kan forskarar kople levande nevrale kulturar til nevromorf maskinvare for å lage hybridsystem, der brikka kan stimulere eller overvake dei biologiske nevronane på måtar vanlege datamaskiner ikkje lett kan gjere i sanntid. I tillegg hjelper nevromorfe modellar nevrovitskapsfolk å teste hypotesar om korleis visse nevrale kretsar i hjernen kan fungere, ved å reprodusere desse kretsane digitalt og sjå om dei oppfører seg likt. Sjølv om dette er meir forskingsapplikasjonar enn kommersielle, understrekar dei teknologien sin allsidigheit.

Det er verdt å merke seg at mange av desse bruksområda framleis er på prototype- eller forskingsstadiet. Nevromorf databehandling i 2025 er omtrent der konvensjonell KI var tidleg på 2010-talet – vi ser lovande demonstrasjonar og nisjebruk, men teknologien er berre så vidt i ferd med å kome ut av laboratoriet. Teknologirådgivarar som Gartner og PwC har peika ut nevromorf databehandling som ein framveksande teknologi å følgje med på dei komande åra ibm.com. Forventninga er at etter kvart som maskinvare og programvare modnast, vil vi sjå nevromorfe prosessorar som gjer kvardagslege einingar i stand til å ha perseptuell intelligens utan å trenge enorme datakraftressursar. Frå sjølvkøyrande bilar til små medisinske implantat – alle scenario der vi treng sanntids-KI i eit miljø med avgrensa straum eller plass kan vere aktuelle for nevromorfe løysingar.

Utfordringar og avgrensingar

Trass sjølv det spanande potensialet, står nevromorf databehandling overfor betydelige utfordringar på vegen mot breiare bruk. Mange av desse utfordringane kjem av at nevromorfe tilnærmingar er radikalt ulike status quo, og krev ny tenking innan maskinvare, programvare og til og med utdanning. Her er nokre av dei viktigaste hindringane og avgrensingane per 2025:

• Modning av teknologi: Nevromorf databehandling er enno ikkje ein moden, allmenn teknologi. Gartners hype-syklus ville plassere det i dei tidlege fasane – lovande, men ikkje klart for hovudstraumen ibm.com. Dagens nevromorfe brikker er stort sett forskingsprototypar eller einingar i avgrensa produksjon. Det finst enno ingen breitt aksepterte industristandardar for design av nevromorf maskinvare eller ytelsesbenchmarkar builtin.com. Dette gjer det vanskeleg for potensielle brukarar å vurdere og samanlikne system. Som eit resultat utforskar organisasjonar nevromorf teknologi med varsemd, vel vitande om at det framleis er i utvikling og kanskje ikkje umiddelbart overgår konvensjonelle løysingar for alle problem.
• Mangel på programvare og verktøy: Ein av dei største flaskehalsane er programvareøkosystemet. Verda av databehandling har vore bygd rundt Von Neumann-maskiner i tiår – programmeringsspråk, kompilatorar, operativsystem og utviklarkompetanse føreset alle ein tradisjonell arkitektur. Nevromorf maskinvare, derimot, krev ei anna tilnærming til programmering (meir om å designe nevrale nettverk og justere modellar enn å skrive sekvensiell kode). Per i dag “finnst det eigentleg ikkje dei rette programvareverktøya” for nevromorfe system, som ein forskar uttrykte det builtin.com. Mange nevromorfe eksperiment er avhengige av spesialtilpassa programvare eller tilpassingar av rammeverk for nevrale nettverk. Det pågår arbeid (til dømes Intels Lava open source-rammeverk for Loihi, eller universitetsprosjekt som Nengo), men det finst ingen samla, brukervennleg plattform tilsvarande TensorFlow eller PyTorch for spikande nevrale nettverk i stor skala. Denne bratte læringskurva avgrensar utbreiinga – ein vanleg AI-utviklar kan ikkje enkelt ta i bruk ein nevromorf brikke og rulle ut ein applikasjon utan omfattande opplæring. Forbetring av programvarestakken, bibliotek og simulatorar er ei kritisk oppgåve for miljøet.
• Paradigmeskifte i programmering: Relatert til verktøyproblemet er eit grunnleggjande paradigmeskifte i tenking. Å programmere eit nevromorft system er ikkje som å skrive eit Python-skript; det liknar meir på å designe og trene ein hjerne-liknande modell. Utviklarar må ha kjennskap til nevrovitskaplege omgrep (spike rates, synaptisk plastisitet) i tillegg til informatikk. Dette betyr at terskelen for å kome i gang er høg. Det er estimert at berre nokre hundre personar i verda i dag er verkelege ekspertar på nevromorf databehandling builtin.com. Å tette dette kompetansegapet er ei utfordring – vi må anten utdanne fleire i dette tverrfaglege feltet eller lage høgare-nivå verktøy som skjuler kompleksiteten. Inntil då vil nevromorf databehandling forbli noko boutique, tilgjengeleg hovudsakleg for spesialiserte forskingsgrupper.
• Skalerbarheit og produksjon av maskinvare: Å bygge nevromorf maskinvare som påliteleg etterliknar kompleksiteten i hjernen er ekstremt utfordrande. Sjølv om digitale brikker som Loihi og TrueNorth har vist at vi kan skalere til ein million nevron eller meir, er det framleis langt fram til hjerne-skala (86 milliardar nevron i eit menneskehjernen). Endå viktigare er det at analoge tilnærmingar (med bruk av memristorar, osv.) som kanskje best kan etterlikne synapsar ikkje er produksjonsklare enno – nye materialar og produksjonsprosessar trengst for å gjere dei stabile og reproduserbare spectrum.ieee.org. Dei mest avanserte analoge einingane har ofte problem som variasjon mellom einingar, drift, eller avgrensa haldbarheit. Digitale nevromorfe brikker, på si side, nyttar standard CMOS-produksjon, men kan ofre noko effektivitet eller tettleik samanlikna med analoge. Det er òg ei utfordring å integrere nevromorfe brikker i eksisterande datasystem (kommunikasjonsgrensesnitt, formfaktorar, osv.). IBM sin NorthPole-brikke prøver å løyse dette ved å opptre som eit “aktivt minne” for eit vertssystem spectrum.ieee.org, men slike integrasjonsløysingar er framleis eksperimentelle. Kort sagt, nevromorf maskinvare er på terskelen – lovande, men meir FoU trengst for å gjere det robust, skalerbart og kostnadseffektivt for masseproduksjon.
• Standardisering og referansepunkt: I konvensjonell databehandling har vi veldefinerte referansepunkt (SPEC for CPU-ar, MLPerf for AI-akseleratorar, osv.) og målemetodar for ytelse. For nevromorfe system er det enno ikkje klart korleis ein skal måle og samanlikne ytelse på ein rettferdig måte. Om ein brikke køyrer eit spikande nevralt nettverk og ein annan eit standard nevralt nettverk, korleis samanliknar vi “nøyaktigheit” eller “gjennomstrøyming” på ei gitt oppgåve? Nye referansepunkt som spelar på dei nevromorfe styrkane (som kontinuerleg læring eller mønstergjenkjenning med energibegrensingar) er under utvikling, men før fagmiljøet blir einige om desse, er det vanskeleg å bevise verdien av nevromorfe løysingar for utanforståande builtin.com. Mangelen på standardiserte målemetodar og arkitektur gjer òg at det kan vere problematisk å dele resultat mellom forskingsgrupper – det som fungerer på ein brikke, kan ikkje nødvendigvis overførast til ein annan om nevronsmodellane eller verktøykjedene er ulike.
• Kompatibilitet med eksisterande AI: For tida køyrer det meste av verdas AI på djup læring-modellar tilpassa GPU-ar og TPU-ar. Desse modellane brukar høgpresisjonsaritmetikk, tette matrise-multiplikasjonar, osv., som ikkje er direkte kompatible med spikande nevromorf maskinvare. For å utnytte nevromorf effektivitet, må ein ofte konvertere eller trene om eit standard nevralt nettverk til eit spikande nevralt nettverk, ein prosess som kan føre til noko tap av nøyaktigheit builtin.com. Nokre oppgåver kan få dårlegare ytelse når dei blir tvinga inn i det spikande paradigmet. I tillegg er visse AI-algoritmar (som store transformermodellar brukt i språkmodellar) ikkje openbert eigna for spikande implementasjonar enno. Dette betyr at nevromorfe brikker for tida utmerkar seg i nisjeområde (t.d. syn, sensorhandsaming, enkel forsterkingslæring), men dei er ikkje ei universalløysing for alle AI-problem i dag. Forskarar jobbar med hybride tilnærmingar og betre treningsmetodar for å tette nøyaktigheitsgapet, men det er framleis ei utfordring å sikre at eit nevromorft system kan oppnå same resultatkvalitet som eit konvensjonelt for ei gitt oppgåve.
• Marknads- og økosystemutfordringar: Frå eit forretningsperspektiv leitar nevromorf databehandling framleis etter sin “killer app” og ein klar veg til kommersialisering. Investorar og selskap er forsiktige fordi teknologien sin tidshorisont for avkastning er usikker. Ei analyse tidleg i 2025 skildra nevromorf databehandling som ei “lovande innovasjon med tøffe marknadsutfordringar,” og peika på at sjølv om potensialet er stort, gjer mangelen på umiddelbart inntektsbringande applikasjonar det til ein risikabel innsats for selskapa omdia.tech.informa.com. Det er litt av eit høna-og-egget-problem: maskinvareprodusentar ventar på etterspurnad for å kunne lage brikker i stor skala, men sluttbrukarar ventar på tilgjengelege brikker for å kunne utvikle applikasjonar. Likevel veks momentet, og nisjeimplementeringar (som nevromorfe brikker i romsatellittar eller militærsensorar der straumforbruk er kritisk) byrjar å vise reell verdi, noko som gradvis kan utvide marknaden.

Oppsummert er nevromorf databehandling i 2025 i forskings- og ingeniørfronten. Feltet står overfor ikkje-trivielle utfordringar innan teknologisk utvikling, verktøy og økosystembygging. Likevel er ingen av desse utfordringane grunnleggjande hinder – dei liknar på hindringane dei første parallelle datamaskinene eller dei tidlege dagane for GPU-ar til generell databehandling møtte. Etter kvart som miljøet tek tak i standardisering, forbetrar maskinvara og utdannar fleire utviklarar, kan vi vente at mange av desse avgrensingane vert reduserte dei komande åra. Eit Nature-perspektiv i 2025 noterte optimistisk at etter nokre feilstartar, lovar samanfallet av dei siste framstega (betre treningsalgoritmar, digitale designforbetringar og minnebasert databehandling) «no utbreidd kommersiell bruk» av nevromorf teknologi, så sant vi løyser korleis vi skal programmere og ta desse systema i bruk i stor skala nature.com. Desse løysingane vert aktivt jobba med, og det komande tiåret vil truleg avgjere kor langt nevromorf databehandling kjem til å nå herifrå.

Nye utviklingar og nyhende (per 2025)

Dei siste par åra har det vore betydningsfulle milepælar og fornya interesse for nevromorf databehandling, noko som tyder på at feltet er i ferd med å ta av. Her er nokre av dei siste utviklingane fram til 2025:

• Intels Hala Point – Pressar grensene for nevromorf skala: I april 2024 annonserte Intel Hala Point, det største nevromorfe datasystemet som nokon gong er bygd newsroom.intel.com. Hala Point klustrar 1 152 Loihi 2-brikker, og oppnår ein nevronkapasitet på om lag 1,15 milliardar nevronar (tilsvarande ein uglehjerne) newsroom.intel.com. Det er installert ved Sandia National Laboratories og blir brukt som ein forskingstestbenk for å skalere opp nevromorfe algoritmar. Merkverdig nok har Hala Point vist evne til å køyre vanlege AI-arbeidsoppgåver (som djupe nevrale nettverk) med eineståande effektivitet – og oppnådde 20 billiardar operasjonar per sekund med over 15 billiardar operasjonar per sekund per watt i testar newsroom.intel.com. Intel hevdar at dette rivaliserer eller overgår ytelsen til klynger av GPUar/CPUar på desse oppgåvene, men med langt betre energieffektivitet newsroom.intel.com. Betydninga er at nevromorfe system ikkje lenger berre er leiketøymodellar; dei tek for seg AI-oppgåver i skala som er relevante for industrien, og antydar at nevromorfe tilnærmingar kan utfylle eller til og med konkurrere med dagens AI-akseleratorar i framtida. Mike Davies frå Intel Labs kommenterte at Hala Point kombinerer effektiviteten til djup læring med “ny, hjerneinspirert læring” for å utforske meir berekraftig AI, og at slik forsking kan føre til AI-system som lærer kontinuerleg i staden for den noverande ineffektive tren-deploy-syklusen newsroom.intel.com.
• IBMs NorthPole og vitskapleg gjennombrot: På slutten av 2023 publiserte IBM detaljar om NorthPole-brikka si i tidsskriftet Science, noko som fekk mykje merksemd spectrum.ieee.org. NorthPole er viktig ikkje berre for dei reine spesifikasjonane (nemnde tidlegare), men fordi det viser ein tydeleg veg for å integrere nevromorfe brikker i konvensjonelle system. Frå utsida oppfører den seg som ein minnekomponent, noko som betyr at den kan plasserast på ein datamaskin sin minnebuss og fungere saman med eksisterande CPU-ar spectrum.ieee.org. Slik integrering er avgjerande for kommersialisering. Science-artikkelen viste NorthPole som køyrde visjonsbaserte AI-modellar (som ResNet-50 for bileteklassifisering og YOLO for objektgjenkjenning) dramatisk raskare og meir effektivt enn ein NVIDIA V100 GPU – og til og med slo toppmodellen NVIDIA H100 i energieffektivitet med om lag 5× spectrum.ieee.org. Ein uavhengig ekspert, professor Vwani Roychowdhury ved UCLA, kalla arbeidet “a tour de force of engineering,” og påpeikte at sidan analog nevromorf teknologi ikkje er klar enno, “presents a near-term option for AI to be deployed close to where it is needed.” spectrum.ieee.org. Med andre ord viste IBM at nevromorfe brikker kan byrje å gjere praktisk nytte allereie no, med dagens produksjonsteknologi. Denne utviklinga vart breitt dekka i teknologimedia og sett på som eit stort steg mot å bringe nevromorfe idear inn i reelle produkt.
• Hjerneinspirert AI for romfart og forsvar: I 2022 og 2023 byrja etatar som NASA og det amerikanske forsvarsdepartementet å eksperimentere med nevromorfe prosessorar for spesialiserte bruksområde. NASA testa ein nevromorf brikke (Loihi) for satellittbiletehandsaming og navigasjon av romfartøy, der strålingstoleranse og låg straumbruk er avgjerande. Tanken er at ein liten nevromorf medprosessor på ein satellitt kan analysere sensordata om bord (t.d. oppdage trekk på ein planetoverflate eller avvik i romfartøyets telemetri) utan å måtte ha kontinuerleg kommunikasjon med jorda, noko som sparer bandbreidde og straum. Air Force Research Lab samarbeidde med oppstartsbedrifter (t.d. BrainChip) for å undersøkje om nevromorf teknologi kunne kartleggje komplekse sensorsignal for autonome fly eller missildeteksjonssystem embedded.com. Den ekstreme energieffektiviteten og sanntidslæringa til nevromorfe system er svært attraktiv for autonome militærsystem som går på batteri eller solenergi. Desse prosjekta er stort sett i testfasen, men dei signaliserer aukande tillit til pålitelegheita til nevromorf maskinvare utanfor laboratoriet.
• Kommersielle Edge AI-produkt: I 2025 ser vi dei første kommersielle produkta som tek i bruk nevromorf teknologi. BrainChip sin Akida IP, til dømes, har blitt lisensiert for bruk i sensor-modular til bilar – eitt døme er å bruke nevromorfe nettverk til å analysere data frå dekktrykksensorar for å oppdage dekkglidning eller endringar i vegforhold i sanntid. Eit anna døme er smarthus-einingar: eit nevromorf-kamera som kan gjere persongjenkjenning og geststyring på sjølve eininga, og gå i månadsvis på eitt batteri. Desse er enno ikkje kjende merkevarer, men dei viser at nevromorf databehandling er på veg inn i nisjar med høg verdi. Analytikarar spår at etter kvart som tingenes internett (IoT) veks, vil behovet for små, strømgjerrige AI-løysingar eksplodere, og nevromorfe brikker kan ta ein stor del av den marknaden om dei er lette å integrere. Marknadsrapportar spår rask vekst i inntektene frå nevromorf databehandling det neste tiåret – på rundt 25-30 % årleg vekst – og at marknaden kan bli verd fleire milliardar dollar innan 2030 builtin.com.
• Globalt samarbeid og konferansar: Det nevromorfe fagmiljøet har vore aktive med å dele framsteg. Konferansar som Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) og IEEE sin Neuro Inspired Computational Elements (NICE) har rapportert auka deltaking. I 2023 viste Telluride-workshopen fram nevromorfstyrte robot-hundar, ansiktsgjenkjenning på enkeltkort-nevromorfe system, og fleire døme på nevromorf sensorfusjon. I tillegg veks open kjeldekode-innsatsen – til dømes er Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker)-kode og simulatorar tilgjengelege for forskarar over heile verda, og Intel sin Lava-programvare for Loihi vart open kjeldekode seint i 2022, slik at fellesskapet kan bidra med algoritmar og bruksområde.
• AI sin energikrise og nevromorf håp: Eit tema i nyheitsbiletet i det siste er energikostnaden ved AI. Med store språkmodellar og AI-tenester som brukar stadig meir straum (nokre anslag seier at AI-industrien sin straumbruk er ein stor og veksande del av det globale forbruket), blir nevromorf databehandling ofte trekt fram som ei mogleg løysing. Tidleg i 2025 peikte ein Medium-artikkel på at AI sitt energiforbruk skyt i vêret, og kalla nevromorfe brikker “AI si grøne, smarte framtid”, og antyda at 2025 kan bli eit vippepunkt der industrien verkeleg ser til hjerneinspirerte brikker for å få ned straumforbruket medium.com. Dette narrativet har fått fotfeste i teknologijournalistikk og på AI-konferansar: i hovudsak nevromorf databehandling for berekraftig AI. Også styresmaktene, gjennom initiativ for energieffektiv databehandling, har byrja å støtte nevromorf forsking med mål om både å halde AI-ytelsen oppe og å redusere energibruk og klimautslepp.

Alle desse utviklingane teiknar eit bilete av eit felt som raskt går framover på fleire frontar: vitskapleg forståing, ingeniørbragder og dei første kommersielle forsøka. Det er ei kjensle av at nevromorf databehandling er på veg ut av ein lang inkubasjonsperiode og inn i ein fase med praktisk demonstrasjon. Sjølv om det enno ikkje har blitt «mainstream», tyder framgangen i 2023–2025 på at det kan endre seg dei komande åra. Det er semje i miljøet om at dersom dei attverande hindringane (særleg programvare og skalerbarheit) blir overkomne, kan nevromorf teknologi bli ein «game-changer» for å mogleggjere den neste bølgja av KI – ein som er meir adaptiv, alltid på, og energieffektiv enn det vi kan oppnå med eksisterande arkitekturar.

Ekspertperspektiv på framtida

For å runde av denne oversikta, er det opplysande å høyre kva ekspertar på feltet seier om nevromorf databehandling og framtida. Her er nokre innsiktsfulle sitat og synspunkt frå leiande forskarar og bransjefolk:

• Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, sjefsforskar for hjerneinspirert databehandling): «NorthPole viskar ut grensene mellom hjerneinspirert databehandling og silisiumoptimalisert databehandling, mellom prosessering og minne, mellom maskinvare og programvare.» spectrum.ieee.org Modha understrekar at IBM si tilnærming med NorthPole viskar ut tradisjonelle skilje i datamaskindesign – og skaper ein ny type brikke som er både prosessor og minne, både maskinvare og algoritme. Han har lenge hevda at samlokalisering av minne og prosessering er nøkkelen til å oppnå hjerne-liknande effektivitet. Etter hans syn krev verkeleg nevromorfe brikker at ein tenkjer gjennom heile stakken på nytt, og NorthPole sin suksess med å overgå GPU-ar er eit prov på at denne ukonvensjonelle tilnærminga fungerer. Modha har til og med antyda at dersom ein skalerer opp, kan nevromorfe system etter kvart nærme seg evnene til den menneskelege hjernebarken for visse oppgåver, og det med berre ein brøkdel av straumforbruket til dagens superdatamaskiner spectrum.ieee.org.
• Mike Davies (direktør for Intels Neuromorphic Computing Lab): “Datakostnaden for dagens AI-modellar aukar i eit uhaldbart tempo… Bransjen treng grunnleggjande nye tilnærmingar som kan skalere.” newsroom.intel.com Davies snakkar ofte om effektivitetssperra som AI møter. Han påpeikar at det ikkje er berekraftig på lang sikt å berre kaste fleire GPU-ar på problemet, grunna energibruk og skalering. Han meiner at nevromorf databehandling er ein av dei få vegane vidare. Intels strategi speglar denne trua: ved å investere i nevromorf forsking som Loihi og Hala Point, ønskjer dei å finne nye algoritmar (som kontinuerleg læring, sparsam kodingsmetodar, osb.) som kan gjere framtidas AI ikkje berre raskare, men mykje meir effektiv. Davies har peika på korleis nevromorfe brikker utmerkar seg i oppgåver som adaptiv kontroll og sansing, og han ser for seg at dei blir integrerte i større AI-system – kanskje ein AI-server med nokre nevromorfe akseleratorar ved sida av GPU-ar, der kvar tek seg av dei oppgåvene dei er best på. Sitatet hans understrekar at skalerbarheit i AI vil krevje paradigmeskifte, og nevromorf design er eit slikt skifte.
• Carver Mead (pioner innan nevromorf ingeniørkunst): (Frå eit historisk perspektiv) Mead har ofte uttrykt stor beundring for biologien si effektivitet. I intervju har han sagt ting som: “Når du har 10¹¹ nevronar som reknar parallelt, kan du gjere ting med éin joule energi som ein vanleg datamaskin ville brukt kilojoule eller meir på.” (omlag frå ulike foredrag). Meads visjon frå 1980-talet – at ein kan opne for hjerne-liknande evner ved å blande analog fysikk med databehandling – byrjar endeleg å bere frukter. Han meiner at nevromorf ingeniørkunst er “den naturlege vidareføringa av Moore’s lov” darpa.mil på ein måte: når transistor-skala gir minkande utbytte, må vi finne nye måtar å bruke store mengder transistorar på, og å bruke dei til å etterlikne hjernekrinsar (som prioriterer energieffektivitet framfor presisjon) er eit logisk neste steg. I sine siste kommentarar er Mead framleis optimistisk til at den komande generasjonen ingeniørar vil vidareutvikle desse ideane, og at nevromorfe prinsipp vil gjennomsyre framtidas dataplattformer (sjølv om Mead er pensjonert, er arven hans tydeleg i alle nevromorfe prosjekt).
• Vwani Roychowdhury (professor i elektroteknikk, UCLA): «Sidan analoge system enno ikkje har nådd teknologisk modenheit, presenterer dette arbeidet eit alternativ på kort sikt for å ta i bruk KI nær der det trengst.» spectrum.ieee.org Roychowdhury gav denne vurderinga om IBM sin NorthPole-brikke. Som ein uavhengig akademikar utan direkte tilknyting til IBM eller Intel, har perspektivet hans tyngde: Han erkjenner at sjølv om den store visjonen kanskje er analoge nevromorfe prosessorar (som i teorien kan vere endå meir effektive og hjerne-liknande), så er dei ikkje klare enno. I mellomtida viser brikker som NorthPole at digitale nevromorfe brikker kan bygge bru over gapet og gi umiddelbare fordelar for KI på kanten spectrum.ieee.org. Sitatet hans framhevar eit pragmatisk syn i miljøet: bruk det som fungerer no (sjølv om det er digitalt simulerte nevronar) for å begynne å hente ut gevinstar, og hald fram forskinga på meir eksotiske analoge einingar for framtida. Det er ei stadfesting på at nevromorf teknologi er klar for visse oppgåver i dag.
• Forskarar ved Los Alamos National Laboratory: I ein artikkel frå mars 2025 skreiv KI-forskarar ved Los Alamos at «nevromorf databehandling, den neste generasjonen av KI, vil vere mindre, raskare og meir effektiv enn den menneskelege hjernen.» en.wikipedia.org Dette dristige utsagnet reflekterer optimismen nokre ekspertar har for det endelege potensialet til nevromorfe design. Sjølv om det å vere «mindre og raskare» enn den menneskelege hjernen er eit høgt mål (hjernen er ein usedvanleg kraftig 20-watts maskin), er poenget at nevromorf databehandling kan føre til KI-system som ikkje berre nærmar seg menneskeleg intelligens, men faktisk overgår hjernen i rå fart og effektivitet for visse operasjonar. Konteksten for sitatet er ideen om at hjernen, sjølv om den er fantastisk, er eit produkt av biologi og har avgrensingar – maskiner inspirert av hjernen kan potensielt optimalisere utover desse avgrensingane (til dømes ved å kommunisere via elektriske signal over kortare avstandar enn biologiske nevron, noko som kan gi raskare signaloverføring, og bruke materialar som tillèt høgare fyringsfrekvensar, osv.). Det er ein langsiktig visjon, men det seier noko at seriøse forskarar vurderer slike moglegheiter.

Desse perspektiva saman teiknar eit bilete av eit felt som er både framtidsretta og jordnært. Ekspertane erkjenner hindringane, men er tydeleg entusiastiske for utviklinga. Eit gjennomgåande tema er at nevromorf databehandling blir sett på som ein nøkkel til framtidas datateknologi – særleg for KI og maskinlæring. Det handlar ikkje om å erstatte hjernen eller lage sansande maskiner, men om å hente inspirasjon frå biologien for å overvinne dagens grenser. Som Modha uttrykte det, er målet å slå saman det beste frå begge verdener: hjerne-liknande tilpassingsdyktigheit og effektivitet med fordelane til moderne silisiumbasert datateknologi spectrum.ieee.org.

Vidare lesing og ressursar

For dei som er interesserte i å utforske nevromorf databehandling meir grundig, her er nokre truverdige kjelder og referansar:

• IBM Research – Nevromorf databehandling: IBMs oversiktsartikkel “What is neuromorphic computing?” gir ei tilgjengeleg innføring og framhevar IBMs prosjekt som TrueNorth og NorthPole ibm.comibm.com.
• Intel Neuromorphic Research Community: Intels nyheitsrom og forskingsbloggar har oppdateringar om Loihi og Hala Point, inkludert pressemeldinga frå april 2024 som detaljert skildrar Hala Point sine spesifikasjonar og mål newsroom.intel.com.
• DARPA SyNAPSE-programmet: DARPAs kunngjering frå 2014 om IBM TrueNorth-brikka gir innsikt i motivasjonen (energieffektivitet) og brikkas arkitektur darpa.mil.
• IEEE Spectrum: Artikkelen frå oktober 2023 “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” av Charles Q. Choi går i detalj på NorthPole-brikka og inkluderer kommentarar frå ekspertarspectrum.ieee.org.
• Nature og Nature Communications: For eit meir akademisk perspektiv, Nature Communications (april 2025) publiserte “The road to commercial success for neuromorphic technologies” nature.com som diskuterer vegen vidare og attverande utfordringar. Science (okt 2023) har den tekniske artikkelen om NorthPole for dei som vil gå i djupna på detaljane.
• BuiltIn & Medium-artiklar: Teknologinettstaden BuiltIn har ein omfattande introduksjon til nevromorf databehandling, inkludert fordelar og utfordringar forklart på ein enkel måte builtin.com. Nokre Medium-forfattarar har òg skrive artiklar (t.d. om kvifor selskap som IBM og Intel investerer i nevromorf teknologi) for eit allment publikum medium.com.

Nevromorf databehandling er eit felt i rask utvikling i skjæringspunktet mellom informatikk, elektronikk og nevrovitskap. Det representerer ei dristig nytenking av korleis vi byggjer maskiner som “tenkjer.” Som vi har sett, har reisa frå idé til realitet teke fleire tiår, men framgangen er tydeleg og aukande. Dersom dagens utvikling held fram, kan hjerneinspirerte brikker snart supplere CPU-ar og GPU-ar i einingane våre, og gjere KI allstadnærverande og svært effektiv. Med orda til eit forskarteam: nevromorf teknologi er i ferd med å bli “the next generation of AI” en.wikipedia.org – ei utvikling som kan endre databehandling slik vi kjenner det. Dette er eit felt det er vel verdt å følgje med på i åra som kjem.

Kjelder:

• IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
• DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (aug 2014) darpa.mil
• Intel Newsroom, “Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (17. apr 2024) newsroom.intel.com
• IEEE Spectrum, “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (23. okt 2023) spectrum.ieee.org
• BuiltIn, “What Is Neuromorphic Computing?” (2023) builtin.com
• Nature Communications, “Vegen til kommersiell suksess for nevromorfe teknologiar” (15. april 2025) nature.com
• Wikipedia, “Nevromorf databehandling” (henta 2025) en.wikipedia.org