- IBM-ov čip TrueNorth, predstavljen leta 2014 v okviru DARPA SyNAPSE, združuje 1 milijon nevronov in 256 milijonov sinaps na enem čipu ter 5,4 milijarde tranzistorjev, pri čemer porabi manj kot 100 miliwattov.
- Intelov nevromorfni čip Loihi, predstavljen leta 2017, ima 128 jeder, 130.000 nevronov in 130 milijonov sinaps ter vključuje učenje na čipu.
- IBM-ov NorthPole, razkrit konec leta 2023, vsebuje 22 milijard tranzistorjev v paketu velikosti 800 mm², ima integriran pomnilnik in dosega okoli 25-kratno energetsko učinkovitost ter 22-krat višjo hitrost pri nalogah prepoznavanja slik v primerjavi z najboljšimi konvencionalnimi AI čipi.
- Intelov Hala Point, napovedan aprila 2024, združuje 1.152 čipov Loihi 2 in dosega približno 1,15 milijarde nevronov ter 20 kvadrilijonov operacij na sekundo in več kot 15 trilijonov operacij na sekundo na watt, nameščen v Sandia National Laboratories.
- SpiNNaker, Univerza v Mančesterju, je do leta 2018 dosegel več kot 1 milijon jedr in je namenjen simulaciji milijard prožilnih nevronov v realnem času.
- Memristorji in druge analogne naprave ponujajo možnost analognih sinaps, vendar so leta 2025 še vedno eksperimentalne in soočajo z zanesljivostnimi in izdelovalnimi izzivi.
- BrainChipov Akida IP je licenciran za uporabo v avtomobilskih senzornih modulih in omogoča pametnim kameram z nevromorfno podporo prepoznavanje oseb ter geste ter deluje več mesecev z eno baterijo.
- NASA in ameriško ministrstvo za obrambo sta v letih 2022–2023 testirala nevromorfne procesorje, zlasti Loihi, za obdelavo satelitskih slik, navigacijo vesoljskih plovil in avtonomnih sistemov z nizko porabo energije.
- Science (2023) poroča, da IBM-ov NorthPole lahko poganja modele računalniškega vida, kot sta ResNet-50 in YOLO, z energijsko učinkovitostjo približno petkrat boljšo od NVIDIA H100.
- Nature Communications (april 2025) opisuje pot do komercialnega uspeha nevromorfnih tehnologij in poudarja izzive programske opreme ter razširljivosti, hkrati pa optimistično napoveduje široko uporabo v naslednjem desetletju.
Kaj je nevromorfno računalništvo (in kako deluje)?
Nevromorfno računalništvo – včasih imenovano računalništvo, navdihnjeno z možgani – je pristop k zasnovi računalnikov, ki posnema strukturo in delovanje človeških možganov ibm.com. Namesto tradicionalnega modela, kjer ločene enote obravnavajo procesiranje in pomnilnik, nevromorfni sistemi te funkcije združujejo v mrežah umetnih “nevronov” in “sinaps”, podobno kot biološki možgani. Preprosto povedano, nevromorfni čip je računalniški čip, ki deluje kot mreža možganskih celic, ki obdeluje informacije prek velikega števila medsebojno povezanih nevronov en.wikipedia.org.
V jedru nevromorfnega računalništva so spikajoče nevronske mreže (SNN) – mreže umetnih nevronov, ki komunicirajo prek kratkih električnih impulzov, imenovanih “spikes” (sunki), kar je analogno sunkom napetosti v bioloških nevronih ibm.com. Vsak nevron skozi čas kopiči vhodne signale in “izstreli” sunek drugim nevronom samo, ko je dosežen določen prag ibm.com. Če vnosi ostanejo pod pragom, signal sčasoma zbledi (pogosto opisano kot uhajanje naboja nevrona). Ta na dogodke vezan način računalništva pomeni, da za razliko od običajnih procesorjev, ki delujejo neprekinjeno, so nevromorfni čipi večinoma v mirovanju in aktivirajo nevrone le, ko je treba obdelati podatke pawarsaurav842.medium.com. Posledično porabijo veliko manj energije – večina “možganom podobne” mreže ostane neaktivna, dokler ni potrebna, tako kot imajo naši možgani milijarde nevronov, a se jih v vsakem trenutku aktivira le majhen odstotek pawarsaurav842.medium.com.
Druga ključna značilnost je, da sta obdelava in pomnilnik so-locirana. V nevromorfnem dizajnu lahko vsak nevron tako shranjuje kot obdeluje informacije, medtem ko se v klasičnem računalniku podatki nenehno prenašajo med procesorjem (CPU) in ločenimi pomnilniškimi enotami. Z vgradnjo pomnilnika v računske elemente (nevrone) nevromorfni čipi preprečijo ozko grlo prenosa podatkov, ki je značilno za tradicionalne arhitekture spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. To omogoča ogromno paralelnost in učinkovitost: veliko nevronov deluje hkrati in potrebna je le lokalna komunikacija. Kot pojasnjuje IBM-ov vodja nevromorfnih raziskav Dharmendra Modha, “Možgani so bistveno bolj energetsko učinkoviti kot sodobni računalniki, deloma zato, ker vsak nevron združuje pomnilnik in računanje.” spectrum.ieee.org. V bistvu nevromorfni sistemi delujejo bolj kot živa nevronska omrežja kot pa konvencionalni zaporedni računalniki, kar omogoča obdelavo informacij v realnem času in redko, dogodkovno vodeno komunikacijo med nevroni nature.com.
Kratek zgodovinski pregled in ključni mejniki
Nevromorfno računalništvo se morda sliši futuristično, vendar njegove konceptualne korenine segajo v 80. leta prejšnjega stoletja. Izraz “nevromorfno” (pomeni “v obliki možganov”) je skoval Carver Mead, profesor na Caltechu, ki je to področje pionirsko razvil v poznih 80. letih colocationamerica.com. V tistem obdobju sta Mead in njegovi sodelavci, kot je Misha Mahowald, izdelala prve eksperimentalne “silicijeve nevrone” in senzorične čipe – na primer analogno silicijevo retino, ki je zaznavala svetlobo kot človeško oko, in silicijevo polžnico, ki je obdelovala zvok ibm.com. Ti zgodnji čipi so pokazali, da lahko elektronska vezja posnemajo osnovne nevronske funkcije, kar je spodbudilo vizijo, da bi računalniki nekoč lahko delovali bolj kot možgani.
V devetdesetih in dvatisočih letih je nevromorfni inženiring večinoma ostajal v akademskih in raziskovalnih laboratorijih ter se v ozadju stalno razvijal. Pomemben mejnik je prišel leta 2014 s čipom IBM TrueNorth, razvitim v okviru DARPA-jevega programa SyNAPSE. TrueNorth je združil 1 milijon »nevronov« in 256 milijonov »sinaps« na enem samem čipu, z osupljivimi 5,4 milijarde tranzistorjev – vse to ob porabi manj kot 100 miliwattov energije darpa.mil. Ta »možgani na čipu«, navdihnjeni z arhitekturo sesalskih možganov, so lahko izvajali kompleksne naloge prepoznavanja vzorcev z dvema velikostnima razredoma manj energije kot običajni procesorji darpa.mil. TrueNorthova zasnova je bila dogodkovno vodena in množično vzporedna: 4.096 nevrosinaptičnih jeder je komuniciralo prek sunkov, kar je dokazovalo izvedljivost velikih nevromorfnih strojnih naprav. IBM je obseg TrueNortha (en milijon nevronov) primerjal z možgani čebele ali ščurka, s čimer je dokazal, da so lahko nevromorfni čipi hkrati energetsko učinkoviti in sposobni možganom podobnih nalog darpa.mil.
Naslednji preboj je prišel leta 2017, ko je Intel predstavil svoj nevromorfni čip Loihi. Loihi je bil popolnoma digitalen nevromorfni procesor s 128 jedri, 130.000 nevroni in 130 milijoni sinaps implementiranimi v siliciju pawarsaurav842.medium.com. Pomembno je, da je imel Loihi vgrajeno učenje na čipu: vsako nevronovo jedro je imelo lasten učni mehanizem, ki je čipu omogočal spreminjanje sinaptičnih uteži in »učenje« iz vzorcev skozi čas. V eni od demonstracij je Intel pokazal, da se je Loihi lahko naučil prepoznavati vonjave nevarnih kemikalij – torej naučiti čip vohati z obdelavo podatkov olfaktoričnih senzorjev na možganom podoben način pawarsaurav842.medium.com. Ta sposobnost samostojnega učenja je poudarila, kako se lahko nevromorfni sistemi sproti prilagajajo, kar je korak dlje od izvajanja vnaprej naučenih nevronskih mrež.
Od takrat se je napredek pospešil. Univerze so zgradile specializirane nevromorfne superračunalnike, kot je SpiNNaker (Univerza v Manchestru), stroj z več kot milijonom majhnih procesorjev, zasnovan za simulacijo milijarde prožilnih nevronov v realnem času pawarsaurav842.medium.com. V Evropi je desetletni Human Brain Project (2013–2023) podprl nevromorfne platforme, kot sta BrainScaleS (Univerza v Heidelbergu), ki uporablja analogna elektronska vezja za posnemanje nevronov, in različico SpiNNakerja – obe sta raziskovalcem dostopni prek raziskovalne infrastrukture EBRAINS ibm.com. Ti obsežni akademski projekti so bili mejniki pri prikazovanju, kako se lahko nevromorfna načela razširijo.Na industrijski strani IBM, Intel in drugi še naprej premikajo meje. IBM-ov najnovejši nevromorfni razvoj, predstavljen leta 2023, ima kodno ime NorthPole – čip, ki še tesneje združuje pomnilnik in procesiranje. NorthPole dosega izjemne izboljšave v hitrosti in učinkovitosti, saj je po poročilih 25× bolj energetsko učinkovit in 22× hitrejši od najboljših konvencionalnih AI čipov pri nalogah prepoznavanja slik spectrum.ieee.org. Ima 22 milijard tranzistorjev v paketu velikosti 800 mm², in z izločitvijo zunanjega pomnilnika popolnoma zmanjša energijo, izgubljeno pri prenosu podatkov spectrum.ieee.org. IBM-ovi raziskovalci opisujejo NorthPole kot »preboj v arhitekturi čipov, ki prinaša ogromne izboljšave v energijski, prostorski in časovni učinkovitosti« research.ibm.com, pri čemer se opirajo na izkušnje iz TrueNorth pred desetletjem. Vzporedno je Intel leta 2021 predstavil drugo generacijo čipa Loihi 2, leta 2024 pa napovedal Hala Point, nevromorfni super-sistem, ki vsebuje 1.152 čipov Loihi 2 s skupno 1,2 milijarde nevronov – kar približno dosega možgansko kapaciteto majhne ptice (sove) newsroom.intel.com. Nameščen v Sandia National Labs, je Hala Point trenutno največji nevromorfni računalnik na svetu, namenjen raziskovanju umetne inteligence v možganskem merilu.
Od enega tranzistorskega nevrona Carverja Meada do današnjih sistemov z milijardo nevronov se je nevromorfno računalništvo razvilo iz nišne akademske ideje v vrhunsko tehnologijo. Zgodovina je zaznamovana z stalnimi izboljšavami v obsegu, energetski učinkovitosti in realističnosti možganskega procesiranja, kar postavlja temelje za naslednjo dobo računalništva.
Ključne tehnologije v nevromorfnem računalništvu
Nevromorfno računalništvo združuje inovacije v strojnih napravah in modelih nevronskih mrež. Nekatere ključne tehnologije, ki omogočajo ta na možganih navdihnjen pristop, vključujejo:- Spikajoče nevronske mreže (SNN): Kot omenjeno, so SNN-ji algoritmično jedro nevromorfnih sistemov. Včasih jih imenujejo “tretja generacija” nevronskih mrež pawarsaurav842.medium.com, saj v modele nevronov vključujejo element časa. Za razliko od stalnih, neprekinjenih aktivacij v standardnih umetnih nevronskih mrežah, spikajoči nevroni komunicirajo z diskretnimi sunki, kar omogoča časovno kodiranje (informacije se prenašajo s časom sunkov) in dogodkovno delovanje. SNN-ji lahko bolj naravno kot tradicionalne mreže modelirajo pojave, kot so časovna usklajenost nevronov, refraktarna obdobja in plastičnost (učenje s spremembo moči sinaps) ibm.com. Zaradi tega so zelo primerni za obdelavo senzoričnih podatkovnih tokov (vid, zvok itd.) v realnem času. Vendar pa je razvoj učnih algoritmov za SNN-je zapletena naloga – raziskovalci uporabljajo metode od preslikave naučenih globokih mrež v spikajoče ekvivalente do na biologiji navdihnjenih učnih pravil ibm.com. SNN-ji so živahno raziskovalno področje in ključni del nevromorfne sestavljanke.
- Memristorji in nove naprave: Številne nevromorfne platforme še vedno uporabljajo klasične silicijeve tranzistorje, vendar obstaja veliko zanimanja za nove naprave, kot so memristorji (spominski uporniki). Memristor je nanoskalni elektronski element, ki lahko istočasno shranjuje podatke (kot pomnilnik) in izvaja izračune (kot upornik/mreža) s spreminjanjem svoje upornosti glede na tok – v bistvu posnema sposobnost sinapse, da si “zapomni” s krepitvijo ali slabljenjem povezav ibm.com. Memristorji in druge tehnologije odpornega pomnilnika (npr. pomnilnik s fazno spremembo, feroelektrične naprave, spintronične naprave) lahko implementirajo “analogno” sinapse, ki se posodabljajo neprekinjeno, kar omogoča računalništvo v pomnilniku. Z integracijo pomnilnika v iste fizične naprave, ki izvajajo izračune, še dodatno odpravljajo ločitev, ki je značilna za tradicionalni računalniški model. Ti novi sestavni deli obetajo večkratno povečanje učinkovitosti; vendar so leta 2025 še vedno eksperimentalni in se soočajo z izzivi glede zanesljivosti in izdelave. Kot je poudaril eden od strokovnjakov, imajo analogni nevromorfni sistemi velik potencial, vendar “še niso dosegli tehnološke zrelosti”, zato se številne trenutne zasnove (kot sta IBM-ov NorthPole in Intelov Loihi) kot kratkoročno rešitev še vedno držijo digitalnih vezij spectrum.ieee.org.
- Asinhroni vezji in strojna oprema, ki temelji na dogodkih: Nevromorfni čipi pogosto uporabljajo asinhrono logiko, kar pomeni, da nimajo ene same globalne ure, ki bi poganjala vse operacije v koraku. Namesto tega je računanje porazdeljeno in sproženo z dogodki. Ko nevron sproži impulz, sproži nevron spodaj; če ni aktivnosti, deli vezja preidejo v mirovanje. Ta pristop k strojni opremi, včasih imenovan »brez ure« ali zasnova na podlagi dogodkov, neposredno podpira redke, z impulzi vodene delovne obremenitve SNN. To je odmik od sinhrone zasnove večine CPU/GPU. Na primer, IBM-ov TrueNorth je deloval popolnoma asinhrono, njegovi nevroni pa so komunicirali prek paketov v omrežju na čipu, ko so se dogodki zgodili darpa.mil. To ne le prihrani energijo, ampak se tudi ujema z načinom, kako biološke nevronske mreže delujejo vzporedno brez glavne ure.
- Arhitektura izračunavanja v pomnilniku: Izraz, ki je pogosto povezan z nevromorfnimi čipi, je izračunavanje v pomnilniku, kjer so pomnilniški elementi (naj bo to SRAM, nehlapni pomnilnik ali memristorji) so-locirani z izračunskimi enotami. S tem nevromorfne zasnove minimizirajo premikanje podatkov – enega največjih virov porabe energije v računalništvu newsroom.intel.com. V praksi to lahko pomeni, da ima vsako jedro nevrona na čipu svoj lokalni pomnilnik, ki shranjuje svoje stanje in sinaptične uteži, s čimer se izogne stalnim dostopom do zunanjega DRAM-a. IBM-ov čip NorthPole je to ponazoril: popolnoma odpravi zunanji pomnilnik, saj so vse uteži na čipu in se čip sistemu predstavi kot »aktivna pomnilniška« naprava spectrum.ieee.org. Izračunavanje v pomnilniku je mogoče doseči digitalno (kot to počne NorthPole) ali z analognimi sredstvi (z uporabo memristorskih križnih mrež za izvajanje matričnih operacij na mestu). Ta koncept je ključen za doseganje možganom podobne učinkovitosti.
Povzetek: nevromorfno računalništvo črpa iz nevroznanosti (impulzni nevroni, plastične sinapse), nove strojne opreme (memristorji, pomnilnik s fazno spremembo) in netradicionalne zasnove vezij (dogodkovno vodeno, integracija pomnilnika in izračuna), da ustvari računalniške sisteme, ki delujejo po povsem drugačnih načelih kot današnji energijsko potratni čipi.
Nevromorfno proti tradicionalnim računalniškim paradigmam
Da bi cenili nevromorfno računalništvo, je koristno, da ga primerjamo s tradicionalno Von Neumannovo arhitekturo, ki prevladuje od sredine 20. stoletja. V klasičnem računalniku (naj bo to PC ali pametni telefon) je zasnova v osnovi serijska in ločena: osrednji procesor pridobiva ukaze in podatke iz pomnilnika, jih izvaja (enega za drugim, zelo hitro) in rezultate zapisuje nazaj v pomnilnik. Tudi če sodobni CPU-ji in GPU-ji uporabljajo vzporedna jedra ali cevovode, še vedno trpijo zaradi tako imenovanega Von Neumannovega ozkega grla – potrebe po nenehnem prenašanju podatkov v in iz pomnilnika, kar stane čas in energijo colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Predstavljajte si kuharja, ki mora za vsako sestavino posebej teči v shrambo, preden začne rezati in mešati; tako približno delujejo standardni računalniki.
Nevromorfni računalniki pa delujejo bolj kot ogromno omrežje mini-procesorjev (nevronov), ki vsi delujejo vzporedno, vsak s svojim lokalnim pomnilnikom. Ni osrednje ure ali programskega števca, ki bi serijsko izvajal ukaze. Namesto tega se računanje dogaja kolektivno in asinhrono: tisoči ali milijoni nevronov izvajajo preproste operacije istočasno in rezultate sporočajo prek sunkov. To je podobno kot človeški možgani opravljajo naloge – milijarde nevronov prožijo vzporedno, brez enega samega CPU-ja, ki bi bil glavni. Rezultat je sistem, ki je lahko masovno vzporeden in dogodkovno voden, hkrati obdeluje veliko signalov in naravno čaka, kadar ni dela.
Prednosti vključujejo hitrost zaradi paralelizma in bistveno večjo energijsko učinkovitost. Tradicionalni procesor lahko za poganjanje velikega modela umetne inteligence porabi 100 vatov, predvsem zaradi preklapljanja milijard tranzistorjev in premikanja podatkov v in iz pomnilniških predpomnilnikov. Nasprotno pa nevromorfni čipi uporabljajo dogodke in redko proženje: če je hkrati aktivnih le 5 % nevronov, preostalih 95 % praktično ne porabi energije. Ta redka aktivnost je eden od razlogov, da so nevromorfne arhitekture pokazale do 1000× boljšo energijsko učinkovitost pri določenih nalogah umetne inteligence v primerjavi s CPU/GPU medium.com. Pravzaprav človeški možgani, po katerih se zgledujejo naši nevromorfni dizajni, delujejo le z okoli 20 vati moči (manj kot šibka žarnica), a vseeno prekašajo trenutne superračunalnike na področjih, kot sta vid in prepoznavanje vzorcev medium.com. Kot je povedal direktor Intelovega nevromorfnega laboratorija Mike Davies, “Stroški računalniške obdelave današnjih modelov umetne inteligence naraščajo z nevzdržnimi stopnjami. Industrija potrebuje temeljito nove pristope, ki bodo omogočili skaliranje.” newsroom.intel.com Nevromorfno računalništvo ponuja en tak nov pristop z integracijo pomnilnika in računanja ter izkoriščanjem visoko vzporednih, možganom podobnih arhitektur za zmanjšanje premikanja podatkov in porabe energije newsroom.intel.com.
Vendar pa je pomembno poudariti, da nevromorfno računalništvo ni neposredna zamenjava za vse vrste računalništva. Tradicionalni deterministični procesorji so odlični pri natančnih, linearnih nalogah (kot so aritmetika, poizvedbe v podatkovnih bazah itd.), medtem ko so nevromorfni sistemi odlični pri senzoričnih, zaznavnih in vzorčno-prepoznavnih nalogah, kjer pride do izraza možganom podoben način obdelave. V številnih vizijah prihodnosti bodo nevromorfni čipi dopolnjevali klasične CPU in GPU – delovali bodo kot specializirani soprocesorji za delovne obremenitve umetne inteligence, ki vključujejo zaznavanje, učenje ali prilagajanje, podobno kot danes GPU pospešujejo grafiko in matematične izračune za nevronske mreže. Obe paradigmi lahko sobivata, pri čemer nevromorfna strojna oprema obravnava “možganom podobne” naloge na bistveno učinkovitejši način. V bistvu so Von Neumannovi stroji kot zaporedni računalniki za številke, medtem ko so nevromorfni stroji kot vzporedni prepoznavalci vzorcev – vsak ima svoj prostor.
Glavni akterji in projekti, ki poganjajo nevromorfno tehnologijo
Nevromorfno računalništvo je multidisciplinaren napor, ki povezuje tehnološka podjetja, raziskovalne laboratorije in akademsko sfero. Velike korporacije, zagonska podjetja in vladne agencije so se vsi vključili v razvoj strojne in programske opreme, navdihnjene po možganih. Tukaj je nekaj ključnih akterjev in projektov v letu 2025:
- IBM: IBM je pionir na področju raziskav kognitivnega računalništva. Poleg prelomnega čipa TrueNorth (2014) z 1 milijonom nevronov je IBM-ova raziskovalna ekipa pod vodstvom Dharmendre Modhe pred kratkim predstavila NorthPole (2023), naslednjo generacijo nevromorfnega inferenčnega čipa. Preboj NorthPole je v tesnem prepletu računske moči in pomnilnika na čipu, kar omogoča izjemno učinkovitost pri AI inferenčnih nalogah spectrum.ieee.org. IBM poroča, da lahko NorthPole preseže celo najsodobnejše grafične procesorje pri merilih, kot je prepoznavanje slik, ob tem pa porabi le delček energije spectrum.ieee.org. Dolgoročna vizija IBM-a je uporaba takšnih čipov za poganjanje AI sistemov, ki so bistveno bolj energetsko učinkoviti, kar bi lahko omogočilo delovanje AI od podatkovnih centrov do robnih naprav brez današnjih energetskih omejitev.
- Intel: Intel je ustanovil namenski Laboratorij za nevromorfno računalništvo in predstavil družino čipov Loihi. Prvi Loihi (2017) in Loihi 2 (2021) sta raziskovalna čipa, ki sta na voljo univerzam in podjetjem prek Intelove skupnosti za nevromorfne raziskave. Intelov pristop je povsem digitalen, vendar z asinhronimi spikajočimi jedri in učenjem na čipu. Aprila 2024 je Intel napovedal Hala Point, v bistvu nevromorfni superračunalnik z več kot tisoč povezanimi čipi Loihi 2 newsroom.intel.com. Hala Point, nameščen v Sandia Labs, lahko simulira več kot 1 milijardo nevronov in se uporablja za raziskovanje obsežnih algoritmov, navdihnjenih po možganih, ter sistemov AI za neprekinjeno učenje newsroom.intel.com. Intel vidi nevromorfno tehnologijo kot ključno za bolj trajnostno umetno inteligenco, saj želi drastično zmanjšati porabo energije za učenje in inferenco AI modelov newsroom.intel.com. Kot je ob predstavitvi poudaril Mike Davies, je skaliranje današnje AI s trenutno strojno opremo energetsko predrago, zato Intel stavi na nevromorfne zasnove, da bi prebil ta zid učinkovitosti newsroom.intel.com.
- Qualcomm: Qualcomm je raziskoval nevromorfna načela za nizkoenergijsko umetno inteligenco na napravah. Že zgodaj (okoli 2013–2015) je razvil platformo z imenom »Zeroth« in demonstriral pospeševalnike za spikajoče nevronske mreže za naloge, kot je prepoznavanje vzorcev na pametnih telefonih. V zadnjih letih so Qualcommovi nevromorfni napori manj javni, vendar poročila nakazujejo, da nadaljujejo z raziskavami in razvojem, še posebej, ker se nevromorfno računalništvo ujema z ultra-nizkoenergijsko robno umetno inteligenco (kar je naravna izbira za Qualcommovo poslovanje z mobilnimi in vgrajenimi čipi) medium.com. Qualcommovo zanimanje poudarja, da tudi proizvajalci mobilnih čipov vidijo potencial v možganom navdihnjenih zasnovah, da bi sledili zahtevam umetne inteligence brez izpraznitve baterij naprav.
- BrainChip Holdings: Avstralski startup BrainChip je eden prvih, ki je komercializiral nevromorfno intelektualno lastnino. Njihov Akida nevromorfni procesor je popolnoma digitalna, na dogodkih temelječa zasnova, ki se lahko uporablja kot pospeševalnik umetne inteligence v robnih napravah brainchip.com. BrainChip poudarja učenje in sklepanje v realnem času ob majhni porabi energije – na primer dodajanje lokalnega prepoznavanja gest ali anomalij IoT senzorjem ali vozilom brez povezave v oblak. Od leta 2025 BrainChip sodeluje s partnerji pri integraciji Akide v izdelke, ki segajo od pametnih senzorjev do vesoljskih sistemov, in je celo demonstriral nevromorfno procesiranje za vesoljske aplikacije (v sodelovanju z organizacijami, kot sta NASA in Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Startupi, kot je BrainChip, ponazarjajo rastoče komercialno zanimanje za vnos nevromorfne tehnologije na trg za robno umetno inteligenco in IoT.
- Akademski in vladni laboratoriji: Na akademskem področju so številne univerze in konzorciji zgradili pomembne nevromorfne sisteme. Omenili smo SpiNNaker (Univerza v Manchestru, VB), ki je leta 2018 dosegel strojno nevronsko mrežo z milijonom jeder, z namenom modeliranja 1 % nevronov človeških možganov v realnem času pawarsaurav842.medium.com. Tu je tudi BrainScaleS (Univerza Heidelberg, Nemčija), ki uporablja analogna vezja na velikih silicijevih rezinah za pospešeno emulacijo nevronskih mrež (dejansko “pospešuje” nevronske procese za preučevanje učenja). V ZDA imajo raziskovalne ustanove, kot je Stanford (ki je ustvaril sistem Neurogrid, sposoben simulacije milijona nevronov ibm.com) in MIT ter drugi, aktivne laboratorije za nevromorfni inženiring. Vladne agencije, kot je DARPA, še naprej financirajo programe (npr. tekoči program “Electronic Photonic Neural Networks”, ki raziskuje fotonske nevromorfne čipe). Medtem je EU Human Brain Project (HBP) močno vlagal v nevromorfne infrastrukture prek svoje platforme za nevromorfno računalništvo, njegovi nasledniški projekti v okviru raziskovalne infrastrukture EBRAINS pa še naprej omogočajo dostop do nevromorfne strojne opreme za znanstvenike ibm.com.
- Drugi industrijski akterji: Poleg IBM in Intel so se z nevromorfno tehnologijo ukvarjala tudi podjetja, kot sta Samsung in HRL Laboratories. Leta 2021 so raziskovalci Samsunga napovedali vizijo, da bi “kopirali in prilepili” nevronske povezave možganov na pomnilniške čipe, pri čemer bi 3D pomnilniške matrike uporabili za preslikavo povezav bioloških možganov kot nevromorfni sistem – ambiciozen cilj, ki je še daleč od praktične izvedbe. HRL Labs (v solastništvu Boeinga in GM) je leta 2019 razvil nevromorfni čip z memristorji, ki je demonstriral učenje z enim primerom (naprava se je naučila prepoznati vzorec že iz enega samega primera). Prav tako so evropski startupi, kot sta GrAI Matter Labs (s svojimi čipi GrAI “NeuronFlow” ibm.com) in SynSense (podjetje iz Züricha/Kitajske, znano po ultra-nizkoenergijskih čipih za vid), pomembni akterji.
Povzetek: področje nevromorfike je sodelovalna mešanica tehnoloških velikanov, ki premikajo meje, startupov, ki prinašajo inovacije na specializirane trge, in akademskih konzorcijev, ki raziskujejo nova obzorja. Ta širok ekosistem pospešuje napredek in prinaša nevromorfne ideje iz laboratorijev v resnične aplikacije.
Trenutne aplikacije in primeri uporabe v resničnem svetu
Nevromorfno računalništvo je še vedno nastajajoča tehnologija, zato so njene resnične aplikacije v resničnem svetu še v povojih – vendar so bili obetavni prikazi na različnih področjih. Pomislite na naloge, ki jih naši možgani obvladujejo izjemno dobro (in učinkovito), a imajo običajni računalniki z njimi težave – prav tam nevromorfni sistemi blestijo. Tukaj je nekaj pomembnih primerov uporabe in možnih aplikacij:
- Avtonomna vozila: Samovozeči avtomobili in droni morajo v realnem času reagirati na dinamična okolja. Nevromorfni čipi s svojim hitrim vzporednim procesiranjem in nizko porabo energije lahko pomagajo vozilom zaznavati in sprejemati odločitve bolj podobno kot človeški voznik. Na primer, nevromorfni procesor lahko sprejema podatke iz kamer in senzorjev ter zazna ovire ali sprejema navigacijske odločitve z zelo majhno zakasnitvijo. Raziskovalci IBM poudarjajo, da bi nevromorfno računalništvo lahko omogočilo hitrejše popravke smeri in izogibanje trkom v avtonomnih vozilih, hkrati pa drastično zmanjšalo porabo energije (pomembno za električna vozila in drone) ibm.com. V praksi bi lahko konvolucijska nevronska mreža neprestano analizirala okolico avtomobila, vendar bi se nevroni sprožili le ob pomembnem dogodku (na primer, ko pešec stopi na cesto), kar omogoča hitre reflekse brez zapravljanja energije za neaktivne izračune.
- Kibernetska varnost in zaznavanje anomalij: Sistemi za kibernetsko varnost morajo zaznati nenavadne vzorce (morebitne vdore ali goljufije) v ogromnih tokovih podatkov. Nevromorfne arhitekture so naravno zelo dobre pri prepoznavanju vzorcev in jih je mogoče uporabiti za označevanje anomalij v realnem času. Ker so dogodkovno vodene, lahko spremljajo omrežni promet ali podatke s senzorjev in se sprožijo le, ko se pojavi res nenavaden vzorec. To omogoča zaznavanje groženj v realnem času z nizko zakasnitvijo, poleg tega pa je energijsko učinkovito, tako da bi tak sistem lahko potencialno deloval neprekinjeno na skromni strojni opremi ibm.com. Nekateri eksperimenti so uporabili nevromorfne čipe za zaznavanje vdorov v omrežje ali goljufij s kreditnimi karticami tako, da so se naučili “normalnih” vzorcev in nato zaznali odstopanja brez potrebe po obdelavi vsake podatkovne točke prek energijsko potratnega CPU-ja.
- Edge AI in IoT naprave: Eden najbolj neposrednih primerov uporabe nevromorfnega računalništva je v robnih napravah – kot so pametni senzorji, nosljive naprave ali gospodinjski aparati – kjer so energijski in računalniški viri omejeni. Izjemno nizka poraba energije nevromorfnih čipov pomeni, da lahko prinesejo AI zmogljivosti (kot so prepoznavanje govora, prepoznavanje gest ali zaznavanje dogodkov) na naprave brez potrebe po strežnikih v oblaku ali pogostem polnjenju baterije ibm.com. Na primer, dron, opremljen z nevromorfnim vidnim senzorjem, bi se lahko samostojno orientiral in izogibal oviram, pri tem pa reagiral tako hitro in učinkovito kot netopir z uporabo eholokacije. Droni z nevromorfnimi vidnimi sistemi so pokazali sposobnost prečkanja zahtevnega terena in odzivanja na spremembe tako, da povečajo računsko moč le, ko pride do novih senzoričnih vhodov, podobno kot deluje možgani živali builtin.com. Prav tako bi lahko pametna ura ali zdravstveni monitor z majhnim nevromorfnim čipom neprekinjeno lokalno analizirala biosignale (srčni utrip, EEG itd.), v realnem času zaznavala anomalije, kot so aritmije ali napadi, in to počela več dni z enim polnjenjem baterije – kar je izjemno težko z običajnimi čipi. (Dejansko je nedavna anekdota opisala, kako je pametna ura z nevromorfno tehnologijo na mestu zaznala aritmijo pri pacientu, kar bi bilo težko z analizo v oblaku medium.com.)
- Prepoznavanje vzorcev in kognitivno računalništvo: Nevromorfni sistemi so po naravi zelo dobri pri nalogah, ki vključujejo prepoznavanje vzorcev v šumnih podatkih – naj bodo to slike, zvoki ali signali senzorjev. Uporabljeni so bili v eksperimentalnih postavitvah za prepoznavanje slik, obdelavo govora in zvoka ter celo za vohalno zaznavanje (kot pri Intelovem čipu Loihi, ki se uči različnih vonjev) pawarsaurav842.medium.com. Nevromorfni čipi se lahko povežejo tudi z analognimi senzorji (kot so dinamični vidni senzorji, ki izhodno dajejo impulze ob spremembah v prizoru) za ustvarjanje celovitih nevromorfnih senzorskih sistemov. V medicini bi lahko nevromorfni procesorji analizirali tokove biomedicinskih signalov (na primer EEG možganske valove) in izluščili pomembne dogodke ali vzorce za diagnozo ibm.com. Njihova sposobnost učenja in prilagajanja pomeni tudi, da bi lahko prepoznavanje vzorcev prilagodili na sami napravi – na primer, nevromorfni slušni aparat bi se lahko neprestano prilagajal specifičnemu uporabnikovemu okolju in izboljšal filtriranje šuma v primerjavi z govorom.
- Robotika in nadzor v realnem času: Robotika pogosto zahteva tesne povratne zanke za nadzor motorjev, interpretacijo senzorjev in sprejemanje odločitev v trenutku. Neuromorfni krmilniki lahko robotom omogočijo neke vrste reflekse in prilagodljivost. Ker informacije obdelujejo vzporedno in se lahko učijo iz senzoričnih povratnih informacij, so zelo primerni za naloge, kot so ohranjanje ravnotežja, prijemanje ali hoja po nepredvidljivem terenu. Raziskovalci so uporabili neuromorfne čipe za nadzor robotskih rok in nog, kjer lahko krmilnik v realnem času uči prilagajati signale motorjev na podlagi vhodov senzorjev, podobno kot se človek uči motoričnih spretnosti. Ena od opaženih prednosti je, da lahko roboti, ki jih poganjajo konične nevronske mreže, delujejo naprej tudi, če nekateri nevroni odpovejo (neka vrsta postopnega propadanja), kar daje odpornost na napake, podobno kot biološki sistemi colocationamerica.com. Podjetja, kot je Boston Dynamics, so namignila, da raziskujejo sisteme, navdihnjene z neuromorfiko, za izboljšanje učinkovitosti in odzivnega časa robotov. V proizvodnji bi lahko neuromorfni vidni sistem robotu omogočil, da naravneje prepozna predmete ali se giblje po zasedeni tovarniški hali ter hitreje reagira na nenadne spremembe builtin.com.
- Vmesniki med možgani in strojem ter nevroznanost: Ker neuromorfni čipi delujejo po načelih, ki so zelo blizu biološkim možganom, jih uporabljajo kot orodja za razumevanje nevroznanosti in celo za povezovanje z živimi nevroni. Na primer, znanstveniki lahko povežejo žive nevronske kulture z neuromorfno strojno opremo in ustvarijo hibridne sisteme, pri čemer čip stimulira ali spremlja biološke nevrone na načine, ki jih običajni računalniki v realnem času težko izvajajo. Poleg tega neuromorfni modeli pomagajo nevroznanstvenikom preizkušati hipoteze o tem, kako bi lahko določena nevronska vezja v možganih delovala, tako da ta vezja poustvarijo v silikonu in opazujejo, ali se obnašajo podobno. Čeprav gre bolj za raziskovalne kot komercialne aplikacije, to poudarja vsestranskost te tehnologije.
Vredno je omeniti, da je veliko teh aplikacij še vedno v prototipni ali raziskovalni fazi. Neuromorfno računalništvo je leta 2025 približno tam, kjer je bila konvencionalna umetna inteligenca morda v zgodnjih 2010-ih – vidimo obetavne demonstracije in nišne uporabe, vendar tehnologija šele začenja izhajati iz laboratorija. Tehnološka svetovalna podjetja, kot sta Gartner in PwC, so neuromorfno računalništvo označila kot nastajajočo tehnologijo, na katero je treba biti pozoren v prihodnjih letih ibm.com. Pričakuje se, da bomo z zrelostjo strojne in programske opreme videli, da bodo neuromorfni procesorji omogočili vsakodnevnim napravam zaznavno inteligenco brez potrebe po ogromnih računalniških virih. Od samovozečih avtomobilov do majhnih medicinskih vsadkov – vsak scenarij, kjer potrebujemo umetno inteligenco v realnem času v okolju z omejeno močjo ali velikostjo, bi lahko bil kandidat za neuromorfne rešitve.
Izzivi in omejitve
Kljub svojemu vznemirljivemu potencialu se nevromorfno računalništvo sooča z pomembnimi izzivi na poti do širše uporabe. Mnogi od teh izzivov izhajajo iz dejstva, da so nevromorfni pristopi radikalno drugačni od trenutnega stanja, kar zahteva nov način razmišljanja na področju strojne opreme, programske opreme in celo izobraževanja. Tukaj je nekaj ključnih ovir in omejitev v letu 2025:
- Zrelost tehnologije: Nevromorfno računalništvo še ni zrela, splošno razširjena tehnologija. Gartnerjev cikel navdušenja bi ga uvrstil v zgodnje faze – obetavno, a še ni pripravljeno za množično uporabo ibm.com. Trenutni nevromorfni čipi so večinoma raziskovalni prototipi ali naprave v omejeni proizvodnji. Še ni splošno sprejetih industrijskih standardov za zasnovo nevromorfne strojne opreme ali merila uspešnosti builtin.com. Zaradi tega je potencialnim uporabnikom težko oceniti in primerjati sisteme. Posledično organizacije previdno raziskujejo nevromorfno tehnologijo, saj vedo, da se še razvija in morda ne bo takoj presegla konvencionalnih rešitev za vse probleme.
- Pomanjkanje programske opreme in orodij: Ena največjih ozkih grl je ekosistem programske opreme. Svet računalništva je bil desetletja zgrajen okoli Von Neumannovih strojev – programski jeziki, prevajalniki, operacijski sistemi in strokovno znanje razvijalcev vsi predpostavljajo tradicionalno arhitekturo. Nevromorfna strojna oprema pa zahteva drugačen pristop k programiranju (bolj gre za načrtovanje nevronskih mrež in prilagajanje modelov kot za pisanje zaporedne kode). Trenutno “ustrezna orodja za gradnjo programske opreme zares ne obstajajo” za nevromorfne sisteme, kot je dejal eden od raziskovalcev builtin.com. Številni nevromorfni eksperimenti temeljijo na namenski programski opremi ali prilagoditvah ogrodij za nevronske mreže. Prizadevanja so v teku (na primer Intelov odprtokodni okvir Lava za Loihi ali univerzitetni projekti, kot je Nengo), vendar še ni enotne, enostavne platforme, primerljive s TensorFlow ali PyTorch za konične nevronske mreže v velikem obsegu. Ta strma učna krivulja omejuje uporabo – tipičen razvijalec umetne inteligence ne more preprosto vzeti nevromorfnega čipa in zagnati aplikacije brez obsežnega dodatnega usposabljanja. Izboljšanje sklada programske opreme, knjižnic in simulatorjev je ključna naloga za skupnost.
- Premik programerskih paradigem: S tematsko povezano s problemom orodij je temeljni premik v načinu razmišljanja. Programiranje nevromorfnega sistema ni kot pisanje skripte v Pythonu; bolj je podobno zasnovi in učenju možganskemu modelu podobnega sistema. Razvijalci morajo poleg računalniških znanj poznati tudi koncepte nevroznanosti (frekvence izstrelkov, sinaptična plastičnost). To pomeni, da je vstopna ovira visoka. Ocenjuje se, da je danes po svetu le nekaj sto pravih strokovnjakov za nevromorfno računalništvo builtin.com. Premostitev tega kadrovskega primanjkljaja je izziv – bodisi moramo izobraziti več ljudi na tem interdisciplinarnem področju ali pa ustvariti višjenivojska orodja, ki bodo skrila kompleksnost. Do takrat bo nevromorfno računalništvo ostalo nekoliko butično, dostopno predvsem specializiranim raziskovalnim skupinam.
- Razširljivost in proizvodnja strojne opreme: Izdelava nevromorfne strojne opreme, ki zanesljivo posnema kompleksnost možganov, je izjemno zahtevna. Čeprav so digitalni čipi, kot sta Loihi in TrueNorth, pokazali, da lahko dosežemo milijon nevronov ali več, je doseganje možganske skale (86 milijard nevronov v človeških možganih) še vedno daleč izven dosega. Še pomembneje pa je, da analogni pristopi (uporaba memristorjev itd.), ki bi morda najbolje posnemali sinapse, še niso pripravljeni za proizvodnjo – potrebni so novi materiali in proizvodni procesi, da bi jih naredili stabilne in ponovljive spectrum.ieee.org. Najsodobnejše analogne naprave se pogosto soočajo s težavami, kot so variabilnost naprav, odklon ali omejena vzdržljivost. Digitalni nevromorfni čipi pa izkoriščajo standardno CMOS proizvodnjo, vendar lahko žrtvujejo nekaj učinkovitosti ali gostote v primerjavi z analognimi. Obstaja tudi izziv integracije nevromorfnih čipov v obstoječe računalniške sisteme (komunikacijski vmesniki, oblike, itd.). IBM-ov čip NorthPole skuša to rešiti tako, da se gostiteljskemu sistemu predstavi kot »aktivni pomnilnik« spectrum.ieee.org, vendar so takšne integracijske rešitve še vedno eksperimentalne. Skratka, nevromorfna strojna oprema je na prelomnici – obetavna, a potrebnih je še več raziskav in razvoja, da bo robustna, razširljiva in stroškovno učinkovita za množično proizvodnjo.
- Standardizacija in primerjalni testi: V konvencionalnem računalništvu imamo dobro opredeljene primerjalne teste (SPEC za CPU-je, MLPerf za AI pospeševalnike itd.) in metrike za zmogljivost. Pri nevromorfičnih sistemih še ni jasno, kako pošteno meriti in primerjati zmogljivost. Če en čip poganja spikajočo nevronsko mrežo, drugi pa standardno nevronsko mrežo, kako primerjamo »natančnost« ali »pretok« pri določeni nalogi? Razvijajo se novi primerjalni testi, ki izkoriščajo prednosti nevromorfičnih sistemov (kot so neprekinjeno učenje ali prepoznavanje vzorcev z omejeno energijo), vendar dokler se skupnost o njih ne dogovori, je težko dokazati vrednost nevromorfičnih rešitev zunanjim opazovalcem builtin.com. Zaradi pomanjkanja standardnih metrik in arhitektur je tudi izmenjava rezultatov med raziskovalnimi skupinami lahko problematična – kar deluje na enem čipu, morda ne bo delovalo na drugem, če se njihovi modeli nevronov ali orodja razlikujejo.
- Združljivost z obstoječo umetno inteligenco: Trenutno večina svetovne umetne inteligence temelji na modelih globokega učenja, prilagojenih za GPU-je in TPU-je. Ti modeli uporabljajo visokonatančno aritmetiko, goste matrične množenja itd., kar ni neposredno združljivo z nevromorfično strojno opremo, ki temelji na spikih. Da bi izkoristili učinkovitost nevromorfičnih sistemov, je pogosto treba pretvoriti ali ponovno naučiti standardno nevronsko mrežo v spikajočo nevronsko mrežo, kar lahko povzroči določeno izgubo natančnosti builtin.com. Pri nekaterih nalogah se lahko zmogljivost poslabša, če jih prisilimo v spikajoči okvir. Poleg tega nekateri algoritmi umetne inteligence (kot so veliki transformatorji, uporabljeni v jezikovnih modelih) še niso očitno primerni za spikajoče izvedbe. To pomeni, da so nevromorfični čipi trenutno najboljši v nišnih področjih (npr. vid, obdelava senzorjev, preprosto učenje z okrepitvijo), vendar trenutno niso univerzalna rešitev za vse probleme umetne inteligence. Raziskovalci razvijajo hibridne pristope in boljše tehnike učenja za zmanjšanje razlike v natančnosti, vendar ostaja izziv zagotoviti, da lahko nevromorfični sistem za določeno aplikacijo doseže enako kakovost rezultatov kot konvencionalni.
- Izzivi trga in ekosistema: Z vidika poslovanja nevromorfično računalništvo še vedno išče svojo »ubijalsko aplikacijo« in jasno pot do komercializacije. Investitorji in podjetja so previdni, ker je časovni okvir za povračilo naložbe v to tehnologijo negotov. Analiza iz začetka leta 2025 je nevromorfično računalništvo opisala kot »obetavno inovacijo s težkimi tržnimi izzivi«, pri čemer je poudarila, da je potencial velik, vendar pomanjkanje takojšnjih aplikacij, ki bi ustvarjale prihodke, pomeni tveganje za podjetja omdia.tech.informa.com. Obstaja nekakšen problem »kokoš ali jajce«: proizvajalci strojne opreme čakajo na povpraševanje, da bi upravičili množično proizvodnjo čipov, končni uporabniki pa čakajo na dostopne čipe, da bi razvijali aplikacije. Kljub temu pa zagon narašča, in nišne uporabe (kot so nevromorfični čipi v satelitih ali vojaških senzorjih, kjer je energija ključna) že kažejo resnično vrednost, kar bi lahko postopoma razširilo trg.
Povzemimo, nevromorfno računalništvo leta 2025 je na čelu raziskav in inženirstva. Področje se sooča z zahtevnimi izzivi pri razvoju tehnologije, orodij in gradnji ekosistema. Vendar pa noben od teh izzivov ni temeljna ovira – spominjajo na ovire, s katerimi so se soočali zgodnji paralelni računalniki ali zgodnja obdobja grafičnih procesorjev za splošno računalništvo. Ko skupnost rešuje standardizacijo, izboljšuje strojno opremo in izobražuje več razvijalcev, lahko pričakujemo, da bo veliko teh omejitev v prihodnjih letih zmanjšanih. Prispevek v reviji Nature leta 2025 je optimistično zapisal, da po nekaj napačnih začetkih, sočasni napredek (boljši algoritmi učenja, izboljšave digitalnega načrtovanja in računalništvo v pomnilniku) »zdaj obeta široko komercialno uporabo« nevromorfne tehnologije, če uspemo rešiti, kako programirati in uvajati te sisteme v velikem obsegu nature.com. Rešitve za to so v aktivnem razvoju in prihajajoče desetletje bo verjetno odločilo, kako daleč bo nevromorfno računalništvo napredovalo od tu naprej.
Nedavni razvoj in novice (stanje 2025)
V zadnjih nekaj letih smo bili priča pomembnim mejnikom in obnovljenemu zanimanju za nevromorfno računalništvo, kar kaže, da področje pridobiva zagon. Tukaj je nekaj nedavnih dogodkov do leta 2025:
- Intelov Hala Point – Povečevanje obsega nevromorfnega računalništva: Aprila 2024 je Intel napovedal Hala Point, največji nevromorfni računalniški sistem, kar jih je bilo kdaj zgrajenih newsroom.intel.com. Hala Point združuje 1.152 čipov Loihi 2 in dosega nevronsko kapaciteto približno 1,15 milijarde nevronov (primerljivo z možgani sove) newsroom.intel.com. Nameščen je v Sandia National Laboratories in se uporablja kot raziskovalna testna platforma za povečevanje obsega nevromorfnih algoritmov. Pomembno je, da je Hala Point pokazal sposobnost izvajanja običajnih AI delovnih obremenitev (kot so globoke nevronske mreže) z doslej nevideno učinkovitostjo – v testih je dosegel 20 kvadrilijonov operacij na sekundo z več kot 15 trilijoni operacij na sekundo na vat newsroom.intel.com. Intel trdi, da to tekmuje ali celo presega zmogljivost gruče GPU/CPU pri teh nalogah, vendar z bistveno boljšo energijsko učinkovitostjo newsroom.intel.com. Pomembno je, da nevromorfni sistemi niso več le igrače; zdaj se lotevajo AI nalog v obsegu, ki je pomemben za industrijo, kar nakazuje, da bi lahko nevromorfni pristopi v prihodnosti dopolnjevali ali celo konkurirali trenutnim AI pospeševalnikom. Mike Davies iz Intel Labs je poudaril, da Hala Point združuje učinkovitost globokega učenja z »novim, po možganih navdihnjenim učenjem« za raziskovanje bolj trajnostne umetne inteligence in da bi takšne raziskave lahko vodile do AI sistemov, ki se učijo neprekinjeno namesto trenutnega neučinkovitega cikla učenje-nato-uporaba newsroom.intel.com.
- IBM-ov NorthPole in znanstveni preboj: Konec leta 2023 je IBM objavil podrobnosti o svojem čipu NorthPole v reviji Science, kar je pritegnilo precejšnjo pozornost spectrum.ieee.org. NorthPole je pomemben ne le zaradi svojih surovih specifikacij (omenjenih prej), temveč tudi zato, ker kaže jasno pot za integracijo nevromorfnih čipov v konvencionalne sisteme. Navzven deluje kot pomnilniška komponenta, kar pomeni, da bi ga lahko namestili na pomnilniško vodilo računalnika in bi deloval z obstoječimi procesorji spectrum.ieee.org. Takšna integracija je ključna za komercializacijo. Članek v Science je prikazal, da NorthPole poganja modele za računalniški vid (kot sta ResNet-50 za razvrščanje slik in YOLO za zaznavanje objektov) bistveno hitreje in učinkoviteje kot NVIDIA V100 GPU – in celo premaga najzmogljivejši NVIDIA H100 v energijski učinkovitosti za približno 5× spectrum.ieee.org. Neodvisni strokovnjak, profesor Vwani Roychowdhury z UCLA, je delo označil kot “inženirski podvig” in poudaril, da ker analogna nevromorfna tehnologija še ni pripravljena, digitalni pristop NorthPole “predstavlja kratkoročno možnost za uporabo umetne inteligence tam, kjer je potrebna.” spectrum.ieee.org. Z drugimi besedami, IBM je pokazal, da lahko nevromorfni čipi že zdaj začnejo imeti praktičen vpliv, z uporabo današnje proizvodne tehnologije. Ta razvoj je bil široko pokrit v tehnoloških medijih in velja za velik korak k prenosu nevromorfnih idej v resnične izdelke.
- Možganom navdihnjena umetna inteligenca za vesolje in obrambo: V letih 2022 in 2023 so agencije, kot sta NASA in ameriško ministrstvo za obrambo, začele preizkušati nevromorfne procesorje za specializirane namene. NASA je testirala nevromorfni čip (Loihi) za obdelavo satelitskih slik in navigacijo vesoljskih plovil, kjer sta odpornost na sevanje in nizka poraba ključni. Ideja je, da bi lahko majhen nevromorfni koprocesor na satelitu analiziral podatke senzorjev na krovu (npr. zaznaval značilnosti na površju planeta ali anomalije v telemetriji vesoljskega plovila) brez stalne komunikacije z Zemljo, s čimer bi prihranili pasovno širino in energijo. Laboratorij ameriškega vojnega letalstva je sodeloval z zagonskimi podjetji (npr. BrainChip), da bi preveril, ali lahko nevromorfna tehnologija mapira kompleksne signale senzorjev za avtonomna letala ali sisteme za zaznavanje izstrelkov embedded.com. Izjemna energijska učinkovitost in učenje v realnem času pri nevromorfnih sistemih sta zelo privlačna za avtonomne vojaške sisteme, ki delujejo na baterije ali sončno energijo. Ti projekti so večinoma še v fazi testiranja, vendar nakazujejo vse večje zaupanje v zanesljivost nevromorfne strojne opreme zunaj laboratorija.
- Komerčni izdelki Edge AI: Do leta 2025 vidimo prve komercialne izdelke, ki vključujejo nevromorfno tehnologijo. Na primer, BrainChipov Akida IP je bil licenciran za uporabo v avtomobilskih senzorskih modulih – eden od primerov je uporaba nevromorfnih mrež za analizo podatkov s senzorjev tlaka v pnevmatikah avtomobila za zaznavanje zdrsa pnevmatik ali sprememb cestnih razmer v realnem času. Drug primer so pametne domače naprave: kamera z nevromorfno podporo, ki lahko na napravi prepozna osebo in omogoča upravljanje z gestami, pri tem pa deluje več mesecev z eno samo baterijo. Ti izdelki še niso splošno znani, vendar kažejo, da nevromorfno računalništvo prodira v nišne, visoko vredne aplikacije. Analitiki napovedujejo, da se bo z razširitvijo interneta stvari (IoT) potreba po majhni, energijsko varčni umetni inteligenci močno povečala, nevromorfni čipi pa bi lahko zavzeli pomemben del tega trga, če se bodo izkazali za enostavne za integracijo. Poročila o tržnih raziskavah napovedujejo hitro rast prihodkov od nevromorfnega računalništva v naslednjem desetletju – s 25-30 % povprečno letno stopnjo rasti – kar bi lahko do leta 2030 ustvarilo večmilijardni trg builtin.com.
- Globalno sodelovanje in konference: Skupnost nevromorfnega računalništva aktivno deli napredek. Na konferencah, kot sta delavnica o nevromorfnem inženirstvu (Telluride) in IEEE-jev Neuro Inspired Computational Elements (NICE), so zabeležili porast udeležbe. Leta 2023 je delavnica v Telluridu predstavila robotske pse, ki jih nadzoruje nevromorfno računalništvo, demonstracije prepoznavanja obrazov na enoploščnih nevromorfnih sistemih in več aplikacij za nevromorfno združevanje senzorjev. Poleg tega naraščajo tudi odprtokodne pobude – na primer, koda in simulatorji za Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) so na voljo raziskovalcem po vsem svetu, Intelova programska oprema Lava za Loihi pa je bila konec leta 2022 objavljena kot odprtokodna, kar skupnosti omogoča prispevanje algoritmov in primerov uporabe.
- Energetska kriza umetne inteligence in upanje v nevromorfijo: Tema v zadnjih novicah je energetski strošek umetne inteligence. Ker veliki jezikovni modeli in AI storitve porabljajo vse več energije (nekatere ocene navajajo, da poraba elektrike v AI industriji predstavlja velik in rastoč delež svetovne porabe), je nevromorfno računalništvo pogosto izpostavljeno kot možna rešitev. V začetku leta 2025 je članek na Mediumu opozoril, da ogljični odtis AI strmo narašča, in nevromorfne čipe označil kot »zeleno, pametno prihodnost umetne inteligence«, pri čemer je nakazal, da bi lahko bilo leto 2025 prelomnica, ko se bo industrija resno obrnila k čipom, navdihnjenim po možganih, za omejevanje porabe energije medium.com. Ta narativ se krepi v tehnološkem novinarstvu in na AI konferencah: v bistvu nevromorfno računalništvo za trajnostno umetno inteligenco. Tudi vlade s pobudami za energijsko učinkovito računalništvo začenjajo financirati raziskave nevromorfije z dvojnim ciljem: ohraniti rast zmogljivosti AI in hkrati omejiti porabo energije ter ogljični odtis.
Vsi ti razvojni dosežki slikajo sliko področja, ki hitro napreduje na več frontah: znanstveno razumevanje, inženirski dosežki in začetni komercialni preizkusi. Zdi se, da se nevromorfno računalništvo premika iz dolgega obdobja inkubacije v fazo praktične demonstracije. Čeprav še ni “postalo mainstream”, napredek v letih 2023–2025 nakazuje, da bi se to lahko v prihodnjih letih spremenilo. Soglasje v skupnosti je, da bi lahko nevromorfna tehnologija, če bodo premagane preostale ovire (zlasti programska oprema in razširljivost), postala prelomnica za naslednji val umetne inteligence – takšne, ki bo bolj prilagodljiva, vedno vključena in energetsko učinkovita kot to, kar lahko dosežemo z obstoječimi arhitekturami.
Strokovna mnenja o prihodnosti
Za zaokrožitev tega pregleda je poučno slišati, kaj pravijo strokovnjaki na tem področju o nevromorfnem računalništvu in njegovi prihodnosti. Tukaj je nekaj pronicljivih citatov in pogledov vodilnih raziskovalcev in predstavnikov industrije:
- Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, glavni znanstvenik za možgansko navdihnjeno računalništvo): “NorthPole združuje meje med možgansko navdihnjenim računalništvom in silicijevo optimiziranim računalništvom, med računanjem in pomnilnikom, med strojno in programsko opremo.” spectrum.ieee.org Modha poudarja, da IBM-ov pristop z NorthPole briše tradicionalne razlike v zasnovi računalnikov – ustvarja novo vrsto čipa, ki je hkrati procesor in pomnilnik, tako strojna kot algoritmična rešitev. Že dolgo zagovarja, da je so-lokacija pomnilnika in računanja ključ do doseganja možganom podobne učinkovitosti. Po njegovem mnenju pravi nevromorfni čipi zahtevajo premislek celotnega sklada, NorthPole-ov uspeh pri prekašanju GPU-jev pa je dokaz, da ta nekonvencionalni pristop deluje. Modha je celo namignil, da bi lahko nevromorfni sistemi, če bi jih povečali, sčasoma dosegli zmogljivosti človeške skorje za določene naloge, in to ob uporabi majhnih delčkov energije današnjih superračunalnikov spectrum.ieee.org.
- Mike Davies (direktor Intelovega laboratorija za nevromorfno računalništvo): “Računalniški stroški današnjih AI modelov naraščajo z nevzdržnimi stopnjami… Industrija potrebuje temeljno nove pristope, ki bodo sposobni rasti.” newsroom.intel.com Davies pogosto govori o zidu energijske učinkovitosti, na katerega naleti AI. Opozarja, da dolgoročno ni izvedljivo preprosto dodajati več grafičnih procesorjev zaradi omejitev energije in skaliranja. Po njegovem mnenju je nevromorfno računalništvo ena redkih poti za nadaljevanje napredka. Intelova strategija to prepričanje odraža: z vlaganjem v nevromorfne raziskave, kot sta Loihi in Hala Point, želijo odkriti nove algoritme (kot so neprekinjeno učenje, redko kodiranje itd.), ki bi lahko prihodnjo umetno inteligenco naredili ne le hitrejšo, temveč tudi veliko učinkovitejšo. Davies je poudaril, kako so nevromorfni čipi odlični pri nalogah, kot so adaptivno upravljanje in zaznavanje, in predvideva, da bodo vključeni v večje AI sisteme – morda AI strežnik z nekaj nevromorfnimi pospeševalniki poleg grafičnih procesorjev, kjer bi vsak obdeloval naloge, v katerih je najboljši. Njegova izjava poudarja, da bo razširljivost v AI zahtevala premike v paradigmi, in nevromorfna zasnova je eden takšnih premikov.
- Carver Mead (pionir nevromorfnega inženiringa): (Z zgodovinskega vidika) Mead je pogosto izražal občudovanje nad učinkovitostjo biologije. V intervjujih je povedal stvari, kot je: “Ko imate 10¹¹ nevronov, ki vsi računajo vzporedno, lahko z eno džulo energije naredite stvari, za katere bi običajni računalnik porabil kiložule ali več.” (parafrazirano iz različnih predavanj). Meadova vizija iz 80. let – da bi lahko z mešanjem analogne fizike in računalništva odklenili možganske sposobnosti – se končno uresničuje. Verjame, da je nevromorfni inženiring “naravno nadaljevanje Moorovega zakona” darpa.mil v določenem smislu: ker prinaša skaliranje tranzistorjev vse manjše koristi, moramo najti nove načine uporabe ogromnega števila tranzistorjev, in njihova uporaba za posnemanje možganskih vezij (ki dajejo prednost energijski učinkovitosti pred natančnostjo) je logičen naslednji korak. Po njegovih nedavnih komentarjih Mead ostaja optimističen, da bo prihajajoča generacija inženirjev še naprej izpopolnjevala te ideje in da bodo nevromorfna načela prežemala prihodnje računalniške platforme (čeprav je Mead upokojen, je njegova zapuščina prisotna v vsakem nevromorfnem projektu).
- Vwani Roychowdhury (profesor elektrotehnike, UCLA): »Ker analogni sistemi še niso tehnološko dozoreli, to delo predstavlja kratkoročno možnost, da se AI uvede tam, kjer je potrebna.« spectrum.ieee.org Roychowdhury je to oceno podal glede IBM-ovega čipa NorthPole. Kot neodvisni akademik, ki ni neposredno povezan z IBM-om ali Intelom, ima njegovo mnenje težo: priznava, da je sicer dolgoročna vizija analognih nevromorfnih procesorjev (ki bi lahko bili še učinkovitejši in bolj podobni možganom), a dejstvo je, da ti še niso pripravljeni. Medtem pa čipi, kot je NorthPole, kažejo, da lahko digitalni nevromorfni čipi zapolnijo vrzel in prinesejo takojšnje koristi za uporabo umetne inteligence na robu omrežja spectrum.ieee.org. Njegova izjava poudarja pragmatičen pogled v skupnosti: uporabiti to, kar deluje zdaj (tudi če so to digitalno simulirani nevroni), da začnemo žeti koristi, hkrati pa nadaljevati raziskave bolj eksotičnih analognih naprav za prihodnost. To je potrditev, da je nevromorfna tehnologija danes pripravljena za določene naloge.
- Raziskovalci iz Los Alamos National Laboratory: V članku iz marca 2025 so raziskovalci umetne inteligence iz Los Alamos zapisali, da »bo nevromorfno računalništvo, naslednja generacija umetne inteligence, manjše, hitrejše in učinkovitejše od človeških možganov.« en.wikipedia.org Ta drzna trditev odraža optimizem, ki ga imajo nekateri strokovnjaki glede končnega potenciala nevromorfnih zasnov. Čeprav je biti »manjši in hitrejši« od človeških možganov visok cilj (možgani so izjemno zmogljiv 20-vatni stroj), je bistvo v tem, da bi lahko nevromorfno računalništvo omogočilo AI sisteme, ki ne le dosegajo človeško inteligenco, temveč možgane celo presegajo v surovi hitrosti in učinkovitosti pri določenih operacijah. Kontekst te izjave je ideja, da so možgani, čeprav neverjetni, produkt biologije in imajo omejitve – stroji, navdihnjeni z možgani, bi lahko te omejitve optimizirali (na primer, komunikacija prek električnih signalov na krajših razdaljah kot biološki nevroni lahko omogoča hitrejše širjenje signalov, uporaba materialov pa višje frekvence proženja itd.). To je dolgoročna vizija, a pomembno je, da resni raziskovalci razmišljajo o takih možnostih.
Ta stališča skupaj slikajo področje, ki je hkrati usmerjeno v prihodnost in prizemljeno. Strokovnjaki priznavajo ovire, a so očitno navdušeni nad smerjo razvoja. Skupna tema je, da se nevromorfno računalništvo vidi kot ključ prihodnosti računalništva – še posebej za umetno inteligenco in strojno učenje. Ne gre za zamenjavo možganov ali ustvarjanje čutečih strojev, temveč za črpanje navdiha iz biologije za premagovanje trenutnih omejitev. Kot je Modha lepo povzel, je cilj združiti najboljše iz obeh svetov: možganom podobno prilagodljivost in učinkovitost z prednostmi sodobnega silicijevega računalništva spectrum.ieee.org.
Nadaljnje branje in viri
Za tiste, ki jih zanima poglobljeno raziskovanje nevromorfnega računalništva, so tukaj nekateri verodostojni viri in reference:
- IBM Research – Nevromorfno računalništvo: IBM-jev pregledni članek “Kaj je nevromorfno računalništvo?” ponuja dostopen uvod in izpostavlja IBM-ove projekte, kot sta TrueNorth in NorthPole ibm.comibm.com.
- Intelova skupnost za raziskave nevromorfnega računalništva: Intelove novice in raziskovalni blogi vsebujejo posodobitve o Loihi in Hala Point, vključno z aprilskim sporočilom za javnost iz leta 2024, ki podrobno opisuje specifikacije in cilje Hala Point newsroom.intel.com.
- DARPA SyNAPSE program: DARPA-jeva objava iz leta 2014 o čipu IBM TrueNorth ponuja vpogled v motive (energetska učinkovitost) in arhitekturo čipa darpa.mil.
- IEEE Spectrum: Oktobrski članek iz leta 2023 “IBM predstavlja čip, navdihnjen z možgani, za hitro in učinkovito umetno inteligenco” avtorja Charlesa Q. Choia podrobno preučuje čip NorthPole in vključuje komentarje strokovnjakovspectrum.ieee.org.
- Nature in Nature Communications: Za bolj akademski pogled je Nature Communications (april 2025) objavil “Pot do komercialnega uspeha nevromorfnih tehnologij” nature.com, ki obravnava prihodnost in preostale izzive. Science (oktober 2023) vsebuje tehnični članek o NorthPole za tiste, ki jih zanimajo podrobnosti.
- BuiltIn & Medium članki: Tehnična stran BuiltIn ima obsežen uvod v nevromorfno računalništvo, vključno s prednostmi in izzivi, razloženimi v laičnem jeziku builtin.com. Prav tako so nekateri avtorji na Mediumu napisali članke (npr. o tem, zakaj podjetja kot sta IBM in Intel vlagajo v nevromorfno tehnologijo) z vidika širše javnosti medium.com.
Nevromorfno računalništvo je hitro razvijajoče se področje na stičišču računalništva, elektronike in nevroznanosti. Predstavlja drzno na novo zamišljeno gradnjo strojev, ki “mislijo”. Kot smo raziskali, je bila pot od koncepta do realnosti dolga desetletja, vendar je napredek nesporen in se pospešuje. Če se trenutni trendi nadaljujejo, bodo čipi, navdihnjeni z možgani, kmalu dopolnjevali CPU-je in GPU-je v naših napravah ter naredili umetno inteligenco vseprisotno in izjemno učinkovito. Z besedami ene raziskovalne skupine je nevromorfna tehnologija “naslednja generacija umetne inteligence” en.wikipedia.org – evolucija, ki bi lahko temeljito spremenila računalništvo, kot ga poznamo. To je področje, ki ga je v prihodnjih letih vsekakor vredno spremljati.
Viri:
- IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
- DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (avg. 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, “Pot do komercialnega uspeha za nevromorfne tehnologije” (15. apr. 2025) nature.com
- Wikipedija, “Nevromorfno računalništvo” (dostopano 2025) en.wikipedia.org
