Neuromorfní výpočetní technika: Mozkem inspirovaná technologie, která revolucionalizuje AI a další oblasti

Co je neuromorfní výpočetní technika (a jak funguje)?

Neuromorfní výpočetní technika – někdy nazývaná výpočetní technika inspirovaná mozkem – je přístup k návrhu počítačů, který napodobuje strukturu a funkci lidského mozku ibm.com. Místo tradičního modelu, kde samostatné jednotky zajišťují zpracování a paměť, neuromorfní systémy integrují tyto funkce v sítích umělých „neuronů“ a „synapsí“, podobně jako biologický mozek. Jednoduše řečeno, neuromorfní čip je počítačový čip, který funguje jako síť mozkových buněk, zpracovává informace prostřednictvím velkého množství propojených neuronů en.wikipedia.org.

Jádrem neuromorfní výpočetní techniky jsou spikové neuronové sítě (SNNs) – sítě umělých neuronů, které spolu komunikují prostřednictvím krátkých elektrických impulsů zvaných „spiky“, což je analogie k napěťovým špičkám v biologických neuronech ibm.com. Každý neuron shromažďuje příchozí signály v čase a „vystřelí“ spike k ostatním neuronům pouze když je dosaženo určitého prahu ibm.com. Pokud vstupy zůstanou pod prahem, signál nakonec vyprchá (často se popisuje jako únik náboje neuronu). Tento událostmi řízený styl výpočtů znamená, že na rozdíl od konvenčních procesorů, které pracují nepřetržitě, neuromorfní čipy většinou zůstávají nečinné a aktivují neurony pouze tehdy, když je třeba zpracovat data pawarsaurav842.medium.com. Výsledkem je, že spotřebovávají mnohem méně energie – většina „mozkové“ sítě zůstává neaktivní, dokud není potřeba, stejně jako v našem mozku má miliardy neuronů, ale v daném okamžiku jich střílí jen malé procento pawarsaurav842.medium.com.

Další klíčovou vlastností je, že zpracování a paměť jsou umístěny na stejném místě. V neuromorfním návrhu může každý neuron jak ukládat, tak zpracovávat informace, zatímco v klasickém počítači jsou data neustále přesouvána tam a zpět mezi CPU a oddělenými paměťovými bankami. Vložením paměti do výpočetních prvků (neuronů) se neuromorfní čipy vyhýbají úzkému hrdlu tradičních architektur, které spočívá v přesouvání dat spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. To přináší masivní paralelismus a efektivitu: mnoho neuronů pracuje současně a je potřeba pouze lokální komunikace. Jak vysvětluje vedoucí neuromorfního výzkumu IBM Dharmendra Modha, „Mozek je mnohem energeticky efektivnější než moderní počítače, částečně proto, že ukládá paměť spolu s výpočtem v každém neuronu.“ spectrum.ieee.org. Ve skutečnosti fungují neuromorfní systémy více jako živé neuronové sítě než jako konvenční sériové počítače, což umožňuje zpracování informací v reálném čase a řídkou, událostmi řízenou komunikaci mezi neurony nature.com.

Stručná historie a klíčové milníky

Neuromorfní výpočetní technika může znít futuristicky, ale její koncepční původ sahá do 80. let. Termín „neuromorfní“ (znamenající „tvarovaný jako mozek“) zavedl Carver Mead, profesor z Caltechu, který toto pole v pozdních 80. letech průkopnicky rozvíjel colocationamerica.com. V té době Mead a jeho kolegové jako Misha Mahowald postavili první experimentální „křemíkové neurony“ a senzorické čipy – například analogovou křemíkovou sítnici, která dokázala detekovat světlo jako lidské oko, a křemíkovou kochleu, která zpracovávala zvuk ibm.com. Tyto rané čipy ukázaly, že elektronické obvody mohou napodobovat základní neuronové funkce, což podnítilo vizi, že by počítače jednoho dne mohly fungovat více jako mozky.

Během 90. a 00. let zůstával neuromorfní inženýring převážně v akademické sféře a výzkumných laboratořích, kde se v pozadí neustále rozvíjel. Významný milník přišel v roce 2014 s čipem TrueNorth od IBM, vyvinutým v rámci programu SyNAPSE agentury DARPA. TrueNorth integroval 1 milion „neuronů“ a 256 milionů „synapsí“ na jediný čip s ohromujícími 5,4 miliardami tranzistorů – a to vše při spotřebě pod 100 miliwattů darpa.mil. Tento „mozek na čipu“, inspirovaný architekturou savčích mozků, dokázal provádět složité úlohy rozpoznávání vzorů s dvěma řády menší spotřebou energie než běžné procesory darpa.mil. Konstrukce TrueNorth byla událostmi řízená a masivně paralelní: 4 096 neurosynaptických jader komunikovalo pomocí „spiků“, což demonstrovalo proveditelnost velkorozměrového neuromorfního hardwaru. IBM přirovnala rozsah TrueNorthu (jeden milion neuronů) přibližně k mozku včely nebo švába a prokázala, že neuromorfní čipy mohou být zároveň energeticky úsporné a schopné úloh podobných mozku darpa.mil.

Další skok nastal v roce 2017, kdy Intel představil svůj neuromorfní čip Loihi. Loihi byl plně digitální neuromorfní procesor s 128 jádry, 130 000 neurony a 130 miliony synapsí implementovanými v křemíku pawarsaurav842.medium.com. Důležité je, že Loihi měl zabudované učení přímo na čipu: každé neuronové jádro mělo vlastní učící modul, což umožňovalo čipu upravovat synaptické váhy a „učit se“ z opakujících se vzorů v čase. V jedné ukázce Intel předvedl, že Loihi se dokáže naučit rozpoznávat pachy nebezpečných chemikálií – v podstatě naučit čip čichat zpracováním dat z čichových senzorů způsobem podobným mozku pawarsaurav842.medium.com. Tato schopnost samoučení ukázala, jak se neuromorfní systémy mohou přizpůsobovat v reálném čase, což je krok nad rámec pouhého spouštění předem natrénovaných neuronových sítí.

Od té doby se pokrok zrychlil. Univerzity postavily specializované neuromorfní superpočítače jako SpiNNaker (University of Manchester), stroj s více než milionem malých procesorů navržených k simulaci miliardy spikujících neuronů v reálném čase pawarsaurav842.medium.com. V Evropě desetiletý Human Brain Project (2013–2023) podporoval neuromorfní platformy jako BrainScaleS (Heidelberg University), která využívá analogové elektronické obvody k emulaci neuronů, a verzi SpiNNakeru – obě jsou přístupné výzkumníkům prostřednictvím výzkumné infrastruktury EBRAINS ibm.com. Tyto rozsáhlé akademické projekty byly milníky v ukázce, jak lze neuromorfní principy škálovat.

Na straně průmyslu IBM, Intel a další posouvají hranice. Nejnovější neuromorfní vývoj IBM, představený v roce 2023, má kódové označení NorthPole – čip, který ještě těsněji spojuje paměť a zpracování. NorthPole dosahuje dramatických zlepšení v rychlosti a efektivitě, údajně je 25× energeticky efektivnější a 22× rychlejší než špičkové konvenční AI čipy při úlohách rozpoznávání obrazu spectrum.ieee.org. Obsahuje 22 miliard tranzistorů v balení o velikosti 800 mm² a tím, že zcela eliminuje paměť mimo čip, výrazně snižuje energii ztracenou při přesunu dat spectrum.ieee.org. Výzkumníci IBM popisují NorthPole jako „průlom v architektuře čipů, který přináší obrovská zlepšení v energetické, prostorové a časové efektivitě“ research.ibm.com, přičemž staví na zkušenostech z TrueNorth před deseti lety. Paralelně Intel v roce 2021 představil druhou generaci čipu Loihi 2 a v roce 2024 oznámil Hala Point, neuromorfní super-systém obsahující 1 152 čipů Loihi 2 s celkem 1,2 miliardy neuronů – což zhruba odpovídá mozkové kapacitě malého ptáka (sovy) newsroom.intel.com. Nasazený v Sandia National Labs je Hala Point v současnosti největším neuromorfním počítačem na světě, určeným k výzkumu AI v měřítku mozku.

Od jednoho tranzistorového neuronu Carvera Meada po dnešní systémy s miliardou neuronů se neuromorfní výpočetní technika vyvinula z okrajového akademického nápadu v špičkovou technologii. Historii provází stálé zlepšování v měřítku, energetické efektivitě a realističnosti zpracování podobného mozku, což připravuje půdu pro další éru výpočetní techniky.

Klíčové technologie v neuromorfním výpočetnictví

Neuromorfní výpočetní technika spojuje inovace v oblasti hardwarových zařízení a modelů neuronových sítí. Některé z klíčových technologií, které umožňují tento mozkem inspirovaný přístup, zahrnují:

Spikové neuronové sítě (SNN): Jak již bylo zmíněno, SNN jsou algoritmickým základem neuromorfních systémů. Někdy se jim říká „třetí generace“ neuronových sítí pawarsaurav842.medium.com, protože do modelů neuronů začleňují prvek času. Na rozdíl od stálých, kontinuálních aktivací ve standardních umělých neuronových sítích komunikují spikové neurony diskrétními pulzy, což umožňuje časové kódování (informace je předávána načasováním pulzů) a událostmi řízený provoz. SNN dokážou přirozeněji než tradiční sítě modelovat jevy jako časování neuronů, refrakterní období a plasticitu (učení změnou síly synapsí) ibm.com. Díky tomu jsou dobře uzpůsobené ke zpracování senzorických datových proudů (zrak, zvuk atd.) v reálném čase. Vývoj trénovacích algoritmů pro SNN je však složitý úkol – výzkumníci používají metody od mapování natrénovaných hlubokých sítí na spikové ekvivalenty až po bio-inspirovaná pravidla učení ibm.com. SNN jsou živou oblastí výzkumu a klíčovým prvkem neuromorfní skládačky.
Memristory a nové prvky: Mnoho neuromorfních platforem stále používá konvenční křemíkové tranzistory, ale velký zájem je o nové prvky jako memristory (paměťové rezistory). Memristor je nanoskopický elektronický prvek, který může současně uchovávat data (jako paměť) a provádět výpočty (jako rezistor/síť) změnou svého odporu na základě toku proudu – v podstatě napodobuje schopnost synapse „pamatovat si“ posilováním nebo oslabováním spojení ibm.com. Memristory a další rezistivní paměťové technologie (např. paměť s fázovou změnou, feroelektrická zařízení, spintronická zařízení) mohou implementovat „analogové“ synapse, které se průběžně aktualizují, což umožňuje architektury výpočtů v paměti. Integrací paměti do stejných fyzických prvků, které provádějí výpočty, dále narušují oddělení, které je vlastní tradičnímu výpočetnímu paradigmatu. Tyto nové komponenty slibují zisky v efektivitě o několik řádů; v roce 2025 jsou však stále experimentální a čelí výzvám v oblasti spolehlivosti a výroby. Jak poznamenal jeden odborník, analogové neuromorfní systémy mají obrovský potenciál, ale „ještě nedosáhly technologické zralosti“, což je důvod, proč se mnoho současných návrhů (jako IBM NorthPole a Intel Loihi) drží digitálních obvodů jako krátkodobého řešení spectrum.ieee.org.
Asynchronní obvody a hardware řízený událostmi: Neuromorfní čipy často využívají asynchronní logiku, což znamená, že nemají jeden globální hodinový signál, který by řídil všechny operace současně. Místo toho je výpočet rozdělený a spouštěný událostmi. Když neuron vyšle impuls, aktivuje tím další neurony; pokud není žádná aktivita, části obvodu přecházejí do nečinnosti. Tento hardwarový přístup, někdy nazývaný „bez hodin“ nebo návrh řízený událostmi, přímo podporuje řídké, impulzní pracovní zátěže SNN. Je to odklon od synchronního návrhu většiny CPU/GPU. Například TrueNorth od IBM běžel zcela asynchronně a jeho neurony komunikovaly prostřednictvím paketů v síti-on-chip, když došlo k událostem darpa.mil. To nejen šetří energii, ale také to odpovídá tomu, jak biologické neuronové sítě pracují paralelně bez hlavního hodinového signálu.
Architektura výpočtů v paměti: Termín často spojovaný s neuromorfními čipy je výpočty v paměti, kdy jsou paměťové prvky (ať už SRAM, nevolatilní paměť nebo memristory) umístěny společně s výpočetními jednotkami. Tímto způsobem neuromorfní návrhy minimalizují pohyb dat – což je jeden z největších zdrojů spotřeby energie v informatice newsroom.intel.com. V praxi to může znamenat, že každé neuronové jádro na čipu má svou vlastní lokální paměť, kde uchovává svůj stav a synaptické váhy, čímž se eliminuje neustálé přenášení dat do externí DRAM. Čip NorthPole od IBM je toho příkladem: zcela eliminuje externí paměť, všechny váhy jsou umístěny na čipu a čip se systému jeví jako „aktivní paměťové“ zařízení spectrum.ieee.org. Výpočty v paměti lze realizovat digitálně (jako to dělá NorthPole) nebo analogově (pomocí memristorových crossbar polí pro provádění maticových operací přímo v paměti). Tento koncept je klíčový pro dosažení efektivity podobné mozku.

Shrnuto, neuromorfní výpočetní technika čerpá z neurovědy (impulzní neurony, plastické synapse), nového hardwaru (memristory, paměť s fázovou změnou) a netradičního návrhu obvodů (řízení událostmi, integrace paměti a výpočtů), aby vytvořila výpočetní systémy, které fungují na zcela odlišných principech než dnešní energeticky náročné čipy.

Neuromorfní vs. tradiční výpočetní paradigma

Abychom ocenili neuromorfní výpočetní techniku, pomůže ji porovnat s tradiční von Neumannovou architekturou, která dominuje od poloviny 20. století. V klasickém počítači (ať už jde o PC nebo smartphone) je návrh v zásadě sériový a oddělený: centrální procesor načítá instrukce a data z paměti, provádí je (jednu po druhé, velmi rychle) a zapisuje výsledky zpět do paměti. I když moderní CPU a GPU používají paralelní jádra nebo pipeline, stále trpí takzvaným von Neumannovým úzkým hrdlem – nutností neustále přesouvat data do a z paměti, což stojí čas a energii colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Představte si kuchaře, který musí pro každou jednotlivou ingredienci běžet do spíže, než začne krájet a míchat; takto fungují běžné počítače.

Neuromorfní počítače naopak fungují spíše jako rozsáhlá síť miniprocesorů (neuronů), které pracují paralelně, každý s vlastní lokální pamětí. Neexistuje žádný centrální takt ani programový čítač, který by krokoval instrukce sériově. Místo toho výpočty probíhají kolektivně a asynchronně: tisíce nebo miliony neuronů provádějí jednoduché operace současně a komunikují výsledky pomocí impulzů. To je analogie k tomu, jak lidský mozek zvládá úkoly – miliardy neuronů pálí paralelně, aniž by byl jeden CPU, který by vše řídil. Výsledkem je systém, který může být masivně paralelní a řízený událostmi, zpracovávat mnoho signálů najednou a přirozeně čekat, když není co dělat.

Mezi výhody patří rychlost díky paralelismu a mnohem vyšší energetická účinnost. Tradiční procesor může spotřebovat 100 wattů při provozu velkého AI modelu, a to hlavně kvůli přepínání miliard tranzistorů a přesouvání dat do a z paměťových cache. Naproti tomu neuromorfní čipy využívají události a řídké spouštění: pokud je aktivních pouze 5 % neuronů, zbývajících 95 % téměř nespotřebovává žádnou energii. Tato řídká aktivita je jedním z důvodů, proč neuromorfní architektury prokázaly až 1000× lepší energetickou účinnost u některých AI úloh ve srovnání s CPU/GPU medium.com. Ve skutečnosti lidský mozek, ke kterému se naše neuromorfní návrhy snaží přiblížit, funguje pouze na asi 20 wattech energie (méně než slabá žárovka), a přesto překonává současné superpočítače v oblastech jako je vidění a rozpoznávání vzorů medium.com. Jak řekl ředitel neuromorfní laboratoře Intelu Mike Davies, „Náklady na výpočet dnešních AI modelů rostou neudržitelným tempem. Průmysl potřebuje zásadně nové přístupy, které umožní škálování.“ newsroom.intel.com Neuromorfní výpočetní technika nabízí jeden z těchto nových přístupů tím, že integruje paměť s výpočtem a využívá vysoce paralelní, mozku podobné architektury k minimalizaci pohybu dat a spotřeby energie newsroom.intel.com.

Je však důležité poznamenat, že neuromorfní výpočetní technika není náhradou za všechny typy výpočtů. Tradiční deterministické procesory vynikají v přesných, lineárních úlohách (jako je aritmetika, databázové dotazy atd.), zatímco neuromorfní systémy vynikají v senzorických, percepčních a úlohách rozpoznávání vzorů, kde mozkem inspirované zpracování září. V mnoha vizích budoucnosti budou neuromorfní čipy doplňovat klasické CPU a GPU – budou fungovat jako specializované koprocesory pro AI úlohy zahrnující vnímání, učení nebo adaptaci, podobně jako dnes GPU urychlují grafiku a výpočty neuronových sítí. Oba přístupy mohou koexistovat, přičemž neuromorfní hardware bude řešit „mozkové“ úlohy zásadně efektivnějším způsobem. V podstatě Von Neumannovy stroje jsou jako sekvenční počítače na čísla, zatímco neuromorfní stroje jsou jako paralelní rozpoznávače vzorů – každý má své místo.

Hlavní hráči a projekty, které pohánějí neuromorfní technologie

Neuromorfní výpočetní technika je multidisciplinární úsilí, které spojuje technologické firmy, výzkumné laboratoře a akademickou sféru. Hlavní korporace, startupy a vládní agentury se všechny zapojily do vývoje hardwaru a softwaru inspirovaného mozkem. Zde jsou někteří z klíčových hráčů a projektů k roku 2025:

IBM: IBM byla průkopníkem ve výzkumu kognitivního výpočetnictví. Kromě přelomového čipu TrueNorth (2014) s 1 milionem neuronů představila výzkumná skupina IBM vedená Dharmendrou Modhou nedávno NorthPole (2023), novou generaci neuromorfního inferenčního čipu. Průlom NorthPole spočívá v těsném propojení výpočtů a paměti přímo na čipu, což přináší bezprecedentní efektivitu pro úlohy AI inferencí spectrum.ieee.org. IBM uvádí, že NorthPole může překonat i nejmodernější GPU v testech, jako je rozpoznávání obrazu, a přitom spotřebovává jen zlomek energie spectrum.ieee.org. Dlouhodobou vizí IBM je využít takové čipy k pohonu AI systémů, které budou mnohem energeticky úspornější, což by mohlo umožnit provoz AI od datových center až po edge zařízení bez dnešních energetických omezení.
Intel: Intel založil specializovanou Laboratoř neuromorfního výpočetnictví a představil rodinu čipů Loihi. První Loihi (2017) a Loihi 2 (2021) jsou výzkumné čipy, které jsou k dispozici univerzitám a firmám prostřednictvím Intel Neuromorphic Research Community. Přístup Intelu je plně digitální, ale s asynchronními spikovými jádry a učením přímo na čipu. V dubnu 2024 Intel oznámil Hala Point, v podstatě neuromorfní superpočítač s více než tisícem propojených čipů Loihi 2 newsroom.intel.com. Hala Point, nasazený v Sandia Labs, dokáže simulovat více než 1 miliardu neuronů a je využíván k výzkumu velkoškálových algoritmů inspirovaných mozkem a systémů AI s kontinuálním učením newsroom.intel.com. Intel považuje neuromorfní technologie za klíč k udržitelnější AI a cílem je drasticky snížit spotřebu energie potřebnou pro trénování a inferenci AI modelů newsroom.intel.com. Jak poznamenal Mike Davies při uvedení, škálování dnešní AI na současném hardwaru je energeticky neúnosné, a proto Intel sází na neuromorfní návrhy, aby tuto bariéru efektivity překonal newsroom.intel.com.
Qualcomm: Qualcomm zkoumal neuromorfní principy pro nízkopříkonovou AI na zařízeních. Již v počátcích (kolem let 2013–2015) vyvinul platformu s názvem „Zeroth“ a předvedl akcelerátory spikujících neuronových sítí pro úlohy jako rozpoznávání vzorů na smartphonech. V posledních letech jsou neuromorfní aktivity Qualcommu méně veřejné, ale zprávy naznačují, že pokračují ve výzkumu a vývoji, zejména protože neuromorfní výpočty se dobře hodí pro ultra-nízkopříkonovou edge AI (což je přirozené pro mobilní a embedded čipový byznys Qualcommu) medium.com. Zájem Qualcommu podtrhuje, že i výrobci mobilních čipů vidí potenciál v návrzích inspirovaných mozkem, aby udrželi krok s požadavky AI bez vybíjení baterií zařízení.
BrainChip Holdings: Australský startup BrainChip je jedním z prvních, kdo komercializoval neuromorfní IP. Jejich Akida neuromorfní procesor je plně digitální, událostmi řízený návrh, který lze použít jako AI akcelerátor v edge zařízeních brainchip.com. BrainChip klade důraz na učení a inferenci v reálném čase při malých energetických nárocích – například přidání lokálního rozpoznávání gest nebo anomálií do IoT senzorů či vozidel bez připojení ke cloudu. K roku 2025 BrainChip spolupracuje s partnery na integraci Akidy do produktů od chytrých senzorů po letecké systémy a dokonce předvedl neuromorfní zpracování pro vesmírné aplikace (ve spolupráci s organizacemi jako NASA a Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Startupy jako BrainChip ilustrují rostoucí komerční zájem o uvedení neuromorfní technologie na trh pro edge AI a IoT.
Akademické a vládní laboratoře: Na akademické půdě vybudovalo několik univerzit a konsorcií významné neuromorfní systémy. Zmínili jsme SpiNNaker (University of Manchester, UK), který v roce 2018 dosáhl hardwarové neuronové sítě s milionem jader, s cílem modelovat 1 % neuronů lidského mozku v reálném čase pawarsaurav842.medium.com. Existuje také BrainScaleS (Heidelberg Univ., Německo), který využívá analogové obvody na velkých křemíkových deskách k emulaci neuronových sítí zrychlenou rychlostí (fakticky „přetáčí“ neuronové procesy pro studium učení). V USA mají výzkumné instituce jako Stanford (který vytvořil systém Neurogrid schopný simulace milionu neuronů ibm.com) a MIT mimo jiné aktivní laboratoře pro neuromorfní inženýrství. Vládní agentury jako DARPA nadále financují programy (např. probíhající program „Electronic Photonic Neural Networks“ zkoumající fotonické neuromorfní čipy). Mezitím EU Human Brain Project (HBP) výrazně investoval do neuromorfních infrastruktur prostřednictvím své Neuromorphic Computing Platform a jeho následnické iniciativy v rámci výzkumné infrastruktury EBRAINS nadále poskytují vědcům přístup k neuromorfnímu hardwaru ibm.com.
Další průmysloví hráči: Kromě IBM a Intelu se neuromorfní technologií zabývají i společnosti jako Samsung a HRL Laboratories. V roce 2021 výzkumníci Samsungu oznámili vizi „kopírovat a vkládat“ neuronová spojení mozku na paměťové čipy, v podstatě využít 3D paměťová pole k mapování konektivity biologického mozku jako neuromorfního systému – ambiciózní cíl, který je však stále daleko od praktické realizace. HRL Labs (které spoluvlastní Boeing a GM) vyvinuly neuromorfní čip s memristory, který v roce 2019 demonstroval učení na první pokus (zařízení se dokázalo naučit rozpoznat vzor z jediného příkladu). Významnými přispěvateli jsou také evropské startupy jako GrAI Matter Labs (se svými čipy GrAI „NeuronFlow“ ibm.com) a SynSense (společnost se sídlem v Curychu/Číně, známá ultraúspornými čipy pro zpracování obrazu).

Shrnuto, neuromorfní oblast je spolupracující směsicí technologických gigantů posouvajících hranice, startupů přinášejících inovace do specializovaných trhů a akademických konsorcií zkoumajících nové hranice. Tento široký ekosystém urychluje pokrok a přináší neuromorfní myšlenky z laboratoří do reálných aplikací.

Současné aplikace a reálné případy využití

Neuromorfní výpočetní technika je stále rozvíjející se technologií, takže její reálné aplikace jsou teprve v počátcích – ale v různých oblastech již byly zaznamenány slibné demonstrace. Představte si úkoly, které naše mozky zvládají pozoruhodně dobře (a efektivně), ale se kterými mají běžné počítače potíže – právě tam neuromorfní systémy vynikají. Zde jsou některé významné případy použití a potenciální aplikace:

Autonomní vozidla: Samořiditelná auta a drony musí reagovat na dynamické prostředí v reálném čase. Neuromorfní čipy, díky svému rychlému paralelnímu zpracování a nízké spotřebě energie, mohou vozidlům pomoci vnímat a rozhodovat se podobně jako lidský řidič. Například neuromorfní procesor může přijímat data z kamer a senzorů a detekovat překážky nebo činit navigační rozhodnutí s velmi nízkou latencí. Výzkumníci z IBM uvádějí, že neuromorfní výpočetní technika by mohla umožnit rychlejší korekce směru a vyhýbání se kolizím u autonomních vozidel, a to vše při dramatickém snížení spotřeby energie (což je důležité pro elektromobily a drony) ibm.com. V praxi by hrotová neuronová síť mohla neustále analyzovat okolí auta, ale neurony by spouštěla pouze při relevantní události (například když do vozovky vstoupí chodec), což umožňuje rychlé reakce bez plýtvání energií na nečinné výpočty.
Kybernetická bezpečnost a detekce anomálií: Systémy kybernetické bezpečnosti musí rozpoznávat neobvyklé vzory (potenciální průniky nebo podvody) v obrovských proudech dat. Neuromorfní architektury jsou přirozeně zdatné v rozpoznávání vzorů a lze je použít k označování anomálií v reálném čase. Protože jsou řízeny událostmi, mohou monitorovat síťový provoz nebo data ze senzorů a spustit reakci pouze při skutečně abnormálním vzoru. To umožňuje detekci hrozeb v reálném čase s nízkou latencí, a je to natolik energeticky efektivní, že takový systém by mohl potenciálně běžet nepřetržitě na skromném hardwaru ibm.com. Některé experimenty využily neuromorfní čipy k detekci síťových průniků nebo podvodů s kreditními kartami tím, že se naučily „normální“ vzory a poté rozpoznaly odchylky bez nutnosti zpracovávat každý datový bod na energeticky náročném CPU.
- Edge AI a IoT zařízení: Jedním z nejbližších případů použití neuromorfního výpočetnictví je v edge zařízeních – jako jsou chytré senzory, nositelná elektronika nebo domácí spotřebiče – kde jsou omezené zdroje energie a výpočetního výkonu. Ultra-nízká spotřeba neuromorfních čipů znamená, že mohou přinést AI schopnosti (jako je rozpoznávání hlasu, gest nebo detekce událostí) do zařízení bez nutnosti cloudových serverů nebo častého nabíjení baterie ibm.com. Například dron vybavený neuromorfním vizuálním senzorem by mohl samostatně navigovat a vyhýbat se překážkám, reagovat tak rychle a efektivně jako netopýr využívající echolokaci. Drony s neuromorfními vizuálními systémy prokázaly schopnost procházet složitým terénem a reagovat na změny tím, že zvyšují výpočetní výkon pouze při novém senzorickém vstupu, podobně jako funguje mozek živočicha builtin.com. Podobně by chytré hodinky nebo zdravotní monitor s malým neuromorfním čipem mohly lokálně a nepřetržitě analyzovat biosignály (srdeční tep, EEG atd.), detekovat anomálie jako arytmie nebo záchvaty v reálném čase a dělat to celé dny na jedno nabití – což je s běžnými čipy extrémně obtížné. (Ve skutečnosti nedávná historka popisuje, jak neuromorfní chytré hodinky zachytily pacientovu srdeční arytmii přímo na místě, což by bylo s cloudovou analýzou obtížné medium.com.)
Rozpoznávání vzorů a kognitivní výpočetnictví: Neuromorfní systémy jsou přirozeně vhodné pro úlohy, které zahrnují rozpoznávání vzorů v šumových datech – ať už jde o obrazy, zvuky nebo signály ze senzorů. Byly použity v experimentálních nastaveních pro rozpoznávání obrazů, zpracování řeči a zvuku a dokonce i čichové vnímání (například čip Loihi od Intelu se učil různé pachy) pawarsaurav842.medium.com. Neuromorfní čipy mohou také komunikovat s analogovými senzory (například dynamické vizuální senzory, které generují spiky při změnách ve scéně) a vytvářet end-to-end neuromorfní senzorické systémy. V medicíně by neuromorfní procesory mohly analyzovat proudy biomedicínských signálů (například EEG mozkové vlny) a vyhledávat významné události nebo vzory pro diagnostiku ibm.com. Jejich schopnost učit se a přizpůsobovat znamená také to, že by mohly personalizovat rozpoznávání vzorů přímo na zařízení – například neuromorfní naslouchátko by se mohlo neustále přizpůsobovat konkrétnímu uživatelskému prostředí a zlepšovat filtrování hluku oproti řeči.
Robotika a řízení v reálném čase: Robotika často vyžaduje těsné zpětnovazební smyčky pro řízení motorů, interpretaci senzorů a rozhodování za pochodu. Neuromorfní řadiče mohou robotům poskytnout jakési reflexy a přizpůsobivost. Protože zpracovávají informace paralelně a dokážou se učit ze smyslové zpětné vazby, jsou dobře vhodné pro úkoly jako je balancování, uchopování nebo chůze v nepředvídatelném terénu. Výzkumníci použili neuromorfní čipy k řízení robotických paží a nohou, kde řadič může učit se upravovat motorické signály na základě vstupů ze senzorů v reálném čase, podobně jako se člověk učí motorickým dovednostem. Jednou z pozorovaných výhod je, že roboti pohánění spikovými neuronovými sítěmi mohou pokračovat ve fungování i v případě selhání některých neuronů (druh plynulého zhoršování), což poskytuje odolnost proti chybám podobnou biologickým systémům colocationamerica.com. Společnosti jako Boston Dynamics naznačily, že zkoumají systémy inspirované neuromorfikou, aby zlepšily efektivitu a reakční časy robotů. Ve výrobě by neuromorfní vizuální systém mohl robotovi umožnit přirozeněji rozpoznávat objekty nebo se pohybovat po rušné tovární hale a rychleji reagovat na náhlé změny builtin.com.
Rozhraní mozek-stroj a neurověda: Protože neuromorfní čipy fungují na principech velmi blízkých biologickým mozkům, používají se jako nástroje pro pochopení neurovědy a dokonce i pro propojení s živými neurony. Například vědci mohou propojit živé neuronové kultury s neuromorfním hardwarem a vytvořit hybridní systémy, přičemž čip stimuluje nebo monitoruje biologické neurony způsoby, které běžné počítače v reálném čase snadno nezvládnou. Neuromorfní modely navíc pomáhají neurovědcům testovat hypotézy o tom, jak by mohly fungovat určité nervové okruhy v mozku, tím, že tyto okruhy replikují v siliku a sledují, zda se chovají podobně. I když jde spíše o výzkumné než komerční aplikace, podtrhují univerzálnost této technologie.

Stojí za zmínku, že mnoho těchto aplikací je stále ve fázi prototypu nebo výzkumu. Neuromorfní výpočetní technika v roce 2025 je zhruba tam, kde byla konvenční AI možná na začátku 10. let 21. století – vidíme slibné ukázky a specializovaná využití, ale technologie teprve začíná opouštět laboratoř. Technologické poradenské firmy jako Gartner a PwC označily neuromorfní výpočetní techniku za vznikající technologii, kterou je třeba v příštích letech sledovat ibm.com. Očekává se, že jak hardware a software dozrají, uvidíme neuromorfní procesory umožňující běžným zařízením vnímací inteligenci bez potřeby masivních výpočetních zdrojů. Od autonomních vozidel po miniaturní lékařské implantáty, jakýkoli scénář, kde potřebujeme AI v reálném čase v prostředí s omezeným výkonem nebo velikostí, by mohl být kandidátem pro neuromorfní řešení.

Výzvy a omezení

Navzdory svému vzrušujícímu potenciálu čelí neuromorfní výpočetní technika významným výzvám na cestě k širšímu přijetí. Mnohé z těchto výzev vyplývají ze skutečnosti, že neuromorfní přístupy jsou radikálně odlišné od současného stavu, což vyžaduje nové myšlení v oblasti hardwaru, softwaru a dokonce i vzdělávání. Zde jsou některé z klíčových překážek a omezení k roku 2025:

Zralost technologie: Neuromorfní výpočetní technika zatím není zralou, hlavním proudem používanou technologií. Gartnerův hype cyklus by ji zařadil do raných fází – slibná, ale ještě není připravena pro masové nasazení ibm.com. Současné neuromorfní čipy jsou většinou výzkumné prototypy nebo zařízení v omezené výrobě. Zatím neexistují široce uznávané průmyslové standardy pro návrh neuromorfního hardwaru nebo výkonnostní benchmarky builtin.com. To ztěžuje potenciálním uživatelům hodnocení a porovnávání systémů. Výsledkem je, že organizace zkoumají neuromorfní technologie opatrně, protože vědí, že se stále vyvíjí a nemusí okamžitě překonat konvenční řešení ve všech oblastech.
Nedostatek softwaru a nástrojů: Jednou z největších překážek je ekosystém softwaru. Svět výpočetní techniky byl po desetiletí budován kolem von Neumannových strojů – programovací jazyky, překladače, operační systémy a odborné znalosti vývojářů všechny předpokládají tradiční architekturu. Neuromorfní hardware naproti tomu vyžaduje odlišný přístup k programování (spíše navrhování neuronových sítí a ladění modelů než psaní sekvenčního kódu). V současnosti „vhodné softwarové nástroje pro stavbu systémů vlastně neexistují“ pro neuromorfní systémy, jak to vyjádřil jeden z výzkumníků builtin.com. Mnoho neuromorfních experimentů spoléhá na vlastní software nebo úpravy frameworků neuronových sítí. Probíhají snahy (například open-source framework Lava od Intelu pro Loihi, nebo univerzitní projekty jako Nengo), ale neexistuje jednotná, snadno použitelná platforma analogická TensorFlow nebo PyTorch pro hrotové neuronové sítě ve velkém měřítku. Tato strmá učební křivka omezuje adopci – běžný AI vývojář nemůže jednoduše vzít neuromorfní čip a nasadit aplikaci bez rozsáhlého přeškolení. Zlepšení softwarového stacku, knihoven a simulátorů je pro komunitu zásadním úkolem.
Posun v programovacím paradigmatu: S problémem nástrojů souvisí zásadní posun v myšlení. Programování neuromorfního systému není jako psaní Python skriptu; je to spíše navrhování a trénování modelu podobného mozku. Vývojáři potřebují znalosti neurovědních konceptů (frekvence výbojů, synaptická plasticita) kromě informatiky. To znamená, že vstupní bariéra je vysoká. Odhaduje se, že skutečných expertů na neuromorfní výpočetní techniku je dnes na světě jen několik stovek builtin.com. Překlenutí této mezery v talentech je výzva – buď musíme vyškolit více lidí v tomto interdisciplinárním oboru, nebo vytvořit nástroje vyšší úrovně, které skryjí složitost. Do té doby zůstane neuromorfní výpočetní technika poněkud exkluzivní, přístupná hlavně specializovaným výzkumným skupinám.
Škálovatelnost hardwaru a výroba: Vytvořit neuromorfní hardware, který spolehlivě napodobuje složitost mozku, je extrémně náročné. Zatímco digitální čipy jako Loihi a TrueNorth ukázaly, že můžeme škálovat na milion neuronů a více, dosažení měřítka lidského mozku (86 miliard neuronů) je stále velmi vzdálené. Ještě důležitější je, že analogové přístupy (využívající memristory atd.), které by mohly nejlépe replikovat synapse, nejsou zatím připraveny na sériovou výrobu – jsou potřeba nové materiály a výrobní procesy, aby byly stabilní a reprodukovatelné spectrum.ieee.org. Nejmodernější analogová zařízení často čelí problémům jako variabilita zařízení, drift nebo omezená životnost. Digitální neuromorfní čipy naopak využívají standardní CMOS výrobu, ale mohou obětovat část efektivity nebo hustoty oproti analogovým. Výzvou je také integrace neuromorfních čipů do stávajících výpočetních systémů (komunikační rozhraní, formáty atd.). IBM NorthPole čip se to snaží řešit tím, že se hostitelskému systému jeví jako „aktivní paměť“ spectrum.ieee.org, ale taková integrační řešení jsou zatím experimentální. Stručně řečeno, neuromorfní hardware je na prahu – slibný, ale je potřeba více výzkumu a vývoje, aby byl robustní, škálovatelný a nákladově efektivní pro masovou výrobu.
Standardizace a benchmarky: V konvenčním výpočetním světě máme dobře definované benchmarky (SPEC pro CPU, MLPerf pro AI akcelerátory atd.) a metriky výkonu. U neuromorfních systémů zatím není jasné, jak spravedlivě měřit a porovnávat výkon. Pokud jeden čip provozuje spiking neuronovou síť a druhý standardní neuronovou síť, jak porovnáme „přesnost“ nebo „propustnost“ u daného úkolu? Vznikají nové benchmarky, které využívají silné stránky neuromorfních systémů (například kontinuální učení nebo rozpoznávání vzorů při omezené spotřebě energie), ale dokud se na nich komunita neshodne, je obtížné prokázat hodnotu neuromorfních řešení navenek builtin.com. Tento nedostatek standardních metrik a architektur také znamená, že sdílení výsledků mezi výzkumnými skupinami může být problematické – co funguje na jednom čipu, nemusí být přenositelné na jiný, pokud se liší modely neuronů nebo nástroje.
Kompatibilita se stávající AI: V současnosti většina světové AI běží na modelech hlubokého učení optimalizovaných pro GPU a TPU. Tyto modely používají vysoce přesnou aritmetiku, husté maticové násobení atd., což není přímo kompatibilní s neuromorfním hardwarem využívajícím spiking. Pro využití efektivity neuromorfních systémů je často nutné konvertovat nebo znovu natrénovat standardní neuronovou síť na spiking neuronovou síť, což může vést k určité ztrátě přesnosti builtin.com. Některé úlohy mohou při převedení do spiking paradigmatu vykazovat horší výkon. Navíc některé AI algoritmy (například velké transformery používané v jazykových modelech) zatím nejsou zjevně vhodné pro spiking implementace. To znamená, že neuromorfní čipy v současnosti vynikají v úzce zaměřených oblastech (např. zpracování obrazu, senzorová data, jednoduché posilované učení), ale nejsou v tuto chvíli univerzálním řešením pro všechny AI problémy. Výzkumníci pracují na hybridních přístupech a lepších trénovacích technikách, aby snížili rozdíl v přesnosti, ale stále je výzvou zajistit, aby neuromorfní systém dosáhl stejné kvality výsledků jako konvenční systém pro danou aplikaci.
Výzvy trhu a ekosystému: Z obchodního hlediska neuromorfní výpočty stále hledají svůj „killer app“ a jasnou cestu ke komercializaci. Investoři a firmy jsou opatrní, protože návratnost této technologie je nejistá. Analýza z počátku roku 2025 popsala neuromorfní výpočty jako „slibnou inovaci s obtížnými tržními výzvami,“ přičemž poznamenala, že ačkoliv je potenciál vysoký, nedostatek okamžitě výdělečných aplikací činí tuto oblast pro firmy rizikovou sázkou omdia.tech.informa.com. Existuje zde určitý „problém slepice a vejce“: výrobci hardwaru čekají na poptávku, aby mohli vyrábět čipy ve velkém, ale koncoví uživatelé čekají na dostupné čipy, aby mohli vyvíjet aplikace. Přesto roste dynamika a úzce zaměřená nasazení (například neuromorfní čipy ve vesmírných satelitech nebo vojenských senzorech, kde je klíčová úspora energie) začínají ukazovat skutečnou hodnotu, což by mohlo postupně rozšířit trh.

Shrnuto, neuromorfní výpočetní technika v roce 2025 je na čele výzkumu a inženýrství. Oblast čelí netriviálním výzvám v rozvoji technologií, nástrojů a budování ekosystému. Žádná z těchto výzev však není zásadní překážkou – připomínají spíše překážky, kterým čelily rané paralelní počítače nebo počátky GPU pro obecné výpočty. Jak se komunita vypořádává se standardizací, zlepšuje hardware a vzdělává více vývojářů, můžeme očekávat, že mnoho z těchto omezení bude v příštích letech zmírněno. Perspektiva časopisu Nature v roce 2025 optimisticky poznamenala, že po několika falešných začátcích souběh nedávných pokroků (lepší trénovací algoritmy, vylepšení digitálního návrhu a výpočty v paměti) „nyní slibuje široké komerční přijetí“ neuromorfní technologie, za předpokladu, že vyřešíme, jak tyto systémy programovat a nasazovat ve velkém měřítku nature.com. Na těchto řešeních se aktivně pracuje a nadcházející desetiletí pravděpodobně rozhodne, jak daleko se neuromorfní výpočetní technika odtud dostane.

Nedávný vývoj a novinky (k roku 2025)

V posledních několika letech došlo k významným milníkům a obnovenému zájmu o neuromorfní výpočetní techniku, což naznačuje, že toto odvětví nabírá na obrátkách. Zde jsou některé z nedávných událostí do roku 2025:

Intelův Hala Point – Posouvání hranic neuromorfního měřítka: V dubnu 2024 společnost Intel oznámila Hala Point, největší neuromorfní výpočetní systém, jaký byl kdy postaven newsroom.intel.com. Hala Point sdružuje 1 152 čipů Loihi 2 a dosahuje neuronové kapacity přibližně 1,15 miliardy neuronů (srovnatelné s mozkem sovy) newsroom.intel.com. Je instalován v Sandia National Laboratories a slouží jako výzkumná testovací platforma pro škálování neuromorfních algoritmů. Pozoruhodné je, že Hala Point prokázal schopnost provozovat běžné AI úlohy (jako hluboké neuronové sítě) s bezprecedentní efektivitou – v testech dosáhl 20 kvadrilionů operací za sekundu s více než 15 biliony operací za sekundu na watt newsroom.intel.com. Intel tvrdí, že to soupeří nebo překonává výkon clusterů GPU/CPU při těchto úlohách, ale s mnohem lepší energetickou účinností newsroom.intel.com. Význam spočívá v tom, že neuromorfní systémy už nejsou jen hračkami; řeší AI úlohy v měřítku relevantním pro průmysl, což naznačuje, že neuromorfní přístupy by v budoucnu mohly doplňovat nebo dokonce konkurovat současným AI akcelerátorům. Mike Davies z Intel Labs poznamenal, že Hala Point kombinuje efektivitu hlubokého učení s „novým učením inspirovaným mozkem“ za účelem zkoumání udržitelnější AI a že takový výzkum by mohl vést k AI systémům, které se učí průběžně místo současného neefektivního cyklu trénování a nasazení newsroom.intel.com.
IBM NorthPole a vědecký průlom: Koncem roku 2023 IBM zveřejnila podrobnosti o svém čipu NorthPole v časopise Science, což vzbudilo značnou pozornost spectrum.ieee.org. NorthPole je významný nejen svými technickými parametry (zmíněnými dříve), ale i tím, že ukazuje jasnou cestu k integraci neuromorfních čipů do běžných systémů. Zvenčí se chová jako paměťová komponenta, což znamená, že by mohl být připojen na paměťovou sběrnici počítače a spolupracovat se stávajícími CPU spectrum.ieee.org. Tento typ integrace je klíčový pro komercializaci. Článek v Science ukázal, že NorthPole spouští vizuální AI modely (například ResNet-50 pro klasifikaci obrázků a YOLO pro detekci objektů) dramaticky rychleji a efektivněji než GPU NVIDIA V100 – a dokonce překonává špičkovou NVIDIA H100 v energetické účinnosti asi 5× spectrum.ieee.org. Jeden nezávislý odborník, profesor Vwani Roychowdhury z UCLA, označil tuto práci za „inženýrský majstrštyk“ a poznamenal, že protože analogová neuromorfní technologie ještě není připravena, digitální přístup NorthPole „představuje krátkodobou možnost, jak nasadit AI blízko místa, kde je potřeba.“ spectrum.ieee.org. Jinými slovy, IBM ukázala, že neuromorfní čipy mohou začít mít praktický dopad už nyní, s využitím dnešní výrobní technologie. Tento vývoj byl široce pokryt technologickými médii a je vnímán jako velký krok k uvedení neuromorfních myšlenek do reálných produktů.
AI inspirovaná mozkem pro vesmír a obranu: V letech 2022 a 2023 začaly agentury jako NASA a americké ministerstvo obrany experimentovat s neuromorfními procesory pro specializované účely. NASA testovala neuromorfní čip (Loihi) pro zpracování satelitních snímků a navigaci kosmických lodí, kde je klíčová odolnost vůči radiaci a nízká spotřeba energie. Myšlenka je, že malý neuromorfní koprocesor na satelitu by mohl analyzovat data ze senzorů přímo na palubě (například detekovat rysy na povrchu planety nebo anomálie v telemetrii kosmické lodi) bez nutnosti neustálé komunikace se Zemí, což šetří šířku pásma a energii. Výzkumná laboratoř letectva spolupracovala se startupy (například BrainChip), aby zjistila, zda by neuromorfní technologie mohla mapovat složité signály senzorů pro autonomní letadla nebo systémy detekce raket embedded.com. Extrémní energetická účinnost a schopnost učení v reálném čase u neuromorfních systémů je velmi atraktivní pro autonomní vojenské systémy, které fungují na baterie nebo solární energii. Tyto projekty jsou většinou ve fázi testování, ale signalizují rostoucí důvěru v spolehlivost neuromorfního hardwaru mimo laboratoř.
Komerční produkty Edge AI: Do roku 2025 vidíme první vlaštovky komerčních produktů, které integrují neuromorfní technologie. Například Akida IP od BrainChipu byla licencována pro použití v automobilových senzorových modulech – jedním z příkladů je využití neuromorfních sítí k analýze dat ze senzorů tlaku v pneumatikách automobilu za účelem detekce prokluzu pneumatik nebo změn stavu vozovky v reálném čase. Dalším příkladem jsou chytrá domácí zařízení: neuromorfní kamera, která dokáže na zařízení rozpoznávat osoby a ovládat gesta, přičemž běží měsíce na jednu baterii. Tyto produkty zatím nejsou běžně známé, ale ukazují, že neuromorfní výpočetní technika si nachází cestu do specializovaných aplikací s vysokou hodnotou. Analytici předpovídají, že s rozšiřováním Internetu věcí (IoT) prudce vzroste poptávka po malých, energeticky úsporných AI, a pokud se neuromorfní čipy ukážou jako snadno integrovatelné, mohou získat významný podíl na tomto trhu. Zprávy z průzkumů trhu předpovídají rychlý růst příjmů z neuromorfních výpočtů v příštím desetiletí – v řádu 25–30% složené roční míry růstu – což by mohlo do roku 2030 vytvořit trh v hodnotě několika miliard dolarů builtin.com.
Globální spolupráce a konference: Neuromorfní komunita aktivně sdílí pokroky. Konference jako Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) a IEEE’s Neuro Inspired Computational Elements (NICE) zaznamenaly nárůst účasti. V roce 2023 workshop v Telluride představil robotické psy řízené neuromorfními čipy, ukázky rozpoznávání obličejů běžící na jednodeskových neuromorfních systémech a další aplikace fúze neuromorfních senzorů. Roste také open-source úsilí – například kód a simulátory Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) jsou dostupné výzkumníkům po celém světě a Intel v roce 2022 uvolnil svůj software Lava pro Loihi jako open-source, čímž pozval komunitu k přispívání algoritmy a případy použití.
Energetická krize AI a naděje v neuromorfiku: Tématem posledních zpráv jsou energetické náklady AI. S tím, jak velké jazykové modely a AI služby spotřebovávají stále více energie (některé odhady uvádějí, že spotřeba elektřiny AI průmyslu tvoří obrovskou a rostoucí část světové spotřeby), je neuromorfní výpočetní technika často zmiňována jako možné řešení. Na začátku roku 2025 článek na Medium upozornil, že energetická stopa AI prudce roste, a označil neuromorfní čipy za „zelenou, chytrou budoucnost AI“, přičemž naznačil, že rok 2025 by mohl být zlomovým bodem, kdy se průmysl začne vážně zabývat čipy inspirovanými mozkem pro omezení spotřeby energie medium.com. Tento narativ nabírá na síle v technologické žurnalistice i na AI konferencích: v podstatě neuromorfní výpočetní technika pro udržitelnou AI. Také vlády prostřednictvím iniciativ na podporu energeticky efektivního výpočetnictví začínají financovat neuromorfní výzkum s dvojím cílem: udržet růst výkonu AI a zároveň omezit energetické a uhlíkové náklady.

Všechny tyto události vykreslují obraz oboru, který rychle postupuje na několika frontách: vědecké poznání, inženýrské úspěchy a počáteční komerční zkoušky. Zdá se, že neuromorfní výpočetní technika přechází z dlouhého období inkubace do fáze praktických ukázek. I když se zatím „nestala mainstreamem“, pokrok v letech 2023–2025 naznačuje, že by se to v příštích letech mohlo změnit. Shoda v komunitě panuje v tom, že pokud budou překonány zbývající překážky (zejména software a škálovatelnost), neuromorfní technologie by mohla být zásadním průlomem pro umožnění další vlny AI – takové, která bude více adaptivní, neustále aktivní a energeticky úsporná než to, čeho jsme schopni dosáhnout se stávajícími architekturami.

Názory odborníků na budoucnost

Na doplnění tohoto přehledu je poučné slyšet, co říkají odborníci v oboru o neuromorfním výpočetnictví a jeho budoucnosti. Zde je několik podnětných citátů a pohledů od předních výzkumníků a osobností z průmyslu:

Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, hlavní vědec pro výpočty inspirované mozkem): „NorthPole stírá hranice mezi výpočty inspirovanými mozkem a výpočty optimalizovanými pro křemík, mezi výpočtem a pamětí, mezi hardwarem a softwarem.“ spectrum.ieee.org Modha zdůrazňuje, že přístup IBM s NorthPole rozmazává tradiční rozdíly v návrhu počítačů – vytváří novou třídu čipu, který je současně procesorem i pamětí, hardwarem i algoritmem. Dlouhodobě prosazuje, že klíčem k dosažení efektivity podobné mozku je umístění paměti přímo u výpočtu. Podle něj skutečně neuromorfní čipy vyžadují přehodnocení celé vrstvy a úspěch NorthPole při překonávání GPU je důkazem, že tento nekonvenční přístup funguje. Modha dokonce naznačil, že pokud by byly neuromorfní systémy rozšířeny, mohly by nakonec v určitých úlohách dosáhnout schopností lidské kůry mozkové, a to vše při využití zlomku energie dnešních superpočítačů spectrum.ieee.org.
Mike Davies (ředitel Intel’s Neuromorphic Computing Lab): „Výpočetní náklady dnešních AI modelů rostou neudržitelným tempem… Průmysl potřebuje zásadně nové přístupy, které budou schopné škálování.“ newsroom.intel.com Davies často hovoří o zdi energetické efektivity, na kterou AI naráží. Upozorňuje, že pouhé přidávání dalších GPU není dlouhodobě životaschopné kvůli omezením v oblasti energie a škálování. Tvrdí, že neuromorfní výpočty jsou jednou z mála cest, jak pokračovat v pokroku. Strategie Intelu toto přesvědčení odráží: investováním do neuromorfního výzkumu jako Loihi a Hala Point se snaží objevit nové algoritmy (například kontinuální učení, řídké kódování atd.), které by mohly učinit budoucí AI nejen rychlejší, ale mnohem efektivnější. Davies zdůraznil, jak neuromorfní čipy vynikají v úlohách jako adaptivní řízení a snímání, a předpovídá jejich integraci do větších AI systémů – možná AI server s několika neuromorfními akcelerátory vedle GPU, přičemž každý bude zpracovávat úlohy, na které je nejvhodnější. Jeho citát podtrhuje, že škálovatelnost v AI bude vyžadovat změnu paradigmatu, a neuromorfní design je jednou z těchto změn.
Carver Mead (průkopník neuromorfního inženýrství): (Z historického pohledu) Mead často vyjadřoval úžas nad efektivitou biologie. V rozhovorech říkal například: „Když máte 10¹¹ neuronů, které všechny počítají paralelně, můžete s jedním joulem energie udělat věci, na které by konvenční počítač potřeboval kilojouly nebo více.“ (parafrázováno z různých přednášek). Meadova vize z 80. let – že kombinace analogové fyziky s výpočetní technikou by mohla odemknout schopnosti podobné mozku – konečně přináší ovoce. Věří, že neuromorfní inženýrství je „přirozeným pokračováním Moorova zákona“ darpa.mil v jistém smyslu: jak škálování tranzistorů přináší klesající výnosy, musíme najít nové způsoby využití obrovského počtu tranzistorů, a jejich využití k napodobení mozkových obvodů (které upřednostňují energetickou efektivitu před přesností) je logickým dalším krokem. Podle jeho nedávných komentářů zůstává Mead optimistický, že nastupující generace inženýrů bude tyto myšlenky dále rozvíjet a že neuromorfní principy proniknou do budoucích výpočetních platforem (i když je Mead v důchodu, jeho odkaz je patrný v každém neuromorfním projektu).
Vwani Roychowdhury (profesor elektrotechniky, UCLA): „Vzhledem k tomu, že analogové systémy ještě nedosáhly technologické vyspělosti, tato práce představuje krátkodobou možnost, jak nasadit AI blízko místa, kde je potřeba.“ spectrum.ieee.org Roychowdhury toto hodnocení poskytl ohledně čipu NorthPole od IBM. Jako nezávislý akademik, který není přímo spojen s IBM ani Intelem, má jeho pohled váhu: uznává, že ačkoli velkou vizí jsou analogové neuromorfní procesory (které by teoreticky mohly být ještě efektivnější a více podobné mozku), faktem je, že tyto technologie zatím nejsou připravené. Mezitím čipy jako NorthPole ukazují, že digitální neuromorfní čipy mohou překlenout mezeru a přinést okamžité výhody pro nasazení edge AI spectrum.ieee.org. Jeho citace zdůrazňuje pragmatický pohled v komunitě: používat to, co funguje nyní (i když jde o digitálně simulované neurony), začít sklízet výhody a zároveň pokračovat ve výzkumu exotičtějších analogových zařízení pro budoucnost. Je to potvrzení, že neuromorfní technologie je dnes připravena pro určité úkoly.
Výzkumníci z Los Alamos National Laboratory: V článku z března 2025 výzkumníci AI z Los Alamos napsali, že „neuromorfní výpočetní technika, další generace AI, bude menší, rychlejší a efektivnější než lidský mozek.“ en.wikipedia.org Toto odvážné tvrzení odráží optimismus, který někteří odborníci mají ohledně konečného potenciálu neuromorfních návrhů. I když být „menší a rychlejší“ než lidský mozek je ambiciózní cíl (mozek je mimořádně výkonný stroj o výkonu 20 wattů), pointa je, že neuromorfní výpočetní technika by mohla přinést AI systémy, které nejenže dosáhnou lidské inteligence, ale v určitých operacích mozek překonají v rychlosti a efektivitě. Kontext tohoto citátu je myšlenka, že mozek, ač úžasný, je produktem biologie a má svá omezení – stroje inspirované mozkem by potenciálně mohly tato omezení překonat (například komunikací elektrickými signály na kratší vzdálenosti než biologické neurony, což by mohlo umožnit rychlejší šíření signálu, a použitím materiálů, které umožňují vyšší frekvence spouštění atd.). Je to dlouhodobá vize, ale je výmluvné, že seriózní výzkumníci takové možnosti zvažují.

Tyto pohledy dohromady vykreslují obraz oboru, který je zároveň progresivní i realistický. Odborníci uznávají překážky, ale je zřejmé, že jsou nadšeni z dalšího vývoje. Stálým tématem je, že neuromorfní výpočetní technika je vnímána jako klíč k budoucnosti výpočetní techniky – zejména pro AI a strojové učení. Nejde o to nahradit mozek nebo vytvořit cítící stroje, ale o inspirovat se biologií k překonání současných limitů. Jak to Modha výstižně shrnul, cílem je spojit to nejlepší z obou světů: mozku podobnou adaptabilitu a efektivitu s výhodami moderního křemíkového výpočetního výkonu spectrum.ieee.org.

Další čtení a zdroje

Pro ty, kteří se chtějí do problematiky neuromorfního výpočetnictví ponořit hlouběji, zde jsou některé důvěryhodné zdroje a odkazy:

IBM Research – Neuromorphic Computing: Přehledový článek IBM „Co je neuromorfní výpočetnictví?“ poskytuje srozumitelný úvod a zdůrazňuje projekty IBM jako TrueNorth a NorthPole ibm.com ibm.com.
Intel Neuromorphic Research Community: Zpravodajství a výzkumné blogy Intelu obsahují novinky o Loihi a Hala Point, včetně tiskové zprávy z dubna 2024 s podrobnostmi o specifikacích a cílech Hala Point newsroom.intel.com.
DARPA SyNAPSE Program: Oznámení DARPA z roku 2014 o čipu IBM TrueNorth nabízí pohled na motivace (energetická efektivita) a architekturu čipu darpa.mi l.
IEEE Spectrum: Říjnový článek z roku 2023 „IBM představuje čip inspirovaný mozkem pro rychlou a efektivní AI“ od Charlese Q. Choie podrobně zkoumá čip NorthPole a obsahuje komentáře odborníkůspectrum.ieee.org.
Nature a Nature Communications: Pro akademičtější pohled Nature Communications (duben 2025) publikoval „Cesta k obchodnímu úspěchu neuromorfních technologií“ nature.com, který rozebírá další směřování a zbývající výzvy. Science (říjen 2023) obsahuje technický článek o NorthPole pro ty, kteří se chtějí ponořit do detailů.
BuiltIn & Medium články: Technologický web BuiltIn má komplexní úvod do neuromorfního výpočetnictví, včetně výhod a výzev srozumitelně vysvětlených laikům builtin.com. Také někteří autoři na Medium napsali články (např. o tom, proč společnosti jako IBM a Intel investují do neuromorfních technologií) z pohledu široké veřejnosti medium.com.

Neuromorfní výpočetnictví je rychle se rozvíjející obor na pomezí informatiky, elektroniky a neurověd. Představuje odvážné nové pojetí toho, jak stavíme stroje, které „myslí“. Jak jsme si ukázali, cesta od konceptu k realitě trvá už desítky let, ale pokrok je nepopiratelný a zrychluje se. Pokud budou současné trendy pokračovat, čipy inspirované mozkem by brzy mohly doplnit CPU a GPU v našich zařízeních, čímž by se AI stala všudypřítomnou a ultra-efektivní. Slovy jednoho výzkumného týmu je neuromorfní technologie „další generací AI“ en.wikipedia.org – evolucí, která by mohla zásadně změnit výpočetní techniku, jak ji známe. Je to oblast, kterou se v příštích letech rozhodně vyplatí sledovat.

Zdroje:

IBM Research, „What is Neuromorphic Computing?“ (2024 )ibm.com
DARPA News, „SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip“ (srpen 2014) darpa.mil
Intel Newsroom, „Intel staví největší neuromorfní systém na světě (Hala Point)“ (17. dubna 2024) newsroom.intel.com
IEEE Spectrum, „IBM představuje čip inspirovaný mozkem pro rychlou a efektivní AI“ (23. října 2023) spectrum.ieee.org
BuiltIn, „What Is Neuromorphic Computing?“ (2023) builtin.com
Nature Communications, „Cesta k obchodnímu úspěchu neuromorfních technologií“ (15. dubna 2025) nature.com
Wikipedie, „Neuromorfní výpočetní technika“ (přístup 2025) en.wikipedia.org