- IBM TrueNorth (2014) содержит около 1 миллиона нейронов и 256 миллионов синапсов на одном чипе, включает примерно 5,4 миллиарда транзисторов и потребляет менее 100 мВт.
- IBM NorthPole (2023) интегрирует вычисления и память на кристалле: чип с 22 миллиардами транзисторов на площади 800 мм², у которого внешняя память не требуется, и который по данным IEEE Spectrum примерно в 25 раз энергоэффективнее и в 22 раза быстрее лучших традиционных AI‑чипов в задачах распознавания изображений.
- Intel Loihi (первый выпуск 2017) и Loihi 2 (2021) — цифровой нейроморфный процессор с 128 ядрами, около 130 000 нейронов и 130 миллионами синапсов, с возможностью обучения на чипе.
- Hala Point от Intel (апрель 2024) — нейроморфная суперсистема, объединяющая 1 152 чипа Loihi 2 и примерно 1,15 миллиарда нейронов, достигающая 20 квадриллионов операций в секунду и более 15 топс на ватт.
- SpiNNaker от Манчестерского университета — проект с более чем миллион мелких процессоров, предназначенный для моделирования миллиарда импульсных нейронов в реальном времени (достиг 1 миллиона ядер к 2018 году).
- BrainScaleS в Гейдельберге использует аналоговые схемы на крупных кремниевых платформах для эмуляции нейронов и ускорения симуляций.
- BrainChip Akida — полностью цифровой нейроморфный процессор с событийно-ориентированным дизайном, предназначенный для edge‑устройств, лицензирован как IP‑ядро для автомобильных сенсорных модулей и демонстрирует космические приложения в сотрудничестве с NASA и Исследовательской лабораторией ВВС США.
- Нейроморфные чипы применяются в автономных транспортных средствах и дронах для восприятия окружения и принятия решений с низкой задержкой и энергопотреблением.
- По состоянию на 2025 год сравнение энергии показывает, что человеческий мозг потребляет около 20 Вт, в то время как современные CPU/GPU расходуют десятки–сотни ватт, и нейроморфные архитектуры достигают до 1000× лучшей энергоэффективности на отдельных задачах.
- Гартнер и PwC называют нейроморфные вычисления одной из перспективных технологий ближайших лет, прогнозируя CAGR около 25–30% и рынок в несколько миллиардов долларов к 2030 году, а Nature Communications (апрель 2025) обсуждает путь к коммерческому успеху нейроморфных технологий.
Что такое нейроморфные вычисления (и как они работают)?
Нейроморфные вычисления – иногда называемые вычислениями, вдохновлёнными мозгом – это подход к проектированию компьютеров, который имитирует структуру и функции человеческого мозга ibm.com. Вместо традиционной модели, где отдельные блоки отвечают за обработку и память, нейроморфные системы интегрируют эти функции в сетях искусственных «нейронов» и «синапсов», подобно биологическому мозгу. Проще говоря, нейроморфный чип – это компьютерный чип, который работает как сеть клеток мозга, обрабатывая информацию с помощью большого количества взаимосвязанных нейронов en.wikipedia.org.
В основе нейроморфных вычислений лежат спайковые нейронные сети (SNN) – сети искусственных нейронов, которые обмениваются короткими электрическими импульсами, называемыми «спайками», аналогичными всплескам напряжения в биологических нейронах ibm.com. Каждый нейрон накапливает входящие сигналы с течением времени и «выстреливает» спайк другим нейронам только когда достигается определённый порог ibm.com. Если входные сигналы остаются ниже порога, сигнал со временем затухает (это часто описывают как утечку заряда нейрона). Такой событийно-ориентированный стиль вычислений означает, что в отличие от обычных процессоров, которые работают непрерывно, нейроморфные чипы в основном остаются в режиме ожидания и активируют нейроны только при наличии данных для обработки pawarsaurav842.medium.com. В результате они потребляют гораздо меньше энергии – большая часть «мозгоподобной» сети остаётся неактивной до тех пор, пока не потребуется, точно так же, как в нашем мозге миллиарды нейронов, но в любой момент времени активируется только небольшой процент pawarsaurav842.medium.com.
Еще одной ключевой особенностью является то, что обработка и память сосредоточены в одном месте. В нейроморфном дизайне каждый нейрон может как хранить, так и обрабатывать информацию, тогда как в классическом компьютере данные постоянно перемещаются туда и обратно между процессором и отдельными модулями памяти. Встраивая память в вычислительные элементы (нейроны), нейроморфные чипы избегают узкого места передачи данных, характерного для традиционных архитектур spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Это обеспечивает огромный параллелизм и эффективность: множество нейронов работают одновременно, и требуется только локальная коммуникация. Как объясняет руководитель нейроморфных исследований IBM Dharmendra Modha, «Мозг гораздо более энергоэффективен, чем современные компьютеры, отчасти потому, что хранит память вместе с вычислениями в каждом нейроне.» spectrum.ieee.org. По сути, нейроморфные системы работают больше как живые нейронные сети, чем как обычные последовательные компьютеры, что позволяет обрабатывать информацию в реальном времени и осуществлять разреженную, событийно-управляемую коммуникацию между нейронами nature.com.
Краткая история и ключевые вехи
Нейроморфные вычисления могут звучать футуристично, но их концептуальные истоки восходят к 1980-м годам. Термин «нейроморфный» (означающий «похожий на мозг») был введен Carver Mead, профессором Калтеха, который стал пионером этой области в конце 1980-х годов colocationamerica.com. В ту эпоху Мид и его коллеги, такие как Миша Махоулд, создали первые экспериментальные «кремниевые нейроны» и сенсорные чипы — например, аналоговую кремниевую сетчатку, способную воспринимать свет, как человеческий глаз, и кремниевую улитку, обрабатывающую звук ibm.com. Эти ранние чипы продемонстрировали, что электронные схемы могут имитировать базовые нейронные функции, породив видение того, что компьютеры однажды смогут работать подобно мозгу.
В 1990-х и 2000-х годах нейроморфная инженерия в основном оставалась в академической среде и исследовательских лабораториях, постепенно развиваясь в фоновом режиме. Важной вехой стал 2014 год, когда появился чип TrueNorth от IBM, разработанный в рамках программы SyNAPSE агентства DARPA. TrueNorth объединил 1 миллион «нейронов» и 256 миллионов «синапсов» на одном чипе, с поразительными 5,4 миллиардами транзисторов – при этом потребляя менее 100 милливатт энергии darpa.mil. Этот «мозг на чипе», вдохновленный архитектурой мозга млекопитающих, мог выполнять сложные задачи по распознаванию образов, используя на два порядка меньше энергии, чем обычные процессоры darpa.mil. Архитектура TrueNorth была событийно-ориентированной и массово-параллельной: 4096 нейросинаптических ядер обменивались информацией с помощью импульсов, демонстрируя осуществимость крупномасштабного нейроморфного оборудования. IBM сравнила масштаб TrueNorth (один миллион нейронов) примерно с мозгом пчелы или таракана, и это доказало, что нейроморфные чипы могут быть одновременно энергоэффективными и способными к мозгоподобным задачам darpa.mil.
Еще один скачок произошел в 2017 году, когда Intel представила свой нейроморфный чип Loihi. Loihi был полностью цифровым нейроморфным процессором, включающим 128 ядер с 130 000 нейронов и 130 миллионами синапсов, реализованных в кремнии pawarsaurav842.medium.com. Важно, что Loihi обладал возможностью обучения на чипе: каждое нейронное ядро имело встроенный обучающий модуль, позволяя чипу изменять веса синапсов и «обучаться» на паттернах со временем. В одной из демонстраций Intel показала, что Loihi может научиться распознавать запахи опасных химикатов – по сути, обучая чип обонянию, обрабатывая данные с обонятельных сенсоров по мозгоподобному принципу pawarsaurav842.medium.com. Эта способность к самообучению подчеркнула, что нейроморфные системы могут адаптироваться в реальном времени, что является шагом вперед по сравнению с запуском заранее обученных нейронных сетей.
С тех пор прогресс ускорился. Университеты построили специализированные нейроморфные суперкомпьютеры, такие как SpiNNaker (Манчестерский университет) — машина с более чем миллионом небольших процессоров, предназначенная для моделирования миллиарда импульсных нейронов в реальном времени pawarsaurav842.medium.com. В Европе десятилетний Human Brain Project (2013–2023) поддерживал нейроморфные платформы, такие как BrainScaleS (Гейдельбергский университет), которая использует аналоговые электронные схемы для эмуляции нейронов, и версию SpiNNaker — обе доступны исследователям через исследовательскую инфраструктуру EBRAINS ibm.com. Эти крупномасштабные академические проекты стали вехами, демонстрирующими, как нейроморфные принципы могут масштабироваться.
Со стороны индустрии IBM, Intel и другие продолжают двигать границы возможного. Последняя нейроморфная разработка IBM, представленная в 2023 году, носит кодовое имя NorthPole — чип, который еще теснее объединяет память и обработку данных. NorthPole достигает впечатляющих успехов в скорости и энергоэффективности, по сообщениям, в 25 раз энергоэффективнее и в 22 раза быстрее лучших традиционных AI-чипов при задачах распознавания изображений spectrum.ieee.org. Он содержит 22 миллиарда транзисторов в корпусе площадью 800 мм², и, полностью устранив внешнюю память, значительно сокращает потери энергии на перемещение данных spectrum.ieee.org. Исследователи IBM описывают NorthPole как «прорыв в архитектуре чипов, обеспечивающий огромные улучшения в энерго-, пространственной и временной эффективности» research.ibm.com, опираясь на уроки, полученные от TrueNorth десятью годами ранее. Параллельно Intel в 2021 году представила чип второго поколения Loihi 2, а в 2024 году анонсировала Hala Point — нейроморфную суперсистему, содержащую 1 152 чипа Loihi 2 с совокупным числом 1,2 миллиарда нейронов, что примерно соответствует мозгу небольшой птицы (совы) newsroom.intel.com. Развернутая в Национальных лабораториях Сандии, Hala Point в настоящее время является крупнейшим в мире нейроморфным компьютером, предназначенным для исследований искусственного интеллекта в масштабах мозга.
От нейронов на одном транзисторе Карвера Мида до современных систем с миллиардом нейронов нейроморфные вычисления эволюционировали из нишевой академической идеи в передовую технологию. История отмечена постоянным ростом масштабов, энергоэффективности и реалистичности обработки, подобной мозгу, что создает основу для следующей эры вычислений.
Ключевые технологии в нейроморфных вычислениях
Нейроморфные вычисления объединяют инновации в аппаратных устройствах и моделях нейронных сетей. Некоторые из ключевых технологий, обеспечивающих этот вдохновлённый мозгом подход, включают:- Спайковые нейронные сети (SNN): Как уже упоминалось, SNN являются алгоритмической основой нейроморфных систем. Их иногда называют «третьим поколением» нейронных сетей pawarsaurav842.medium.com, поскольку они включают элемент времени в модели нейронов. В отличие от стабильных, непрерывных активаций в стандартных искусственных нейронных сетях, спайковые нейроны обмениваются дискретными спайками, что позволяет использовать временное кодирование (информация передаётся через время спайков) и событийно-управляемую работу. SNN могут более естественно моделировать такие явления, как временные характеристики нейронов, рефрактерные периоды и пластичность (обучение через изменение силы синапсов), чем традиционные сети ibm.com. Это делает их хорошо подходящими для обработки потоков сенсорных данных (зрение, аудио и т.д.) в реальном времени. Однако разработка алгоритмов обучения для SNN — сложная задача: исследователи используют методы от отображения обученных глубоких сетей на спайковые эквиваленты до био-вдохновлённых правил обучения ibm.com. SNN — это динамично развивающаяся область исследований и важнейший элемент нейроморфной головоломки.
- Мемристоры и новые устройства: Многие нейроморфные платформы всё ещё используют обычные кремниевые транзисторы, но большой интерес вызывают новые устройства, такие как мемристоры (резисторы с памятью). Мемристор — это наноразмерный электронный элемент, который может одновременно хранить данные (как память) и выполнять вычисления (как резистор/сеть), изменяя своё сопротивление в зависимости от протекающего тока — по сути, имитируя способность синапса «запоминать» за счёт усиления или ослабления связей ibm.com. Мемристоры и другие резистивные технологии памяти (например, память на фазовых переходах, ферроэлектрические устройства, спинтронные устройства) могут реализовывать «аналоговые» синапсы, которые обновляются непрерывно, что позволяет создавать архитектуры вычислений в памяти. Интегрируя память в те же физические устройства, которые выполняют вычисления, они ещё больше разрушают разделение, присущее традиционной вычислительной парадигме. Эти новые компоненты обещают прирост эффективности на порядки; однако в 2025 году они всё ещё являются экспериментальными и сталкиваются с проблемами надёжности и производства. Как отметил один из экспертов, аналоговые нейроморфные системы обладают огромным потенциалом, но «ещё не достигли технологической зрелости», поэтому многие современные разработки (например, NorthPole от IBM и Loihi от Intel) в качестве краткосрочного решения используют цифровые схемы spectrum.ieee.org.
- Асинхронные схемы и аппаратное обеспечение, управляемое событиями: Нейроморфные чипы часто используют асинхронную логику, то есть у них нет единого глобального тактового сигнала, который бы синхронизировал каждую операцию. Вместо этого вычисления распределены и запускаются по событию. Когда нейрон генерирует импульс, он активирует последующие нейроны; если активности нет, части схемы переходят в спящий режим. Такой подход к аппаратному обеспечению, иногда называемый «бестактовым» или событийно-ориентированным дизайном, напрямую поддерживает разреженные, управляемые спайками рабочие нагрузки SNN. Это отличается от синхронного дизайна большинства CPU/GPU. Например, TrueNorth от IBM работал полностью асинхронно, и его нейроны обменивались пакетами по сети-на-чипе при возникновении событий darpa.mil. Это не только экономит энергию, но и соответствует тому, как биологические нейронные сети работают параллельно без главного тактового генератора.
- Архитектура вычислений в памяти: Термин, часто ассоциируемый с нейроморфными чипами, — это вычисления в памяти, когда элементы памяти (будь то SRAM, энергонезависимая память или мемристоры) располагаются рядом с вычислительными блоками. Благодаря этому нейроморфные решения минимизируют перемещение данных — один из главных источников энергопотребления в вычислениях newsroom.intel.com. На практике это может означать, что каждый нейронный ядро на чипе имеет свою локальную память для хранения состояния и синаптических весов, что устраняет постоянные обращения к внешней DRAM. Чип NorthPole от IBM — пример этого: он полностью устраняет внешнюю память, размещая все веса на чипе и делая чип «активной памятью» для системы spectrum.ieee.org. Вычисления в памяти могут реализовываться цифровым способом (как в NorthPole) или аналоговым (с помощью мемристорных кроссбаров для выполнения матричных операций на месте). Эта концепция лежит в основе достижения эффективности, близкой к мозгу.
В заключение, нейроморфные вычисления опираются на нейронауку (спайковые нейроны, пластичные синапсы), новое аппаратное обеспечение (мемристоры, память с фазовым переходом) и нетрадиционное схемотехническое проектирование (событийно-ориентированное, интеграция памяти и вычислений), чтобы создавать вычислительные системы, работающие по совершенно иным принципам, чем энергоемкие чипы сегодняшнего дня.
Нейроморфные vs. традиционные вычислительные парадигмы
Чтобы понять преимущества нейроморфных вычислений, полезно сравнить их с традиционной архитектурой фон Неймана, которая доминирует с середины XX века. В классическом компьютере (будь то ПК или смартфон) архитектура по своей сути последовательна и разделена: центральный процессор извлекает инструкции и данные из памяти, выполняет их (одну за другой, очень быстро) и записывает результаты обратно в память. Даже если современные CPU и GPU используют параллельные ядра или конвейеры, они всё равно страдают от так называемого узкого места фон Неймана – необходимости постоянно перемещать данные в память и из памяти, что требует времени и энергии colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Представьте себе повара, которому приходится бегать в кладовую за каждым отдельным ингредиентом перед тем, как нарезать и смешивать; примерно так работают стандартные компьютеры.
Нейроморфные компьютеры, напротив, работают скорее как огромная сеть мини-процессоров (нейронов), работающих параллельно, каждый из которых имеет свою локальную память. Нет центрального тактового генератора или счетчика команд, последовательно выполняющего инструкции. Вместо этого вычисления происходят коллективно и асинхронно: тысячи или миллионы нейронов выполняют простые операции одновременно и обмениваются результатами с помощью импульсов. Это похоже на то, как человеческий мозг решает задачи – миллиарды нейронов срабатывают параллельно, без единого управляющего процессора. В результате система может быть массово параллельной и событийно-управляемой, обрабатывая множество сигналов одновременно и естественным образом ожидая, когда нет работы.
Преимущества включают в себя скорость за счет параллелизма и гораздо большую энергоэффективность. Традиционный процессор может потреблять 100 ватт для работы с большой моделью ИИ, в основном из-за переключения миллиардов транзисторов и перемещения данных в и из кэшей памяти. Для сравнения, нейроморфные чипы используют событийность и разреженное срабатывание: если только 5% нейронов активны одновременно, остальные 95% практически не потребляют энергию. Эта разреженная активность — одна из причин, почему нейроморфные архитектуры демонстрируют до 1000× лучшую энергоэффективность на определённых задачах ИИ по сравнению с CPU/GPU medium.com. На самом деле человеческий мозг, на который ориентируются наши нейроморфные разработки, работает всего на примерно 20 ваттах (меньше, чем тусклая лампочка), но при этом превосходит современные суперкомпьютеры в таких областях, как зрение и распознавание образов medium.com. Как выразился директор нейроморфной лаборатории Intel Mike Davies, «Стоимость вычислений для современных моделей ИИ растет недопустимо быстро. Индустрии нужны принципиально новые подходы, способные к масштабированию.» newsroom.intel.com Нейроморфные вычисления предлагают такой новый подход, интегрируя память с вычислениями и используя высокопараллельные, мозгоподобные архитектуры для минимизации перемещения данных и энергопотребления newsroom.intel.com.Однако важно отметить, что нейроморфные вычисления не являются прямой заменой для всех видов вычислений. Традиционные детерминированные процессоры превосходно справляются с точными, линейными задачами (например, арифметика, запросы к базам данных и т.д.), тогда как нейроморфные системы лучше подходят для сенсорных, перцептивных и задач сопоставления образов, где особенно эффективна мозгоподобная обработка. Во многих представлениях будущего нейроморфные чипы будут дополнять классические CPU и GPU — выступая в роли специализированных сопроцессоров для ИИ-нагрузок, связанных с восприятием, обучением или адаптацией, подобно тому, как сегодня GPU ускоряют графику и математику нейросетей. Эти два подхода могут сосуществовать, при этом нейроморфное железо будет обрабатывать «мозгоподобные» задачи принципиально более эффективно. По сути, машины фон Неймана — это последовательные вычислители, а нейроморфные машины — параллельные распознаватели образов — у каждого есть своя ниша.
Крупнейшие игроки и проекты, развивающие нейроморфные технологии
Нейроморфные вычисления — это междисциплинарное направление, объединяющее технологические компании, исследовательские лаборатории и академические круги. Крупные корпорации, стартапы и государственные агентства также активно участвуют в разработке аппаратного и программного обеспечения, вдохновленного мозгом. Вот некоторые из ключевых игроков и проектов на 2025 год:
- IBM: IBM была пионером в области исследований когнитивных вычислений. Помимо знакового чипа TrueNorth (2014) с 1 млн нейронов, исследовательская команда IBM под руководством Дхармендры Модха недавно представила NorthPole (2023), нейроморфный чип для инференса следующего поколения. Прорыв NorthPole заключается в тесной интеграции вычислений и памяти на кристалле, что обеспечивает беспрецедентную эффективность для задач инференса ИИ spectrum.ieee.org. По данным IBM, NorthPole может превосходить даже самые современные GPU в таких тестах, как распознавание изображений, при этом используя лишь малую долю энергии spectrum.ieee.org. Долгосрочная цель IBM — использовать такие чипы для питания ИИ-систем, которые будут гораздо более энергоэффективными, что потенциально позволит запускать ИИ повсеместно — от дата-центров до edge-устройств — без энергетических ограничений, присущих сегодняшнему дню.
- Intel: Intel создала специализированную лабораторию нейроморфных вычислений и представила семейство чипов Loihi. Первый Loihi (2017) и Loihi 2 (2021) — это исследовательские чипы, предоставляемые университетам и компаниям через сообщество Intel Neuromorphic Research Community. Подход Intel полностью цифровой, но с асинхронными спайковыми ядрами и обучением на кристалле. В апреле 2024 года Intel анонсировала Hala Point, по сути нейроморфный суперкомпьютер с более чем тысячей чипов Loihi 2, соединённых вместе newsroom.intel.com. Hala Point, установленный в лаборатории Sandia, может моделировать более 1 миллиарда нейронов и используется для изучения крупномасштабных алгоритмов, вдохновлённых мозгом, и непрерывно обучающихся ИИ-систем newsroom.intel.com. Intel рассматривает нейроморфные технологии как ключ к более устойчивому ИИ, стремясь радикально сократить энергопотребление для обучения и инференса ИИ-моделей newsroom.intel.com. Как отметил Майк Дэвис на презентации, масштабирование современного ИИ на текущем железе требует слишком много энергии, поэтому Intel делает ставку на нейроморфные архитектуры, чтобы преодолеть этот барьер эффективности newsroom.intel.com.
- Qualcomm: Qualcomm исследовала нейроморфные принципы для энергоэффективного ИИ на устройствах. В начале (примерно 2013–2015 годы) компания разработала платформу под названием «Zeroth» и продемонстрировала ускорители спайковых нейронных сетей для таких задач, как распознавание образов на смартфонах. В последние годы нейроморфные разработки Qualcomm стали менее публичными, но, по сообщениям, компания продолжает НИОКР, особенно поскольку нейроморфные вычисления соответствуют задачам сверхэнергоэффективного edge-ИИ (что естественно для мобильного и встроенного чип-бизнеса Qualcomm) medium.com. Интерес Qualcomm подчеркивает, что даже производители мобильных чипов видят потенциал в дизайнах, вдохновленных мозгом, чтобы справляться с требованиями ИИ без быстрой разрядки батарей устройств.
- BrainChip Holdings: Австралийский стартап BrainChip — один из первых, кто коммерциализировал нейроморфный IP. Их Akida — нейроморфный процессор с полностью цифровым, событийно-ориентированным дизайном, который может использоваться как ИИ-ускоритель в edge-устройствах brainchip.com. BrainChip делает акцент на обучении и выводах в реальном времени при малом энергопотреблении — например, добавляя локальное распознавание жестов или аномалий к IoT-датчикам или транспортным средствам без подключения к облаку. По состоянию на 2025 год BrainChip сотрудничает с партнерами по интеграции Akida в продукты — от умных датчиков до аэрокосмических систем, и даже продемонстрировала нейроморфную обработку для космических приложений (работая с такими организациями, как NASA и Исследовательская лаборатория ВВС США) embedded.com, design-reuse.com. Такие стартапы, как BrainChip, иллюстрируют растущий коммерческий интерес к выводу нейроморфных технологий на рынок для edge-ИИ и IoT.
- Академические и государственные лаборатории: В академической среде несколько университетов и консорциумов создали значимые нейроморфные системы. Мы упоминали SpiNNaker (Манчестерский университет, Великобритания), который в 2018 году достиг аппаратной нейронной сети с миллионом ядер, стремясь смоделировать 1% нейронов человеческого мозга в реальном времени pawarsaurav842.medium.com. Также существует BrainScaleS (Гейдельбергский университет, Германия), который использует аналоговые схемы на больших кремниевых пластинах для эмуляции нейронных сетей на ускоренных скоростях (фактически «перематывая вперёд» нейронные процессы для изучения обучения). В США исследовательские институты, такие как Стэнфорд (создавший систему Neurogrid, способную симулировать миллион нейронов ibm.com) и MIT, среди прочих, имеют активные лаборатории нейроморфной инженерии. Государственные агентства, такие как DARPA, продолжают финансировать программы (например, текущая программа «Электронные фотонные нейронные сети», исследующая фотонные нейроморфные чипы). Тем временем Человеческий мозг — проект ЕС (HBP) активно инвестировал в нейроморфную инфраструктуру через свою платформу Neuromorphic Computing Platform, а его последующие инициативы в рамках исследовательской инфраструктуры EBRAINS продолжают предоставлять учёным доступ к нейроморфному оборудованию ibm.com.
- Другие игроки отрасли: Помимо IBM и Intel, такие компании, как Samsung и HRL Laboratories, также занимаются нейроморфными технологиями. В 2021 году исследователи Samsung объявили о видении «скопировать и вставить» нейронные связи мозга на чипы памяти, по сути, используя 3D-массивы памяти для отображения связности биологического мозга как нейроморфной системы — амбициозная цель, всё ещё далёкая от практической реализации. HRL Labs (совместное предприятие Boeing и GM) разработала нейроморфный чип с мемристорами, который в 2019 году продемонстрировал обучение с одного примера (устройство могло распознать образ по единственному примеру). Также европейские стартапы, такие как GrAI Matter Labs (со своими чипами GrAI “NeuronFlow” ibm.com) и SynSense (швейцарско-китайская компания, известная ультраэнергоэффективными чипами для компьютерного зрения), являются заметными участниками.
В целом, нейроморфная область — это совместная смесь технологических гигантов, раздвигающих границы, стартапов, приносящих инновации на специализированные рынки, и академических консорциумов, исследующих новые горизонты. Эта широкая экосистема ускоряет прогресс и выводит нейроморфные идеи из лабораторий в реальные приложения.
Текущие приложения и реальные примеры использования
Нейроморфные вычисления все еще являются развивающейся технологией, поэтому их реальные применения находятся в зачаточном состоянии — но уже есть многообещающие демонстрации в различных областях. Подумайте о задачах, с которыми наш мозг справляется удивительно хорошо (и эффективно), а обычные компьютеры испытывают трудности — именно здесь нейроморфные системы проявляют себя лучше всего. Вот некоторые примечательные примеры использования и потенциальные области применения:
- Автономные транспортные средства: Самоуправляемым автомобилям и дронам необходимо реагировать на изменяющуюся обстановку в реальном времени. Нейроморфные чипы, обладающие быстрой параллельной обработкой и низким энергопотреблением, могут помочь транспортным средствам воспринимать окружающую среду и принимать решения более по-человечески. Например, нейроморфный процессор может получать данные с камер и датчиков и обнаруживать препятствия или принимать навигационные решения с очень низкой задержкой. Исследователи IBM отмечают, что нейроморфные вычисления могут позволить быстрее корректировать курс и избегать столкновений в автономных транспортных средствах, при этом значительно снижая энергопотребление (что важно для электромобилей и дронов) ibm.com. На практике спайковая нейронная сеть может непрерывно анализировать окружение автомобиля, но активировать нейроны только при возникновении значимого события (например, когда пешеход выходит на дорогу), обеспечивая быструю реакцию без траты энергии на бесполезные вычисления.
- Кибербезопасность и обнаружение аномалий: Системам кибербезопасности необходимо выявлять необычные шаблоны (потенциальные вторжения или мошенничество) в огромных потоках данных. Нейроморфные архитектуры по своей природе хорошо распознают шаблоны и могут использоваться для обнаружения аномалий в реальном времени. Поскольку они работают по событийной модели, они могут отслеживать сетевой трафик или данные с датчиков и реагировать только при появлении действительно аномального шаблона. Это позволяет обнаруживать угрозы в реальном времени с низкой задержкой, и энергопотребление настолько низкое, что такая система может работать непрерывно даже на скромном оборудовании ibm.com. В некоторых экспериментах нейроморфные чипы использовались для обнаружения сетевых вторжений или мошенничества с кредитными картами путем изучения «нормальных» шаблонов и выявления отклонений без необходимости обрабатывать каждый элемент данных на энергоемком процессоре.
- Edge AI и устройства IoT: Одним из самых непосредственных вариантов использования нейроморфных вычислений являются edge-устройства – такие как умные датчики, носимые устройства или бытовая техника – где ограничены энергопотребление и вычислительные ресурсы. Благодаря сверхнизкому энергопотреблению нейроморфные чипы могут обеспечивать работу ИИ (например, распознавание голоса, жестов или событий) на устройствах без необходимости в облачных серверах или частой подзарядке батареи ibm.com. Например, дрон, оснащённый нейроморфным сенсором зрения, может самостоятельно ориентироваться и избегать препятствий, реагируя так же быстро и эффективно, как летучая мышь с эхолокацией. Дроны с нейроморфными системами зрения продемонстрировали способность преодолевать сложный рельеф и реагировать на изменения, увеличивая вычисления только при появлении новых сенсорных данных, подобно тому, как работает мозг живого существа builtin.com. Аналогично, умные часы или медицинский монитор с миниатюрным нейроморфным чипом могут непрерывно анализировать биосигналы (пульс, ЭЭГ и т.д.) локально, обнаруживать аномалии, такие как аритмии или приступы, в реальном времени и делать это в течение нескольких дней на одной зарядке – что крайне сложно для обычных чипов. (На самом деле, недавно был описан случай, когда умные часы на нейроморфном чипе зафиксировали аритмию сердца у пациента на месте, что было бы сложно при облачном анализе medium.com.)
- Распознавание образов и когнитивные вычисления: Нейроморфные системы изначально хорошо справляются с задачами, связанными с распознаванием образов в зашумлённых данных – будь то изображения, звуки или сигналы датчиков. Они применялись в экспериментальных установках для распознавания изображений, обработки речи и звука, а также даже для обонятельного восприятия (например, чип Loihi от Intel, обучающийся различать запахи) pawarsaurav842.medium.com. Нейроморфные чипы также могут взаимодействовать с аналоговыми датчиками (например, динамическими сенсорами зрения, которые выдают импульсы при изменениях в сцене), чтобы создавать полностью нейроморфные системы сенсорики. В медицине нейроморфные процессоры могут анализировать потоки биомедицинских сигналов (например, ЭЭГ) и выделять значимые события или паттерны для диагностики ibm.com. Их способность к обучению и адаптации также означает, что они могут персонализировать распознавание образов прямо на устройстве – например, нейроморфный слуховой аппарат может постоянно адаптироваться к конкретной среде пользователя и улучшать фильтрацию шума по сравнению с речью.
- Робототехника и управление в реальном времени: Робототехника часто требует жестких обратных связей для управления моторами, интерпретации данных с датчиков и принятия решений на лету. Нейроморфные контроллеры могут дать роботам своего рода рефлексы и адаптивность. Поскольку они обрабатывают информацию параллельно и могут учиться на сенсорной обратной связи, они хорошо подходят для задач, таких как балансировка, захват или ходьба по непредсказуемой местности. Исследователи использовали нейроморфные чипы для управления роботизированными руками и ногами, где контроллер может учиться корректировать моторные сигналы на основе входных данных с датчиков в реальном времени, аналогично тому, как человек осваивает моторные навыки. Одним из наблюдаемых преимуществ является то, что роботы на основе спайковых нейронных сетей могут продолжать работать даже при выходе из строя некоторых нейронов (своего рода плавная деградация), что обеспечивает отказоустойчивость, схожую с биологическими системами colocationamerica.com. Такие компании, как Boston Dynamics, намекали на изучение систем, вдохновленных нейроморфными технологиями, чтобы повысить эффективность и скорость реакции роботов. В производстве нейроморфная система зрения может позволить роботу распознавать объекты или более естественно перемещаться по загруженному цеху и быстрее реагировать на внезапные изменения builtin.com.
- Интерфейсы мозг-машина и нейронаука: Поскольку нейроморфные чипы работают по принципам, очень близким к биологическим мозгам, их используют как инструменты для изучения нейронауки и даже для взаимодействия с живыми нейронами. Например, ученые могут подключать живые нейронные культуры к нейроморфному оборудованию для создания гибридных систем, используя чип для стимуляции или мониторинга биологических нейронов так, как обычные компьютеры не могут делать это в реальном времени. Кроме того, нейроморфные модели помогают нейроученым проверять гипотезы о том, как могут функционировать определенные нейронные цепи в мозге, воспроизводя эти цепи в цифровом виде и наблюдая, ведут ли они себя аналогично. Хотя это скорее исследовательские, чем коммерческие применения, они подчеркивают универсальность технологии.
Стоит отметить, что многие из этих приложений все еще находятся на стадии прототипов или исследований. Нейроморфные вычисления в 2025 году примерно там же, где находился традиционный ИИ, возможно, в начале 2010-х — мы видим многообещающие демонстрации и нишевые применения, но технология только начинает выходить из лаборатории. Технологические консалтинговые компании, такие как Gartner и PwC, называют нейроморфные вычисления одной из перспективных технологий ближайших лет ibm.com. Ожидается, что по мере совершенствования аппаратного и программного обеспечения мы увидим, как нейроморфные процессоры позволят повседневным устройствам обладать перцептивным интеллектом без необходимости в огромных вычислительных ресурсах. От беспилотных автомобилей до миниатюрных медицинских имплантов — любой сценарий, где требуется ИИ в реальном времени в условиях ограничений по питанию или размеру, может стать кандидатом для нейроморфных решений.
Проблемы и ограничения
Несмотря на свой захватывающий потенциал, нейроморфные вычисления сталкиваются с значительными трудностями на пути к более широкому внедрению. Многие из этих трудностей связаны с тем, что нейроморфные подходы радикально отличаются от существующего положения дел, требуя нового мышления в аппаратном обеспечении, программном обеспечении и даже в образовании. Вот некоторые из ключевых препятствий и ограничений на 2025 год:
- Зрелость технологии: Нейроморфные вычисления ещё не являются зрелой, массовой технологией. По циклу ажиотажа Gartner они находятся на ранних стадиях — многообещающие, но ещё не готовые к широкому применению ibm.com. Современные нейроморфные чипы в основном являются исследовательскими прототипами или устройствами ограниченного производства. Пока не существует общепринятых отраслевых стандартов для проектирования нейроморфного оборудования или эталонных показателей производительности builtin.com. Это затрудняет потенциальным пользователям оценку и сравнение систем. В результате организации осторожно изучают нейроморфные технологии, понимая, что они всё ещё развиваются и могут не сразу превзойти традиционные решения для всех задач.
- Недостаток программного обеспечения и инструментов: Одним из главных узких мест является экосистема программного обеспечения. Мир вычислений десятилетиями строился вокруг машин фон Неймана — языки программирования, компиляторы, операционные системы и опыт разработчиков предполагают традиционную архитектуру. Нейроморфное оборудование, напротив, требует иного подхода к программированию (больше связано с проектированием нейронных сетей и настройкой моделей, чем с написанием последовательного кода). На данный момент «подходящих инструментов для разработки программного обеспечения для нейроморфных систем фактически не существует», как выразился один исследователь builtin.com. Многие нейроморфные эксперименты опираются на собственное программное обеспечение или адаптации фреймворков нейронных сетей. Ведутся разработки (например, открытая платформа Lava от Intel для Loihi или университетские проекты вроде Nengo), но пока нет единой, удобной платформы, аналогичной TensorFlow или PyTorch для масштабных спайковых нейронных сетей. Этот высокий порог входа ограничивает внедрение — обычный разработчик ИИ не может просто взять нейроморфный чип и развернуть приложение без серьёзного переобучения. Улучшение программного стека, библиотек и симуляторов — критически важная задача для сообщества.
- Сдвиг парадигмы программирования: Связанная с проблемой инструментов, существует фундаментальный сдвиг парадигмы мышления. Программирование нейроморфной системы — это не то же самое, что написание скрипта на Python; это ближе к проектированию и обучению модели, похожей на мозг. Разработчикам необходимо знание нейронаучных концепций (частота спайков, синаптическая пластичность) в дополнение к информатике. Это означает высокий порог входа. По оценкам, только несколько сотен человек во всем мире являются настоящими экспертами в области нейроморфных вычислений сегодня builtin.com. Преодоление этого дефицита кадров — задача: нам нужно либо обучать больше специалистов в этой междисциплинарной области, либо создавать более высокоуровневые инструменты, которые скрывают сложность. До тех пор нейроморфные вычисления останутся в некоторой степени нишевыми, доступными в основном специализированным исследовательским группам.
- Масштабируемость и производство аппаратного обеспечения: Создание нейроморфного оборудования, которое надежно имитирует сложность мозга, чрезвычайно сложно. Хотя цифровые чипы, такие как Loihi и TrueNorth, показали, что мы можем масштабироваться до миллиона нейронов и более, достижение масштаба мозга (86 миллиардов нейронов в человеческом мозге) все еще далеко. Более того, аналоговые подходы (с использованием мемристоров и т.д.), которые, возможно, лучше всего воспроизводят синапсы, еще не готовы к массовому производству — для их стабильности и воспроизводимости требуются новые материалы и процессы изготовления spectrum.ieee.org. Передовые аналоговые устройства часто сталкиваются с такими проблемами, как изменчивость устройств, дрейф или ограниченный ресурс. Цифровые нейроморфные чипы, напротив, используют стандартное производство CMOS, но могут уступать аналоговым по эффективности или плотности. Также существует задача интеграции нейроморфных чипов в существующие вычислительные системы (интерфейсы связи, форм-факторы и т.д.). Чип NorthPole от IBM пытается решить эту проблему, выступая в роли «активной памяти» для основной системы spectrum.ieee.org, но такие решения интеграции пока экспериментальны. Короче говоря, нейроморфное оборудование находится на пороге — оно многообещающе, но для его надежности, масштабируемости и экономичности для массового производства требуется больше исследований и разработок.
- Стандартизация и эталонные тесты: В традиционных вычислениях существуют чётко определённые эталонные тесты (SPEC для процессоров, MLPerf для AI-ускорителей и т.д.) и метрики производительности. Для нейроморфных систем пока не ясно, как справедливо измерять и сравнивать производительность. Если один чип запускает спайковую нейронную сеть, а другой — стандартную нейросеть, как сравнить «точность» или «пропускную способность» на конкретной задаче? Разрабатываются новые эталонные тесты, учитывающие сильные стороны нейроморфных систем (например, непрерывное обучение или распознавание образов при ограниченном энергопотреблении), но пока сообщество не договорится о них, доказать ценность нейроморфных решений для сторонних наблюдателей сложно builtin.com. Отсутствие стандартных метрик и архитектур также означает, что обмен результатами между исследовательскими группами может быть затруднён — то, что работает на одном чипе, может не работать на другом, если их модели нейронов или инструментарии различаются.
- Совместимость с существующим ИИ: В настоящее время большая часть мирового ИИ работает на моделях глубокого обучения, оптимизированных для GPU и TPU. Эти модели используют высокоточные вычисления, плотные матричные умножения и т.д., что не совместимо напрямую со спайковым нейроморфным оборудованием. Чтобы использовать эффективность нейроморфных систем, часто приходится конвертировать или переобучать стандартную нейросеть в спайковую нейросеть, что может привести к некоторой потере точности builtin.com. Некоторые задачи могут показывать ухудшение производительности при переводе в спайковую парадигму. Кроме того, определённые алгоритмы ИИ (например, крупные трансформеры, используемые в языковых моделях) пока не очевидно, как реализовать на спайковых системах. Это означает, что нейроморфные чипы в настоящее время преуспевают в нишевых областях (например, обработка изображений, сенсорная обработка, простое обучение с подкреплением), но они пока не являются универсальным решением для всех задач ИИ. Исследователи работают над гибридными подходами и лучшими методами обучения, чтобы сократить разрыв в точности, но по-прежнему остаётся задачей обеспечить, чтобы нейроморфная система могла достичь такого же качества результата, как и традиционная, для конкретного применения.
- Проблемы рынка и экосистемы: С точки зрения бизнеса нейроморфные вычисления всё ещё ищут своё «убойное приложение» и чёткий путь к коммерциализации. Инвесторы и компании относятся настороженно, поскольку сроки окупаемости технологии неясны. В анализе начала 2025 года нейроморфные вычисления были описаны как «перспективная инновация с серьёзными рыночными трудностями», отмечая, что, несмотря на высокий потенциал, отсутствие немедленных доходных приложений делает это рискованной ставкой для компаний omdia.tech.informa.com. Здесь возникает проблема «курицы и яйца»: производители оборудования ждут спроса, чтобы оправдать массовое производство чипов, а конечные пользователи ждут доступных чипов, чтобы оправдать разработку приложений. Тем не менее, импульс нарастает, и нишевые внедрения (например, нейроморфные чипы в космических спутниках или военных сенсорах, где энергопотребление критично) начинают показывать реальную ценность, что может постепенно расширить рынок.
В заключение, нейроморфные вычисления в 2025 году находятся на переднем крае исследований и инженерии. Область сталкивается с нетривиальными задачами в развитии технологий, инструментах и построении экосистемы. Тем не менее, ни одна из этих задач не является фундаментальным препятствием — они напоминают трудности, с которыми сталкивались первые параллельные компьютеры или первые дни использования GPU для общих вычислений. По мере того как сообщество занимается стандартизацией, совершенствует оборудование и обучает больше разработчиков, можно ожидать, что многие из этих ограничений будут уменьшены в ближайшие годы. Статья в Nature в 2025 году с оптимизмом отмечала, что после некоторых неудачных попыток слияние последних достижений (лучшие алгоритмы обучения, улучшения цифрового проектирования и вычисления в памяти) «теперь обещает широкое коммерческое внедрение» нейроморфных технологий, при условии, что мы решим, как программировать и внедрять эти системы в масштабах nature.com. Эти решения активно разрабатываются, и, вероятно, именно в следующем десятилетии определится, насколько далеко продвинутся нейроморфные вычисления.
Последние достижения и новости (по состоянию на 2025 год)
За последние пару лет были достигнуты значительные вехи и возрос интерес к нейроморфным вычислениям, что свидетельствует о том, что область набирает обороты. Вот некоторые из последних событий до 2025 года:
- Hala Point от Intel – расширение масштабов нейроморфных вычислений: В апреле 2024 года Intel анонсировала Hala Point — крупнейшую когда-либо созданную нейроморфную вычислительную систему newsroom.intel.com. Hala Point объединяет 1 152 чипа Loihi 2, достигая нейронной ёмкости примерно 1,15 миллиарда нейронов (сопоставимо с мозгом совы) newsroom.intel.com. Система установлена в Национальных лабораториях Сандия и используется как исследовательский стенд для масштабирования нейроморфных алгоритмов. Примечательно, что Hala Point продемонстрировала способность выполнять основные задачи ИИ (например, глубокие нейронные сети) с беспрецедентной эффективностью — достигая 20 квадриллионов операций в секунду и более 15 триллионов операций в секунду на ватт в тестах newsroom.intel.com. Intel утверждает, что это сопоставимо или превосходит производительность кластеров GPU/CPU на этих задачах, но с гораздо лучшей энергоэффективностью newsroom.intel.com. Важно то, что нейроморфные системы больше не являются просто игрушечными моделями; они решают задачи ИИ в масштабах, актуальных для промышленности, что намекает на то, что нейроморфные подходы могут дополнять или даже конкурировать с современными ускорителями ИИ в будущем. Майк Дэвис из Intel Labs отметил, что Hala Point сочетает эффективность глубокого обучения с «новым обучением, вдохновлённым мозгом», чтобы исследовать более устойчивый ИИ, и что такие исследования могут привести к созданию ИИ-систем, которые обучаются непрерывно, вместо нынешнего неэффективного цикла «обучить — затем внедрить» newsroom.intel.com.
- NorthPole от IBM и научный прорыв: В конце 2023 года IBM опубликовала детали своего чипа NorthPole в журнале Science, что привлекло значительное внимание spectrum.ieee.org. NorthPole важен не только своими характеристиками (упомянутыми ранее), но и тем, что демонстрирует чёткий путь интеграции нейроморфных чипов в обычные системы. Внешне он ведёт себя как компонент памяти, что означает возможность его размещения на шине памяти компьютера и работы с существующими CPU spectrum.ieee.org. Такой тип интеграции крайне важен для коммерциализации. В статье в Science было показано, что NorthPole выполняет задачи компьютерного зрения (например, ResNet-50 для классификации изображений и YOLO для обнаружения объектов) значительно быстрее и эффективнее, чем GPU NVIDIA V100 — и даже превосходит топовую NVIDIA H100 по энергоэффективности примерно в 5 раз spectrum.ieee.org. Один из независимых экспертов, профессор Ввани Ройчоудхури из UCLA, назвал эту работу «триумфом инженерии», отметив, что поскольку аналоговые нейроморфные технологии ещё не готовы, цифровой подход NorthPole «предлагает краткосрочную возможность для внедрения ИИ там, где он необходим» spectrum.ieee.org. Другими словами, IBM показала, что нейроморфные чипы уже сейчас могут приносить практическую пользу, используя современные технологии производства. Это событие широко освещалось в технических СМИ и рассматривалось как большой шаг к внедрению нейроморфных идей в реальные продукты.
- ИИ, вдохновлённый мозгом, для космоса и обороны: В 2022 и 2023 годах такие агентства, как NASA и Министерство обороны США, начали эксперименты с нейроморфными процессорами для специализированных задач. NASA тестировало нейроморфный чип (Loihi) для обработки спутниковых изображений и навигации космических аппаратов, где критически важны радиационная стойкость и низкое энергопотребление. Идея заключается в том, что небольшой нейроморфный сопроцессор на спутнике может анализировать данные с датчиков на борту (например, обнаруживать особенности поверхности планеты или аномалии в телеметрии аппарата) без постоянной связи с Землёй, экономя пропускную способность и энергию. Исследовательская лаборатория ВВС США сотрудничала со стартапами (например, BrainChip), чтобы выяснить, может ли нейроморфная технология картировать сложные сигналы датчиков для автономных летательных аппаратов или систем обнаружения ракет embedded.com. Экстремальная энергоэффективность и обучение в реальном времени делают нейроморфные системы очень привлекательными для автономных военных систем, работающих на батареях или солнечной энергии. Эти проекты в основном находятся на стадии тестирования, но они свидетельствуют о растущей уверенности в надёжности нейроморфного оборудования вне лаборатории.
- Коммерческие продукты Edge AI: К 2025 году мы наблюдаем первые коммерческие продукты, встраивающие нейроморфные технологии. Например, IP-ядро Akida от BrainChip было лицензировано для использования в автомобильных сенсорных модулях – один из примеров: использование нейроморфных сетей для анализа данных с датчиков давления в шинах автомобиля с целью обнаружения проскальзывания шин или изменений дорожных условий в реальном времени. Другой пример – устройства для умного дома: нейроморфная камера, способная выполнять распознавание людей и управление жестами на устройстве, работая месяцами от одной батарейки. Эти продукты пока не стали широко известными, но они показывают, что нейроморфные вычисления находят применение в нишевых высокоценных задачах. Аналитики прогнозируют, что по мере расширения Интернета вещей (IoT) потребность в миниатюрном, энергоэффективном ИИ резко возрастет, и нейроморфные чипы могут занять значительную долю этого рынка, если их будет легко интегрировать. Рыночные исследования прогнозируют быстрый рост доходов от нейроморфных вычислений в следующем десятилетии – на уровне 25-30% среднегодового темпа роста – что потенциально создаст рынок объемом в несколько миллиардов долларов к 2030 году builtin.com.
- Глобальное сотрудничество и конференции: Сообщество нейроморфных технологий активно делится своими достижениями. На конференциях, таких как Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) и Neuro Inspired Computational Elements (NICE) от IEEE, отмечается рост числа участников. В 2023 году на воркшопе в Теллурайде были представлены робособаки с нейроморфным управлением, демонстрации распознавания лиц на одноплатных нейроморфных системах и новые приложения для слияния данных с нейроморфных сенсоров. Кроме того, растет число open-source инициатив – например, код и симуляторы Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) доступны исследователям по всему миру, а ПО Lava от Intel для Loihi было открыто в конце 2022 года, что позволило сообществу вносить вклад в алгоритмы и варианты использования.
- Энергетический кризис ИИ и надежда на нейроморфные технологии: Одна из тем последних новостей – энергозатраты ИИ. По мере того как большие языковые модели и ИИ-сервисы потребляют все больше энергии (по некоторым оценкам, энергопотребление индустрии ИИ составляет значительную и растущую долю мирового энергопотребления), нейроморфные вычисления часто выделяют как возможное решение. В начале 2025 года в статье на Medium отмечалось, что энергетический след ИИ стремительно растет, а нейроморфные чипы названы «зеленым, умным будущим ИИ», предполагая, что 2025 год может стать переломным моментом, когда индустрия всерьез обратит внимание на чипы, вдохновленные мозгом, чтобы сдержать энергопотребление medium.com. Эта тема набирает обороты в технологической журналистике и на конференциях по ИИ: по сути, нейроморфные вычисления для устойчивого ИИ. Правительства также начинают финансировать нейроморфные исследования в рамках инициатив по энергоэффективным вычислениям, ставя двойную цель – поддерживать рост производительности ИИ и одновременно снижать энергозатраты и выбросы углерода.
Все эти события рисуют картину области, которая быстро развивается по нескольким направлениям: научное понимание, инженерные достижения и первые коммерческие испытания. Складывается ощущение, что нейроморфные вычисления переходят от долгого периода инкубации к этапу практической демонстрации. Хотя они еще не «стали мейнстримом», прогресс в 2023–2025 годах говорит о том, что это может измениться в ближайшие годы. В сообществе существует консенсус, что если оставшиеся препятствия (особенно программное обеспечение и масштабируемость) будут преодолены, нейроморфные технологии могут стать переломным моментом для следующей волны ИИ — такой, которая будет более адаптивной, всегда включенной и энергоэффективной, чем то, что мы можем достичь с существующими архитектурами.
Мнения экспертов о будущем
Для полноты обзора полезно узнать, что говорят эксперты в этой области о нейроморфных вычислениях и их будущем. Вот несколько проницательных цитат и точек зрения ведущих исследователей и представителей отрасли:
- Дхармендра С. Модха (IBM Fellow, главный научный сотрудник по вычислениям, вдохновленным мозгом): «NorthPole стирает границы между вычислениями, вдохновленными мозгом, и оптимизированными для кремния вычислениями, между вычислениями и памятью, между аппаратным обеспечением и программным обеспечением». spectrum.ieee.org Модха подчеркивает, что подход IBM с NorthPole размывает традиционные различия в проектировании компьютеров — создавая новый класс чипов, который одновременно является и процессором, и памятью, и аппаратным обеспечением, и алгоритмом. Он давно утверждает, что совмещение памяти и вычислений — ключ к достижению эффективности, сравнимой с мозгом. По его мнению, по-настоящему нейроморфные чипы требуют переосмысления всей вычислительной архитектуры, и успех NorthPole, превосходящий GPU, доказывает, что этот нетрадиционный подход работает. Модха даже предположил, что при масштабировании нейроморфные системы могут в конечном итоге приблизиться к возможностям человеческой коры головного мозга для определённых задач, при этом используя лишь малую долю энергии современных суперкомпьютеров spectrum.ieee.org.
- Майк Дэвис (директор лаборатории нейроморфных вычислений Intel): «Вычислительные затраты современных моделей ИИ растут с неустойчивой скоростью… Индустрии нужны принципиально новые подходы, способные к масштабированию». newsroom.intel.com Дэвис часто говорит о стене энергоэффективности, с которой сталкивается ИИ. Он отмечает, что просто добавлять больше GPU к задаче — не жизнеспособное долгосрочное решение из-за ограничений по энергии и масштабируемости. По его мнению, нейроморфные вычисления — один из немногих путей для дальнейшего прогресса. Стратегия Intel отражает эту веру: инвестируя в нейроморфные исследования, такие как Loihi и Hala Point, они стремятся открыть новые алгоритмы (например, непрерывное обучение, разреженное кодирование и др.), которые могут сделать будущий ИИ не только быстрее, но и гораздо эффективнее. Дэвис подчеркивал, что нейроморфные чипы превосходно справляются с задачами адаптивного управления и сенсорики, и он предвидит их интеграцию в более крупные ИИ-системы — возможно, сервер ИИ с несколькими нейроморфными ускорителями наряду с GPU, каждый из которых обрабатывает те задачи, в которых он наиболее эффективен. Его цитата подчеркивает, что масштабируемость ИИ потребует смены парадигмы, и нейроморфный дизайн — одна из таких перемен.
- Карвер Мид (пионер нейроморфной инженерии): (С исторической точки зрения) Мид часто выражал восхищение эффективностью биологии. В интервью он говорил, например: «Когда у вас 10¹¹ нейронов, вычисляющих параллельно, вы можете делать вещи с одним джоулем энергии, на которые обычному компьютеру понадобятся килоджоули или больше». (перефразировано из различных выступлений). Видение Мида из 1980-х — что смешение аналоговой физики с вычислениями может раскрыть мозгоподобные возможности — наконец начинает приносить плоды. Он считает, что нейроморфная инженерия — это «естественное продолжение закона Мура» darpa.mil в некотором смысле: по мере того как масштабирование транзисторов дает все меньшую отдачу, нам нужно искать новые способы использования огромного количества транзисторов, и имитация мозговых цепей (где приоритет — энергоэффективность, а не точность) — логичный следующий шаг. В своих последних комментариях Мид остается оптимистом, что новое поколение инженеров продолжит развивать эти идеи и что нейроморфные принципы проникнут в будущие вычислительные платформы (хотя Мид на пенсии, его наследие заметно в каждом нейроморфном проекте).
- Ввани Ройчоудхури (профессор электротехники, UCLA): «Учитывая, что аналоговые системы еще не достигли технологической зрелости, эта работа представляет собой краткосрочную возможность для внедрения ИИ там, где он необходим». spectrum.ieee.org Ройчоудхури дал эту оценку в отношении чипа NorthPole от IBM. Как независимый ученый, не связанный напрямую с IBM или Intel, его мнение имеет вес: он признает, что, хотя грандиозной целью могут быть аналоговые нейроморфные процессоры (которые, теоретически, могут быть еще более эффективными и похожими на мозг), на самом деле они пока не готовы. Тем временем такие чипы, как NorthPole, показывают, что цифровые нейроморфные чипы могут преодолеть разрыв и дать немедленные преимущества для внедрения ИИ на периферии spectrum.ieee.org. Его цитата подчеркивает прагматичный взгляд в сообществе: использовать то, что работает сейчас (даже если это цифровая имитация нейронов), чтобы начать получать выгоды, и продолжать исследования более экзотических аналоговых устройств для будущего. Это подтверждение того, что нейроморфные технологии уже готовы для определённых задач сегодня.
- Исследователи Лос-Аламосской национальной лаборатории: В статье за март 2025 года исследователи ИИ из Лос-Аламоса написали, что «нейроморфные вычисления, следующее поколение ИИ, будут меньше, быстрее и эффективнее человеческого мозга». en.wikipedia.org Это смелое утверждение отражает оптимизм некоторых экспертов относительно конечного потенциала нейроморфных разработок. Хотя быть «меньше и быстрее», чем человеческий мозг — амбициозная цель (мозг — это чрезвычайно мощная 20-ваттная машина), суть в том, что нейроморфные вычисления могут привести к появлению ИИ-систем, которые не только приблизятся к человеческому интеллекту, но и превзойдут мозг по скорости и эффективности для определённых операций. Контекст этой цитаты — идея о том, что мозг, несмотря на свою удивительность, является продуктом биологии и имеет ограничения — машины, вдохновлённые мозгом, потенциально могут оптимизироваться за пределами этих ограничений (например, передача сигналов по электрическим цепям на более короткие расстояния, чем у биологических нейронов, может позволить более быструю передачу сигналов, а использование материалов, допускающих более высокие частоты срабатывания и т.д.). Это долгосрочное видение, но показательно, что серьёзные исследователи рассматривают такие возможности.
Вместе эти точки зрения рисуют картину области, которая одновременно ориентирована на будущее и стоит на твёрдой почве. Эксперты признают существующие препятствия, но явно воодушевлены направлением развития. Сквозная тема — нейроморфные вычисления рассматриваются как ключ к будущему вычислительной техники, особенно для ИИ и машинного обучения. Речь не о замене мозга или создании разумных машин, а о вдохновении биологией для преодоления текущих ограничений. Как выразился Модха, цель — объединить лучшее из обоих миров: мозгоподобную адаптивность и эффективность с преимуществами современной кремниевой электроники spectrum.ieee.org.
Дальнейшее чтение и ресурсы
Для тех, кто заинтересован в более глубоком изучении нейроморфных вычислений, вот несколько авторитетных источников и ссылок:
- IBM Research – Нейроморфные вычисления: Обзорная статья IBM «Что такое нейроморфные вычисления?» предоставляет доступное введение и освещает проекты IBM, такие как TrueNorth и NorthPole ibm.comibm.com.
- Intel Neuromorphic Research Community: В новостной ленте и исследовательских блогах Intel публикуются обновления о Loihi и Hala Point, включая пресс-релиз за апрель 2024 года с подробностями о характеристиках и целях Hala Point newsroom.intel.com.
- DARPA SyNAPSE Program: В анонсе DARPA 2014 года о чипе IBM TrueNorth раскрываются мотивы (энергоэффективность) и архитектура чипа darpa.mil.
- IEEE Spectrum: В статье за октябрь 2023 года «IBM представляет чип, вдохновленный мозгом, для быстрой и эффективной ИИ» Чарльза Кью. Чоя подробно рассматривается чип NorthPole и приводятся комментарии экспертовspectrum.ieee.org.
- Nature и Nature Communications: Для более академического взгляда Nature Communications (апрель 2025) опубликовал «Путь к коммерческому успеху нейроморфных технологий» nature.com, где обсуждается дальнейшее развитие и оставшиеся проблемы. Science (октябрь 2023) содержит техническую статью о NorthPole для тех, кто хочет углубиться в детали.
- BuiltIn и статьи на Medium: Технический сайт BuiltIn предлагает подробное введение в нейроморфные вычисления, включая преимущества и проблемы, изложенные простым языком builtin.com. Также некоторые авторы на Medium написали статьи (например, о том, почему такие компании, как IBM и Intel, инвестируют в нейроморфные технологии) для широкой аудитории medium.com.
Нейроморфные вычисления — это быстроразвивающаяся область на стыке информатики, электроники и нейронауки. Это смелое переосмысление того, как мы строим машины, которые «думают». Как мы уже рассмотрели, путь от концепции к реальности занял десятилетия, но прогресс неоспорим и ускоряется. Если текущие тенденции сохранятся, чипы, вдохновлённые мозгом, вскоре могут дополнить CPU и GPU в наших устройствах, сделав ИИ повсеместным и сверхэффективным. По словам одной исследовательской группы, нейроморфные технологии готовы стать «следующим поколением ИИ» en.wikipedia.org — эволюцией, которая может фундаментально изменить вычисления, какими мы их знаем. Это область, за которой стоит следить в ближайшие годы.
Источники:
- IBM Research, «Что такое нейроморфные вычисления?» (2024)ibm.com
- DARPA News, «Программа SyNAPSE разрабатывает продвинутый чип, вдохновлённый мозгом» (август 2014) darpa.mil
- Intel Newsroom, «Intel создала крупнейшую в мире нейроморфную систему (Hala Point)» (17 апреля 2024) newsroom.intel.com
- IEEE Spectrum, «IBM представляет чип, вдохновлённый мозгом, для быстрого и эффективного ИИ» (23 октября 2023) spectrum.ieee.org
- BuiltIn, «Что такое нейроморфные вычисления?» (2023) builtin.com
- Nature Communications, «Путь к коммерческому успеху нейроморфных технологий» (15 апреля 2025) nature.com
- Википедия, «Нейроморфные вычисления» (дата обращения: 2025) en.wikipedia.org
