Neuromorfisk computing: Hjerneinspireret teknologi, der revolutionerer AI og mere til

• Neuromorfisk computing efterligner hjernen ved at integrere hukommelse og beregning i netværk af kunstige neuroner og synapser, hvor SNN’er kommunikerer gennem spikes.
• TrueNorth-chippen fra IBM blev lanceret i 2014 som en del af DARPA SyNAPSE-programmet og havde 1 million neuroner, 256 millioner synapser, 5,4 milliarder transistorer og et strømforbrug under 100 milliwatt fordelt på 4.096 neurosynaptiske kerner.
• Loihi, Intels neuromorfe chip, blev annonceret i 2017 og var fuldt digital med 128 kerner, cirka 130.000 neuroner og 130 millioner synapser og indeholdt læring på chippen.
• NorthPole fra IBM, offentliggjort i 2023, har 22 milliarder transistorer i en 800 mm² pakke og eliminerer ekstern hukommelse, samtidig med at den kan køre vision-modeller som ResNet-50 og YOLO mere effektivt end NVIDIA V100.
• Hala Point blev annonceret i april 2024 og er verdens største neuromorfiske system med 1.152 Loihi 2-chips og cirka 1,15 milliarder neuroner, der opnår høj gennemstrømning og energieffektivitet, inklusive omkring 20 billiarder operationer per sekund.
• SpiNNaker fra University of Manchester består af over en million små processorer og er designet til at simulere omkring en milliard spikende neuroner i realtid.
• BrainScaleS i Heidelberg og EBRAINS-platformen bruger analoge kredsløb til at efterligne neuroner og gøre neurale processer hurtigere, med adgang via EBRAINS til forskere.
• BrainChip Akida IP er licenseret til bilsensor-moduler, og der findes neuromorfe kameraer, der kan persongenkende og gestusstyring lokalt og køre i måneder på ét batteri.
• Faglige udfordringer inkluderer, at neuromorfisk computing endnu ikke er moden, manglende industristandarder og benchmarks, samt at der mangler software og værktøj til spiking-netværk; open source Lava til Loihi blev gjort open source i 2022.
• Markedet forventes at vokse omkring 25–30% om året og nå flere milliarder dollars inden 2030, drevet af edge AI, IoT og behovet for bæredygtig AI.

Hvad er neuromorfisk computing (og hvordan fungerer det)?

Neuromorfisk computing – nogle gange kaldet hjerne-inspireret computing – er en tilgang til computerdesign, der efterligner strukturen og funktionen af den menneskelige hjerne ibm.com. I stedet for den traditionelle model, hvor separate enheder håndterer behandling og hukommelse, integrerer neuromorfe systemer disse funktioner i netværk af kunstige “neuroner” og “synapser”, meget lig en biologisk hjerne. Kort sagt er en neuromorf chip en computerchip, der fungerer som et netværk af hjerneceller, og behandler information gennem store mængder sammenkoblede neuroner en.wikipedia.org.

Kernen i neuromorfisk computing er spiking neural networks (SNNs) – netværk af kunstige neuroner, der kommunikerer via korte elektriske impulser kaldet “spikes”, analogt med spændingsspidser i biologiske neuroner ibm.com. Hver neuron akkumulerer indkommende signaler over tid og vil “fyre” en spike til andre neuroner kun når en bestemt tærskel er nået ibm.com. Hvis inputtene forbliver under tærsklen, forsvinder signalet til sidst (ofte beskrevet som neuronens ladning, der siver væk). Denne hændelsesdrevne stil af computing betyder, at i modsætning til konventionelle processorer, der arbejder kontinuerligt, forbliver neuromorfe chips for det meste inaktive og aktiverer kun neuroner, når der er data, der skal behandles pawarsaurav842.medium.com. Som resultat bruger de langt mindre energi – det meste af det “hjerne-lignende” netværk forbliver inaktivt indtil det er nødvendigt, præcis som vores hjerner har milliarder af neuroner, men kun en lille procentdel fyrer på et givent tidspunkt pawarsaurav842.medium.com.

En anden vigtig egenskab er, at behandling og hukommelse er samlokaliseret. I et neuromorfisk design kan hver neuron både lagre og behandle information, mens data i en klassisk computer konstant flyttes frem og tilbage mellem en CPU og separate hukommelsesbanker. Ved at indlejre hukommelse i de beregnende elementer (neuronerne) undgår neuromorfe chips flaskehalsen med datatransport, som findes i traditionelle arkitekturer spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Dette giver massiv parallelitet og effektivitet: mange neuroner arbejder samtidig, og kun lokal kommunikation er nødvendig. Som IBMs neuromorfiske forskningsleder Dharmendra Modha forklarer, “Hjernen er langt mere energieffektiv end moderne computere, blandt andet fordi den lagrer hukommelse sammen med beregning i hver neuron.” spectrum.ieee.org. I praksis fungerer neuromorfe systemer mere som levende neurale netværk end som konventionelle serielle computere, hvilket muliggør real-tids informationsbehandling og sparsom, hændelsesdrevet kommunikation mellem neuroner nature.com.

En kort historie og vigtige milepæle

Neuromorfisk computing lyder måske futuristisk, men dets konceptuelle oprindelse kan spores tilbage til 1980’erne. Udtrykket “neuromorfisk” (betyder “hjerneformet”) blev opfundet af Carver Mead, en Caltech-professor, der var pioner inden for dette felt i slutningen af 1980’erne colocationamerica.com. Dengang byggede Mead og hans kolleger som Misha Mahowald de første eksperimentelle “siliciumneuroner” og sensoriske chips – for eksempel en analog silicium-nethinde, der kunne registrere lys som et menneskeøje, og et silicium-cochlea, der behandlede lyd ibm.com. Disse tidlige chips demonstrerede, at elektroniske kredsløb kunne efterligne grundlæggende neurale funktioner, hvilket tændte visionen om, at computere en dag kunne fungere mere som hjerner.

Gennem 1990’erne og 2000’erne forblev neuromorfisk ingeniørarbejde primært på universiteter og i forskningslaboratorier, hvor det stille og roligt udviklede sig i baggrunden. En vigtig milepæl kom i 2014 med IBMs TrueNorth-chip, udviklet under DARPAs SyNAPSE-program. TrueNorth samlede 1 million “neuroner” og 256 millioner “synapser” på en enkelt chip, med imponerende 5,4 milliarder transistorer – alt sammen med et strømforbrug på under 100 milliwatt darpa.mil. Denne “hjerne på en chip”, inspireret af pattedyrs hjernestruktur, kunne udføre komplekse mønstergenkendelsesopgaver med to størrelsesordener mindre energi end konventionelle processorer darpa.mil. TrueNorths design var hændelsesdrevet og massivt parallelt: 4.096 neurosynaptiske kerner kommunikerede via spikes og demonstrerede muligheden for storskala neuromorfisk hardware. IBM sammenlignede TrueNorths skala (en million neuroner) med omtrent hjernen hos en bi eller kakerlak, og det beviste, at neuromorfe chips både kunne være energieffektive og i stand til hjerne-lignende opgaver darpa.mil.

Et andet spring kom i 2017, da Intel introducerede sin Loihi neuromorfe chip. Loihi var en fuldt digital neuromorfisk processor med 128 kerner med 130.000 neuroner og 130 millioner synapser implementeret i silicium pawarsaurav842.medium.com. Vigtigt var det, at Loihi havde indbygget læring på chippen: hver neuronkerne havde en indbygget læringsmotor, der gjorde det muligt for chippen at ændre synaptiske vægte og “lære” af mønstre over tid. I en demonstration viste Intel, at Loihi kunne lære at genkende duftene af farlige kemikalier – i bund og grund at lære en chip at lugte ved at behandle data fra lugtesensorer på en hjerne-lignende måde pawarsaurav842.medium.com. Denne selv-lærende evne fremhævede, hvordan neuromorfe systemer kan tilpasse sig i realtid, et skridt videre end blot at køre fortrænede neurale netværk.

Siden da er udviklingen accelereret. Universiteter har bygget specialiserede neuromorfe supercomputere som SpiNNaker (University of Manchester), en maskine med over en million små processorer designet til at simulere en milliard spikende neuroner i realtid pawarsaurav842.medium.com. I Europa støttede det tiårige Human Brain Project (2013–2023) neuromorfe platforme såsom BrainScaleS (Heidelberg Universitet), som bruger analoge elektroniske kredsløb til at efterligne neuroner, samt en version af SpiNNaker – begge tilgængelige for forskere via EBRAINS-forskningsinfrastrukturen ibm.com. Disse akademiske storskalaprojekter var milepæle i at demonstrere, hvordan neuromorfe principper kunne opskaleres.

På industrisiden fortsætter IBM, Intel og andre med at skubbe grænserne. IBMs seneste neuromorfe udvikling, afsløret i 2023, har kodenavnet NorthPole – en chip, der sammenfletter hukommelse og behandling endnu tættere. NorthPole opnår dramatiske forbedringer i hastighed og effektivitet, angiveligt 25× mere energieffektiv og 22× hurtigere end de bedste konventionelle AI-chips ved billedgenkendelsesopgaver spectrum.ieee.org. Den indeholder 22 milliarder transistorer i en 800 mm² pakke, og ved helt at eliminere ekstern hukommelse reducerer den drastisk energiforbruget til datatransport spectrum.ieee.org. IBM-forskere beskriver NorthPole som “et gennembrud i chiparkitektur, der leverer massive forbedringer i energi-, plads- og tidseffektivitet” research.ibm.com, baseret på erfaringer fra TrueNorth et årti tidligere. Parallelt lancerede Intel i 2021 en anden generations chip, Loihi 2, og i 2024 annoncerede de Hala Point, et neuromorft supersystem indeholdende 1.152 Loihi 2-chips med tilsammen 1,2 milliarder neuroner – omtrent svarende til hjernekapaciteten hos en lille fugl (en ugle) newsroom.intel.com. Hala Point, der er installeret på Sandia National Labs, er i øjeblikket verdens største neuromorfe computer og er beregnet til at udforske AI-forskning i hjerneskala.

Fra Carver Meads én-transistor-neuroner til nutidens milliard-neuron-systemer har neuromorf databehandling udviklet sig fra en nichepræget akademisk idé til en banebrydende teknologi. Historien er præget af stabile forbedringer i skala, energieffektivitet og realisme i hjerne-lignende behandling, hvilket baner vejen for den næste æra inden for databehandling.

Nøgleteknologier i neuromorf databehandling

Neuromorfisk computing samler innovationer inden for hardware-enheder og neurale netværksmodeller. Nogle af de vigtigste teknologier, der muliggør denne hjerneinspirerede tilgang, omfatter:

• Spiking Neural Networks (SNNs): Som nævnt er SNN’er den algoritmiske rygrad i neuromorfe systemer. De kaldes nogle gange “tredje generation” af neurale netværk pawarsaurav842.medium.com, idet de inkorporerer tidsaspektet i neuronmodeller. I modsætning til de stabile, kontinuerlige aktiveringer i standard kunstige neurale netværk kommunikerer spiking-neuroner med diskrete spikes, hvilket muliggør temporær kodning (information overføres via timingen af spikes) og hændelsesdrevet drift. SNN’er kan modellere fænomener som neuronal timing, refraktærperioder og plasticitet (læring via ændringer i synapsestyrke) mere naturligt end traditionelle netværk ibm.com. Dette gør dem velegnede til at behandle sensoriske datastrømme (syn, lyd osv.) i realtid. Udvikling af træningsalgoritmer til SNN’er er dog en kompleks opgave – forskere bruger metoder, der spænder fra at mappe trænede dybe netværk til spiking-ækvivalenter til bio-inspirerede læringsregler ibm.com. SNN’er er et levende forskningsområde og en kritisk del af det neuromorfe puslespil.
• Memristorer og nye enheder: Mange neuromorfe platforme bruger stadig konventionelle siliciumtransistorer, men der er stor interesse for nye enheder som memristorer (memory-resistorer). En memristor er et nanoskalært elektronisk element, der kan lagre data (som hukommelse) og udføre beregning (som en modstand/netværk) samtidigt ved at ændre sin modstand baseret på strømflow – det efterligner i bund og grund en synapses evne til at “huske” ved at styrke eller svække forbindelser ibm.com. Memristorer og andre resistive hukommelsesteknologier (f.eks. faseændringshukommelse, ferroelektriske enheder, spintroniske enheder) kan implementere “analoge” synapser, der opdateres kontinuerligt, hvilket muliggør in-memory computing-arkitekturer. Ved at integrere hukommelse i de samme fysiske enheder, der udfører beregning, nedbryder de yderligere adskillelsen, der er indbygget i det traditionelle computerparadigme. Disse nye komponenter lover effektivitetsgevinster i størrelsesordener; dog er de stadig eksperimentelle i 2025 og står over for udfordringer med pålidelighed og produktion. Som en ekspert bemærkede, har analoge neuromorfe systemer et enormt potentiale, men “er endnu ikke teknologisk modne”, hvilket er grunden til, at mange nuværende designs (som IBM’s NorthPole og Intels Loihi) holder sig til digitale kredsløb som en kortsigtet løsning spectrum.ieee.org.
• Asynkrone kredsløb og hændelsesdrevet hardware: Neuromorfe chips anvender ofte asynkron logik, hvilket betyder, at de ikke har en enkelt global clock, der styrer alle operationer i takt. I stedet er beregningen distribueret og hændelsesudløst. Når en neuron fyrer, aktiverer den nedstrøms neuroner; hvis der ikke er aktivitet, går dele af kredsløbet i dvale. Denne hardwaretilgang, nogle gange kaldet “clockless” eller hændelsesbaseret design, understøtter direkte de sparsomme, spike-drevne arbejdsbelastninger i SNN’er. Det er en afvigelse fra det synkrone design i de fleste CPU’er/GPU’er. For eksempel kørte IBMs TrueNorth fuldstændig asynkront, og dens neuroner kommunikerede via pakker i et netværk-på-chip, når hændelser opstod darpa.mil. Dette sparer ikke kun energi, men stemmer også overens med, hvordan biologiske neurale netværk arbejder parallelt uden en master clock.
• Compute-in-Memory-arkitektur: Et udtryk, der ofte forbindes med neuromorfe chips, er compute-in-memory, hvor hukommelseselementer (uanset om det er SRAM, ikke-flygtig hukommelse eller memristorer) er placeret sammen med beregningsenheder. Ved at gøre dette minimerer neuromorfe designs databevægelse – en af de største kilder til energiforbrug i computing newsroom.intel.com. I praksis kan det betyde, at hver neuronkerne på en chip har sin egen lokale hukommelse, der gemmer dens tilstand og synaptiske vægte, hvilket eliminerer konstante ture til off-chip DRAM. IBMs NorthPole-chip er et eksempel på dette: den eliminerer off-chip hukommelse helt, placerer alle vægte on-chip og får chippen til at fremstå som en “aktiv hukommelse”-enhed for et system spectrum.ieee.org. Compute-in-memory kan opnås digitalt (som NorthPole gør) eller med analoge midler (ved at bruge memristor crossbar arrays til at udføre matrixoperationer på stedet). Dette koncept er centralt for at opnå hjerne-lignende effektivitet.

Sammenfattende trækker neuromorf computing på neurovidenskab (spikende neuroner, plastiske synapser), ny hardware (memristorer, faseændringshukommelse), og ikke-traditionelt kredsløbsdesign (hændelsesdrevet, integration af hukommelse og beregning) for at skabe computersystemer, der opererer på helt andre principper end de strømslugende chips i dag.

Neuromorf vs. traditionelle computerparadigmer

For at forstå neuromorfisk computing, hjælper det at sammenligne det med den traditionelle Von Neumann-arkitektur, som har domineret siden midten af det 20. århundrede. I en klassisk computer (uanset om det er en PC eller en smartphone) er designet grundlæggende serielt og adskilt: en central processor henter instruktioner og data fra hukommelsen, udfører dem (én efter én, meget hurtigt) og skriver resultaterne tilbage til hukommelsen. Selv hvis moderne CPU’er og GPU’er bruger parallelle kerner eller pipelines, lider de stadig under den såkaldte Von Neumann-flaskehals – behovet for konstant at flytte data til og fra hukommelsen, hvilket koster tid og energi colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Forestil dig en kok, der skal løbe ud i spisekammeret for hver eneste ingrediens, før han hakker og blander; det svarer til, hvordan standardcomputere fungerer.

Neuromorfe computere fungerer derimod mere som et omfattende netværk af mini-processorer (neuroner), der alle arbejder parallelt, hver med sin egen lokale hukommelse. Der er ingen central clock eller programtæller, der går igennem instruktionerne serielt. I stedet foregår beregningen kollektivt og asynkront: tusinder eller millioner af neuroner udfører simple operationer samtidigt og kommunikerer resultater via spikes. Dette svarer til, hvordan den menneskelige hjerne håndterer opgaver – milliarder af neuroner fyrer parallelt, uden at en enkelt CPU styrer det hele. Resultatet er et system, der kan være massivt parallelt og hændelsesdrevet, håndtere mange signaler på én gang og naturligt vente, når der ikke er noget at lave.

Fordelene inkluderer hastighed gennem parallelisering og langt større energieffektivitet. En traditionel processor kan bruge 100 watt på at køre en stor AI-model, hovedsageligt på grund af at den vender milliarder af transistorer og flytter data ind og ud af hukommelsescacher. Til sammenligning bruger neuromorfe chips hændelser og sparsom aktivering: hvis kun 5% af neuronerne er aktive ad gangen, bruger de resterende 95% stort set ingen strøm. Denne {{T3}sparsom aktivitet er en af grundene til, at neuromorfe arkitekturer har vist op til 1000× bedre energieffektivitet på visse AI-opgaver sammenlignet med CPU’er/GPU’er medium.com. Faktisk fungerer den menneskelige hjerne, som vores neuromorfe design stræber efter at efterligne, på kun omkring 20 watt strøm (mindre end en svag pære), men overgår alligevel nutidens supercomputere på områder som syn og mønstergenkendelse medium.com. Som Intels neuromorfe laboratoriedirektør Mike Davies udtrykte det: “Omkostningerne ved nutidens AI-modeller stiger i et uholdbart tempo. Branchen har brug for fundamentalt nye tilgange, der kan skalere.” newsroom.intel.com Neuromorf databehandling tilbyder en sådan ny tilgang ved at integrere hukommelse med beregning og udnytte stærkt parallelle, hjerneinspirerede arkitekturer til at minimere databevægelse og energiforbrug newsroom.intel.com.

Det er dog vigtigt at bemærke, at neuromorf databehandling ikke er en direkte erstatning for al databehandling. Traditionelle deterministiske processorer er fremragende til præcise, lineære opgaver (som aritmetik, databaseforespørgsler osv.), mens neuromorfe systemer er bedst til sensoriske, perceptuelle og mønstergenkendende opgaver, hvor hjerneinspireret behandling kommer til sin ret. I mange fremtidsvisioner vil neuromorfe chips supplere klassiske CPU’er og GPU’er – og fungere som specialiserede co-processorer til AI-arbejdsbelastninger, der involverer perception, læring eller tilpasning, ligesom GPU’er i dag accelererer grafik og neurale netværksberegninger. De to paradigmer kan sameksistere, hvor neuromorf hardware håndterer de “hjerneagtige” opgaver på en fundamentalt mere effektiv måde. I bund og grund er Von Neumann-maskiner som sekventielle tal-knusere, mens neuromorfe maskiner er som parallelle mønstergenkendere – hver har sin plads.

Vigtige aktører og projekter, der driver neuromorf teknologi

Neuromorf databehandling er en tværfaglig indsats, der spænder over teknologivirksomheder, forskningslaboratorier og universiteter. Store virksomheder, startups og offentlige institutioner har alle kastet sig ind i kampen for at udvikle hjerneinspireret hardware og software. Her er nogle af de vigtigste aktører og projekter pr. 2025:

• IBM: IBM har været en pioner inden for kognitiv databehandlingsforskning. Ud over det banebrydende TrueNorth-chip (2014) med 1M neuroner, har IBMs forskningsteam ledet af Dharmendra Modha for nylig lanceret NorthPole (2023), en næste-generations neuromorfisk inference chip. NorthPoles gennembrud ligger i en tæt sammenkobling af beregning og hukommelse på chippen, hvilket giver hidtil uset effektivitet til AI-inferenceopgaver spectrum.ieee.org. IBM rapporterer, at NorthPole kan overgå selv de mest avancerede GPU’er på benchmarks som billedgenkendelse, mens den kun bruger en brøkdel af strømmen spectrum.ieee.org. IBMs langsigtede vision er at bruge sådanne chips til at drive AI-systemer, der er langt mere energieffektive, hvilket potentielt muliggør, at AI kan køre på alt fra datacentre til edge-enheder uden nutidens energibindinger.
• Intel: Intel har oprettet et dedikeret Neuromorphic Computing Lab og introduceret Loihi-chipfamilien. Den første Loihi (2017) og Loihi 2 (2021) er research chips, der stilles til rådighed for universiteter og virksomheder gennem Intels Neuromorphic Research Community. Intels tilgang er fuldt digital, men med asynkrone spiking-kerner og on-chip læring. I april 2024 annoncerede Intel Hala Point, i praksis en neuromorfisk supercomputer med over tusind Loihi 2-chips forbundet sammen newsroom.intel.com. Hala Point, der er installeret hos Sandia Labs, kan simulere over 1 milliard neuroner og bruges til at udforske storskala hjerneinspirerede algoritmer og kontinuerlige lærings-AI-systemer newsroom.intel.com. Intel ser neuromorfisk teknologi som nøglen til mere bæredygtig AI, med det mål drastisk at reducere strømforbruget til AI-modellers træning og inference newsroom.intel.com. Som Mike Davies bemærkede ved lanceringen, er det strømforbudt at skalere nutidens AI med nuværende hardware, så Intel satser på neuromorfe designs for at bryde igennem denne effektivitetsmur newsroom.intel.com.
• Qualcomm: Qualcomm har udforsket neuromorfe principper for lavenergi-AI på enheder. Allerede tidligt (omkring 2013-2015) udviklede de en platform kaldet “Zeroth” og demonstrerede spiking neural netværks-acceleratorer til opgaver som mønstergenkendelse på smartphones. I de senere år har Qualcomms neuromorfe indsats været mindre offentlig, men rapporter antyder, at de fortsætter F&U, især da neuromorf databehandling passer naturligt til ultra-lavenergi edge-AI (hvilket er et naturligt match for Qualcomms mobil- og indlejrede chipforretning) medium.com. Qualcomms interesse understreger, at selv mobilchipproducenter ser potentiale i hjerneinspirerede designs for at følge med AI-krav uden at tømme enhedernes batterier.
• BrainChip Holdings: En australsk startup, BrainChip, er en af de første til at kommercialisere neuromorf IP. Deres Akida neuromorfe processor er et fuldt digitalt, hændelsesbaseret design, der kan bruges som AI-accelerator i edge-enheder brainchip.com. BrainChip lægger vægt på realtidslæring og -inferens på små energibudgetter – for eksempel ved at tilføje lokal gestus- eller anomali-genkendelse til IoT-sensorer eller køretøjer uden cloud-forbindelse. Fra 2025 har BrainChip indgået partnerskaber for at integrere Akida i produkter, der spænder fra smarte sensorer til rumfartssystemer, og har endda demonstreret neuromorf databehandling til rumapplikationer (i samarbejde med organisationer som NASA og Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Startups som BrainChip illustrerer den voksende kommercielle interesse for at bringe neuromorf teknologi på markedet til edge-AI og IoT.
• Akademiske og statslige laboratorier: På det akademiske område har flere universiteter og koalitioner opbygget betydelige neuromorfe systemer. Vi nævnte SpiNNaker (University of Manchester, UK), som i 2018 opnåede et hardware-neuralt netværk med en million kerner, med det formål at modellere 1% af menneskehjernens neuroner i realtid pawarsaurav842.medium.com. Der er også BrainScaleS (Heidelberg Universitet, Tyskland), som bruger analoge kredsløb på store siliciumskiver til at efterligne neurale netværk med accelererede hastigheder (i praksis “spoler” de neurale processer frem for at studere læring). I USA har forskningsinstitutioner som Stanford (som skabte Neurogrid-systemet, der er i stand til at simulere en million neuroner ibm.com) og MIT, blandt andre, aktive neuromorfe ingeniørlaboratorier. Statens organer som DARPA har fortsat med at finansiere programmer (f.eks. det igangværende “Electronic Photonic Neural Networks”-program, der udforsker fotoniske neuromorfe chips). Imens har EU’s Human Brain Project (HBP) investeret massivt i neuromorfe infrastrukturer gennem sin Neuromorphic Computing Platform, og dets efterfølgende initiativer under EBRAINS forskningsinfrastrukturen fortsætter med at give forskere adgang til neuromorf hardware ibm.com.
• Andre industrideltagere: Ud over IBM og Intel har virksomheder som Samsung og HRL Laboratories eksperimenteret med neuromorf teknologi. I 2021 annoncerede Samsungs forskere en vision om at “kopiere og indsætte” hjernens neuronforbindelser på hukommelseschips, hvor de i bund og grund bruger 3D-hukommelsesarrays til at kortlægge en biologisk hjernes forbindelser som et neuromorft system – et ambitiøst mål, der stadig er langt fra praktisk implementering. HRL Labs (som ejes i fællesskab af Boeing og GM) udviklede en neuromorf chip med memristorer, der demonstrerede one-shot learning i 2019 (enheden kunne lære at genkende et mønster ud fra et enkelt eksempel). Også europæiske startups som GrAI Matter Labs (med sine GrAI “NeuronFlow”-chips ibm.com) og SynSense (et Zürich/Kina-baseret firma kendt for ultralavenergi-visionschips) er bemærkelsesværdige bidragydere.

Sammenfattende er det neuromorfe felt en samarbejdende blanding af teknologigiganter, der skubber grænserne, startups, der bringer innovation til specialiserede markeder, og akademiske konsortier, der udforsker nye grænser. Dette brede økosystem accelererer fremskridt og bringer neuromorfe idéer ud af laboratoriet og ind i virkelige anvendelser.

Nuværende anvendelser og virkelige brugsscenarier

Neuromorfisk computing er stadig en fremvoksende teknologi, så dens virkelige anvendelser er i deres spæde start – men der har været lovende demonstrationer på tværs af forskellige felter. Tænk på opgaver, som vores hjerner håndterer bemærkelsesværdigt godt (og effektivt), men som konventionelle computere har svært ved, og det er dér, neuromorfe systemer virkelig skinner. Her er nogle bemærkelsesværdige anvendelsestilfælde og potentielle applikationer:

• Autonome køretøjer: Selvstyrende biler og droner skal kunne reagere på dynamiske omgivelser i realtid. Neuromorfe chips, med deres hurtige parallelle behandling og lave strømforbrug, kan hjælpe køretøjer med at opfatte og træffe beslutninger mere som et menneske ville gøre. For eksempel kan en neuromorf processor modtage kamera- og sensordata og registrere forhindringer eller træffe navigationsbeslutninger med meget lav latenstid. IBM-forskere bemærker, at neuromorf computing kan muliggøre hurtigere kurskorrektioner og undgåelse af kollisioner i autonome køretøjer, alt imens energiforbruget reduceres dramatisk (vigtigt for elbiler og droner) ibm.com. I praksis kunne et spiking neuralt netværk analysere en bils omgivelser kontinuerligt, men kun aktivere neuroner, når der opstår en relevant begivenhed (som en fodgænger, der træder ud på vejen), hvilket muliggør hurtige reflekser uden at spilde energi på inaktiv beregning.
• Cybersikkerhed og anomali-detektion: Cybersikkerhedssystemer skal kunne opdage usædvanlige mønstre (potentielle indtrængninger eller svindel) i enorme datamængder. Neuromorfe arkitekturer er naturligt dygtige til mønstergenkendelse og kan bruges til at markere afvigelser i realtid. Fordi de er hændelsesdrevne, kan de overvåge netværkstrafik eller sensordata og kun reagere, når et virkelig unormalt mønster opstår. Dette muliggør trusselsdetektion i realtid med lav latenstid, og det er så energieffektivt, at et sådant system potentielt kunne køre kontinuerligt på beskedent hardware ibm.com. Nogle eksperimenter har brugt neuromorfe chips til at opdage netværksindtrængninger eller kreditkortsvindel ved at lære de “normale” mønstre og derefter opdage afvigelser uden at skulle gennemgå hvert datapunkt på en strømslugende CPU.
  • Edge AI og IoT-enheder: En af de mest umiddelbare anvendelser for neuromorfisk computing er i edge-enheder – såsom smarte sensorer, wearables eller husholdningsapparater – hvor strøm- og computeressourcer er begrænsede. Neuromorfe chips’ ultra-lave strømforbrug betyder, at de kan bringe AI-funktioner (som stemmegenkendelse, gestusgenkendelse eller hændelsesdetektion) til enheder uden behov for cloud-servere eller hyppige batteriopladninger ibm.com. For eksempel kunne en drone udstyret med en neuromorfisk visionssensor navigere og undgå forhindringer på egen hånd, og reagere lige så hurtigt og effektivt som en flagermus, der bruger ekkolokalisering. Droner med neuromorfiske visionssystemer har vist evnen til at bevæge sig gennem komplekst terræn og reagere på ændringer ved kun at øge beregningen, når der er ny sensorinput, ligesom en organismes hjerne fungerer builtin.com. Ligeledes kunne et smartwatch eller en sundhedsmonitor med en lille neuromorfisk chip kontinuerligt analysere biosignaler (puls, EEG osv.) lokalt, opdage anomalier som arytmier eller anfald i realtid, og gøre dette i flere dage på en enkelt batteriopladning – noget der er ekstremt svært med konventionelle chips. (Faktisk beskrev en nylig anekdote et neuromorfisk-drevet smartwatch, der opdagede en patients hjertearytmi med det samme, hvilket ville have været udfordrende med cloud-baseret analyse medium.com.)
• Mønstergenkendelse og kognitiv computing: Neuromorfe systemer er i sagens natur gode til opgaver, der involverer genkendelse af mønstre i støjfyldte data – det kan være billeder, lyde eller sensorsignaler. De er blevet anvendt i eksperimentelle opsætninger til billedgenkendelse, tale- og lydbehandling og endda lugtesans (som med Intels Loihi-chip, der lærer forskellige lugte) pawarsaurav842.medium.com. Neuromorfe chips kan også interagere med analoge sensorer (som dynamiske visionssensorer, der udsender spikes ved ændringer i en scene) for at skabe end-to-end neuromorfe sensorsystemer. Inden for medicin kunne neuromorfe processorer analysere strømme af biomedicinske signaler (for eksempel EEG-hjernebølger) og udpege vigtige hændelser eller mønstre til diagnosticering ibm.com. Deres evne til at lære og tilpasse sig betyder også, at de kunne personalisere mønstergenkendelse direkte på enheden – for eksempel kunne et neuromorfisk høreapparat løbende tilpasse sig den specifikke brugers omgivelser og forbedre, hvordan det filtrerer støj i forhold til tale.
• Robotik og realtidskontrol: Robotik kræver ofte tætte feedbacksløjfer til at styre motorer, fortolke sensorer og træffe beslutninger i farten. Neuromorfe controllere kan give robotter en form for reflekser og tilpasningsevne. Fordi de behandler information parallelt og kan lære af sensorisk feedback, er de velegnede til opgaver som at balancere, gribe eller gå i uforudsigeligt terræn. Forskere har brugt neuromorfe chips til at styre robotarme og -ben, hvor controlleren kan lære at justere motorsignaler baseret på sensorinput i realtid, ligesom et menneske lærer motoriske færdigheder. En fordel, man har observeret, er, at robotter drevet af spiking neurale netværk kan fortsætte med at fungere, selv hvis nogle neuroner fejler (en form for yndefuld nedbrydning), hvilket giver fejltolerance svarende til biologiske systemer colocationamerica.com. Virksomheder som Boston Dynamics har antydet, at de udforsker neuromorfi-inspirerede systemer for at forbedre robotters effektivitet og reaktionstid. I produktionen kunne et neuromorft visionssystem gøre det muligt for en robot at genkende objekter eller navigere på et travlt fabriksgulv mere naturligt og reagere hurtigere på pludselige ændringer builtin.com.
• Hjerne-maskine-grænseflader og neurovidenskab: Da neuromorfe chips fungerer efter principper, der ligger så tæt på biologiske hjerner, bruges de som værktøjer til at forstå neurovidenskab og endda til at interagere med levende neuroner. For eksempel kan forskere forbinde levende neurale kulturer til neuromorf hardware for at skabe hybride systemer, hvor chippen bruges til at stimulere eller overvåge de biologiske neuroner på måder, som almindelige computere ikke let kan gøre i realtid. Derudover hjælper neuromorfe modeller neuroforskere med at teste hypoteser om, hvordan visse neurale kredsløb i hjernen kunne fungere, ved at replikere disse kredsløb digitalt og se, om de opfører sig tilsvarende. Selvom dette er mere forskningsapplikationer end kommercielle, understreger de teknologiens alsidighed.

Det er værd at bemærke, at mange af disse anvendelser stadig er på prototype- eller forskningsstadiet. Neuromorf databehandling i 2025 er omtrent, hvor konventionel AI var i begyndelsen af 2010’erne – vi ser lovende demonstrationer og nicheanvendelser, men teknologien er først nu ved at bevæge sig ud af laboratoriet. Teknologikonsulenter som Gartner og PwC har nævnt neuromorf databehandling som en fremspirende teknologi, man skal holde øje med i de kommende år ibm.com. Forventningen er, at efterhånden som hardware og software modnes, vil vi se neuromorfe processorer muliggøre, at hverdagsenheder får perceptuel intelligens uden at kræve massive computerressourcer. Fra selvkørende biler til bittesmå medicinske implantater – ethvert scenarie, hvor vi har brug for realtids-AI i et strøm- eller pladskrævende miljø, kunne være en kandidat til neuromorfe løsninger.

Udfordringer og begrænsninger

På trods af sit spændende potentiale står neuromorfisk computing over for betydelige udfordringer på vejen mod bredere udbredelse. Mange af disse udfordringer skyldes, at neuromorfe tilgange er radikalt anderledes end status quo og kræver nytænkning inden for både hardware, software og endda uddannelse. Her er nogle af de vigtigste forhindringer og begrænsninger pr. 2025:

• Modenhed af teknologi: Neuromorfisk computing er endnu ikke en moden, udbredt teknologi. Gartners hype-cyklus ville placere den i de tidlige faser – lovende, men ikke klar til bred anvendelse ibm.com. Nuværende neuromorfe chips er for det meste forskningsprototyper eller enheder i begrænset produktion. Der findes endnu ingen bredt accepterede industristandarder for neuromorfisk hardwaredesign eller præstationsbenchmarks builtin.com. Dette gør det svært for potentielle brugere at evaluere og sammenligne systemer. Som følge heraf undersøger organisationer neuromorfisk teknologi med forsigtighed, velvidende at den stadig er under udvikling og måske ikke umiddelbart overgår konventionelle løsninger for alle problemer.
• Mangel på software og værktøjer: En af de største flaskehalse er softwareøkosystemet. Computerverdenen har i årtier været bygget op omkring Von Neumann-maskiner – programmeringssprog, compilere, operativsystemer og udviklerkompetencer antager alle en traditionel arkitektur. Neuromorfisk hardware kræver derimod en anden tilgang til programmering (mere om at designe neurale netværk og justere modeller end at skrive sekventiel kode). Som det er nu, “findes de rette softwareudviklingsværktøjer reelt ikke” til neuromorfe systemer, som en forsker udtrykte det builtin.com. Mange neuromorfe eksperimenter er afhængige af specialudviklet software eller tilpasninger af neurale netværksrammer. Der arbejdes på sagen (for eksempel Intels open source-rammeværk Lava til Loihi, eller universitetsprojekter som Nengo), men der findes endnu ikke en samlet, brugervenlig platform, der svarer til TensorFlow eller PyTorch for spiking neural networks i stor skala. Denne stejle læringskurve begrænser udbredelsen – en typisk AI-udvikler kan ikke uden videre tage en neuromorf chip i brug og implementere en applikation uden omfattende omskoling. Forbedring af softwarestakken, biblioteker og simulatorer er en kritisk opgave for fællesskabet.
• Programmeringsparadigmeskifte: Relateret til værktøjsproblemet er et fundamentalt paradigmeskifte i tænkning. At programmere et neuromorft system er ikke som at skrive et Python-script; det minder mere om at designe og træne en hjerne-lignende model. Udviklere skal have kendskab til neurovidenskabelige begreber (spikerater, synaptisk plasticitet) ud over datalogi. Det betyder, at der er en høj adgangsbarriere. Det anslås, at kun et par hundrede mennesker på verdensplan i dag er egentlige eksperter i neuromorf databehandling builtin.com. At bygge bro over denne talentkløft er en udfordring – vi skal enten uddanne flere i dette tværfaglige felt eller skabe mere avancerede værktøjer, der abstraherer kompleksiteten væk. Indtil da vil neuromorf databehandling forblive noget eksklusivt, primært tilgængeligt for specialiserede forskningsgrupper.
• Hardware-skalerbarhed og produktion: At bygge neuromorf hardware, der pålideligt efterligner hjernens kompleksitet, er ekstremt udfordrende. Mens digitale chips som Loihi og TrueNorth har vist, at vi kan skalere til en million neuroner eller mere, er det stadig langt fra muligt at opnå hjerneskala (86 milliarder neuroner i en menneskehjerne). Endnu vigtigere er, at analoge tilgange (ved brug af memristorer osv.), som måske bedst kan efterligne synapser, er endnu ikke klar til produktion – der er brug for nye materialer og fremstillingsprocesser for at gøre dem stabile og reproducerbare spectrum.ieee.org. De mest avancerede analoge enheder oplever ofte problemer som enhedsvariabilitet, drift eller begrænset holdbarhed. Digitale neuromorfe chips udnytter derimod standard CMOS-produktion, men kan ofre noget effektivitet eller tæthed sammenlignet med analoge. Der er også udfordringen med at integrere neuromorfe chips i eksisterende computersystemer (kommunikationsgrænseflader, formfaktorer osv.). IBMs NorthPole-chip forsøger at løse dette ved at fremstå som en “aktiv hukommelse” for et værtsystem spectrum.ieee.org, men sådanne integrationsløsninger er stadig eksperimentelle. Kort sagt, neuromorf hardware er på tærsklen – lovende, men der er brug for mere forskning og udvikling for at gøre det robust, skalerbart og omkostningseffektivt til masseproduktion.
• Standardisering og benchmarks: I konventionel databehandling har vi veldefinerede benchmarks (SPEC for CPU’er, MLPerf for AI-acceleratorer osv.) og målinger for ydeevne. For neuromorfe systemer er det endnu ikke klart, hvordan man retfærdigt måler og sammenligner ydeevne. Hvis én chip kører et spiking neuralt netværk og en anden kører et standard neuralt netværk, hvordan sammenligner vi så “nøjagtighed” eller “gennemløb” på en given opgave? Nye benchmarks, der spiller på neuromorfes styrker (som kontinuerlig læring eller energibegrænset mønstergenkendelse), er under udvikling, men indtil fællesskabet bliver enige om dem, er det svært at bevise værdien af neuromorfe løsninger for udenforstående builtin.com. Denne mangel på standardiserede målinger og arkitektur betyder også, at det kan være problematisk at dele resultater på tværs af forskningsgrupper – det, der virker på én chip, kan måske ikke overføres til en anden, hvis deres neuronmodeller eller værktøjskæder er forskellige.
• Kompatibilitet med eksisterende AI: I øjeblikket kører det meste af verdens AI på dybe læringsmodeller, der er optimeret til GPU’er og TPU’er. Disse modeller bruger højpræcisionsaritmetik, tætte matrixmultiplikationer osv., hvilket ikke er direkte kompatibelt med spiking neuromorf hardware. For at udnytte neuromorf effektivitet skal man ofte konvertere eller genoptræne et standard neuralt netværk til et spiking neuralt netværk, en proces der kan medføre et vist tab af nøjagtighed builtin.com. Nogle opgaver kan opleve forringet ydeevne, når de tvinges ind i spiking-paradigmet. Desuden er visse AI-algoritmer (som store transformere brugt i sprogmodeller) endnu ikke åbenlyst egnede til spiking-implementeringer. Det betyder, at neuromorfe chips i øjeblikket udmærker sig i nicheområder (f.eks. vision, sensorbehandling, simpel forstærkningslæring), men de er ikke en universalløsning for alle AI-problemer på nuværende tidspunkt. Forskere arbejder på hybride tilgange og bedre træningsteknikker for at lukke nøjagtighedsgabet, men det er fortsat en udfordring at sikre, at et neuromorft system kan opnå samme resultatkvalitet som et konventionelt for en given applikation.
• Markeds- og økosystemudfordringer: Fra et forretningsperspektiv søger neuromorf databehandling stadig sin “killer app” og en klar vej til kommercialisering. Investorer og virksomheder er forsigtige, fordi teknologiens tidshorisont for tilbagebetaling er usikker. En analyse fra begyndelsen af 2025 beskrev neuromorf databehandling som en “lovende innovation med hårde markedsudfordringer,” og bemærkede, at selvom potentialet er stort, gør manglen på umiddelbart indtægtsgivende applikationer det til et risikabelt sats for virksomheder omdia.tech.informa.com. Der er et slags hønen-og-ægget-problem: hardwareproducenter venter på efterspørgsel for at retfærdiggøre produktion i stor skala, men slutbrugere venter på tilgængelige chips for at retfærdiggøre udvikling af applikationer. Ikke desto mindre vokser momentum, og nicheimplementeringer (som neuromorfe chips i rumfartssatellitter eller militærsensorer, hvor strømforbruget er kritisk) begynder at vise reel værdi, hvilket gradvist kan udvide markedet.

Sammenfattende er neuromorfisk computing i 2025 på forsknings- og ingeniørkunstens frontlinje. Området står over for ikke-trivielle udfordringer inden for teknologisk udvikling, værktøjer og opbygning af økosystemer. Alligevel er ingen af disse udfordringer fundamentale stopklodser – de minder om de forhindringer, som de tidlige parallelle computere eller de første GPU’er til generel databehandling stod overfor. Efterhånden som fællesskabet arbejder med standardisering, forbedrer hardware og uddanner flere udviklere, kan vi forvente, at mange af disse begrænsninger vil blive reduceret i de kommende år. Et Nature-perspektiv i 2025 bemærkede optimistisk, at efter nogle fejlslagne forsøg lover sammenfaldet af nylige fremskridt (bedre træningsalgoritmer, forbedringer i digitalt design og in-memory computing) “nu udbredt kommerciel anvendelse” af neuromorfisk teknologi, forudsat at vi løser, hvordan vi programmerer og implementerer disse systemer i stor skala nature.com. Der arbejdes aktivt på disse løsninger, og det kommende årti vil sandsynligvis afgøre, hvor langt neuromorfisk computing kommer herfra.

Seneste udvikling og nyheder (pr. 2025)

De seneste par år har budt på betydningsfulde milepæle og fornyet interesse for neuromorfisk computing, hvilket indikerer, at feltet er ved at få momentum. Her er nogle af de seneste udviklinger frem til 2025:

• Intels Hala Point – Skubber grænserne for neuromorfisk skala: I april 2024 annoncerede Intel Hala Point, det største neuromorfe computersystem nogensinde bygget newsroom.intel.com. Hala Point samler 1.152 Loihi 2-chips og opnår en neuralkapacitet på omkring 1,15 milliarder neuroner (sammenligneligt med en uglens hjerne) newsroom.intel.com. Det er installeret på Sandia National Laboratories og bruges som en forskningsplatform til at skalere neuromorfe algoritmer op. Bemærkelsesværdigt har Hala Point demonstreret evnen til at køre almindelige AI-arbejdsbelastninger (som dybe neurale netværk) med hidtil uset effektivitet – og opnår 20 billiarder operationer per sekund med over 15 billioner operationer per sekund per watt i tests newsroom.intel.com. Intel hævder, at dette matcher eller overgår ydeevnen af klynger af GPU’er/CPU’er på disse opgaver, men med langt bedre energieffektivitet newsroom.intel.com. Betydningen er, at neuromorfe systemer ikke længere blot er legetøjsmodeller; de tackler AI-opgaver i skalaer, der er relevante for industrien, hvilket antyder, at neuromorfe tilgange kunne supplere eller endda konkurrere med nuværende AI-acceleratorer i fremtiden. Mike Davies fra Intel Labs bemærkede, at Hala Point kombinerer deep learning-effektivitet med “ny, hjerneinspireret læring” for at udforske mere bæredygtig AI, og at sådan forskning kunne føre til AI-systemer, der lærer kontinuerligt i stedet for den nuværende ineffektive trænings-efterfulgt-af-implementering-cyklus newsroom.intel.com.
• IBMs NorthPole og videnskabeligt gennembrud: I slutningen af 2023 offentliggjorde IBM detaljer om deres NorthPole-chip i tidsskriftet Science, hvilket vakte betydelig opmærksomhed spectrum.ieee.org. NorthPole er ikke kun vigtig på grund af dens rå specifikationer (nævnt tidligere), men fordi den viser en klar vej til at integrere neuromorfe chips i konventionelle systemer. Udefra fungerer den som en hukommelseskomponent, hvilket betyder, at den kan placeres på en computers hukommelsesbus og arbejde sammen med eksisterende CPU’er spectrum.ieee.org. Denne form for integration er afgørende for kommercialisering. Science-artiklen demonstrerede, at NorthPole kunne køre vision-AI-modeller (som ResNet-50 til billedklassificering og YOLO til objektdetektion) dramatisk hurtigere og mere effektivt end et NVIDIA V100 GPU – og endda overgå den topmoderne NVIDIA H100 i energieffektivitet med omkring 5× spectrum.ieee.org. En uafhængig ekspert, professor Vwani Roychowdhury fra UCLA, kaldte arbejdet “a tour de force of engineering,” og bemærkede, at fordi analog neuromorf teknologi endnu ikke er klar, “presents a near-term option for AI to be deployed close to where it is needed.” spectrum.ieee.org. Med andre ord viste IBM, at neuromorfe chips allerede nu kan få praktisk betydning ved brug af nutidens produktionsteknologi. Denne udvikling blev bredt dækket i teknologimedierne og blev set som et stort skridt mod at bringe neuromorfe idéer ud i virkelige produkter.
• Hjerneinspireret AI til rumfart og forsvar: I 2022 og 2023 begyndte agenturer som NASA og det amerikanske forsvarsministerium at eksperimentere med neuromorfe processorer til specialiserede formål. NASA testede en neuromorf chip (Loihi) til satellitbilledbehandling og navigation af rumfartøjer, hvor strålingsmodstand og lavt strømforbrug er afgørende. Ideen er, at en lille neuromorf co-processor på en satellit kan analysere sensordata ombord (f.eks. opdage træk på en planets overflade eller uregelmæssigheder i rumfartøjets telemetri) uden at skulle kommunikere kontinuerligt med Jorden, hvilket sparer båndbredde og strøm. Air Force Research Lab indgik partnerskab med startups (f.eks. BrainChip) for at undersøge, om neuromorf teknologi kunne map complex sensor signals for autonomous aircraft eller missildetektionssystemer embedded.com. Den ekstreme energieffektivitet og realtidslæring i neuromorfe systemer er meget attraktiv for autonome militærsystemer, der kører på batteri eller solenergi. Disse projekter er for det meste i testfasen, men de signalerer voksende tillid til neuromorf hardwares pålidelighed uden for laboratoriet.
• Kommercielle Edge AI-produkter: I 2025 ser vi de første kommercielle produkter, der integrerer neuromorf teknologi. BrainChips Akida IP er for eksempel blevet licenseret til brug i bilsensor-moduler – et eksempel er brugen af neuromorfe netværk til at analysere data fra en bils dæktryksensorer for at opdage dækslip eller ændringer i vejforhold i realtid. Et andet eksempel er inden for smarte hjem-enheder: et neuromorf-aktiveret kamera, der kan udføre persongenkendelse og gestusstyring direkte på enheden og køre i måneder på ét enkelt batteri. Disse er endnu ikke kendte mærker i husholdningerne, men de viser, at neuromorf databehandling finder vej ind i nicheprægede, højværdiprodukter. Analytikere forudser, at efterhånden som Internet of Things (IoT) vokser, vil behovet for små, strømbesparende AI-løsninger eksplodere, og neuromorfe chips kan tage en betydelig del af det marked, hvis de viser sig lette at integrere. Markedsundersøgelser forudser hurtig vækst i omsætningen for neuromorf databehandling over det næste årti – i størrelsesordenen 25-30% årlig vækstrate – hvilket potentielt kan skabe et marked på flere milliarder dollars inden 2030 builtin.com.
• Globalt samarbejde og konferencer: Det neuromorfe fællesskab har aktivt delt fremskridt. Konferencer som Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) og IEEE’s Neuro Inspired Computational Elements (NICE) har oplevet en stigning i deltagelse. I 2023 viste Telluride-workshoppen neuromorf-styrede robot-hunde, ansigtsgenkendelsesdemoer, der kørte på enkeltkort neuromorfe systemer, og flere neuromorfe sensorfusionsapplikationer. Derudover vokser open source-indsatsen – for eksempel er Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker)-kode og simulatorer tilgængelige for forskere verden over, og Intels Lava-software til Loihi blev gjort open source i slutningen af 2022, hvilket inviterer fællesskabet til at bidrage med algoritmer og anvendelsestilfælde.
• AI’s energikrise og neuromorf håb: Et tema i de seneste nyheder er AI’s energiforbrug. Med store sprogmodeller og AI-tjenester, der bruger stadig mere strøm (nogle estimater anslår, at AI-industrien bruger en enorm og voksende andel af verdens elforbrug), fremhæves neuromorf databehandling ofte som en mulig løsning. I begyndelsen af 2025 påpegede en artikel på Medium, at AI’s energiforbrug er eksploderende, og omtalte neuromorfe chips som “AI’s grønne, kloge fremtid”, og foreslog, at 2025 kunne blive et vendepunkt, hvor industrien for alvor ser mod hjerneinspirerede chips for at begrænse strømforbruget medium.com. Denne fortælling har vundet indpas i tech-journalistik og på AI-konferencer: grundlæggende neuromorf databehandling for bæredygtig AI. Også regeringer begynder gennem initiativer for energieffektiv databehandling at støtte neuromorf forskning med det dobbelte mål at opretholde AI’s præstationsvækst og samtidig begrænse energi- og CO2-omkostninger.

Alle disse udviklinger tegner et billede af et felt, der hurtigt bevæger sig fremad på flere fronter: videnskabelig forståelse, ingeniørmæssige præstationer og indledende kommercielle forsøg. Der er en fornemmelse af, at neuromorfisk computing bevæger sig fra en lang inkubationsperiode til en fase med praktisk demonstration. Selvom det endnu ikke er blevet “mainstream”, tyder fremskridtene i 2023–2025 på, at det kan ændre sig i de kommende år. Konsensus i fællesskabet er, at hvis de resterende forhindringer (især software og skalerbarhed) overvindes, kan neuromorfisk teknologi blive en game-changer for at muliggøre den næste bølge af AI – en, der er mere adaptiv, altid-aktiv og energieffektiv end det, vi kan opnå med eksisterende arkitekturer.

Ekspertperspektiver på fremtiden

For at runde denne oversigt af er det oplysende at høre hvad eksperter på området siger om neuromorfisk computing og dets fremtid. Her er nogle indsigtsfulde citater og synspunkter fra førende forskere og branchefolk:

• Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, Chief Scientist for Brain-Inspired Computing): “NorthPole udvisker grænserne mellem hjerneinspireret computing og siliciumoptimeret computing, mellem beregning og hukommelse, mellem hardware og software.” spectrum.ieee.org Modha understreger, at IBMs tilgang med NorthPole udvisker traditionelle skel i computerdesign – og skaber en ny type chip, der både er processor og hukommelse, både hardware og algoritme. Han har længe argumenteret for, at samlokalisering af hukommelse og beregning er nøglen til at opnå hjerne-lignende effektivitet. Efter hans mening kræver ægte neuromorfe chips, at hele stakken gentænkes, og NorthPoles succes med at overgå GPU’er er et bevis på, at denne ukonventionelle tilgang virker. Modha har endda foreslået, at hvis neuromorfe systemer skaleres op, kan de måske en dag nærme sig den menneskelige cortex’ kapaciteter for visse opgaver, alt imens de bruger en brøkdel af strømmen fra nutidens supercomputere spectrum.ieee.org.
• Mike Davies (Direktør for Intels Neuromorphic Computing Lab): “Omkostningerne ved nutidens AI-modeller stiger i et uholdbart tempo… Branchen har brug for fundamentalt nye tilgange, der kan skalere.” newsroom.intel.com Davies taler ofte om strømforbrugsmuren, som AI rammer. Han bemærker, at det ikke er en holdbar løsning på lang sigt blot at tilføje flere GPU’er til problemet på grund af energi- og skaleringsbegrænsninger. Neuromorfisk computing, argumenterer han, er en af de få veje til fortsat fremgang. Intels strategi afspejler denne overbevisning: ved at investere i neuromorfisk forskning som Loihi og Hala Point, sigter de mod at opdage nye algoritmer (som kontinuerlig læring, sparsom kodning osv.), der kan gøre fremtidens AI ikke bare hurtigere, men meget mere effektiv. Davies har fremhævet, hvordan neuromorfe chips udmærker sig i opgaver som adaptiv kontrol og sansning, og han forudser, at de vil blive integreret i større AI-systemer – måske en AI-server med et par neuromorfe acceleratorer ved siden af GPU’er, hvor hver håndterer de arbejdsbyrder, de er bedst til. Hans citat understreger, at skalerbarhed i AI vil kræve paradigmeskift, og neuromorfisk design er et sådant skift.
• Carver Mead (Pioner inden for neuromorfisk ingeniørkunst): (Fra et historisk perspektiv) Mead har ofte udtrykt beundring for biologisk effektivitet. I interviews har han sagt ting som: “Når du har 10¹¹ neuroner, der alle regner parallelt, kan du gøre ting med én joule energi, som en konventionel computer ville bruge kilojoule eller mere på.” (parafraseret fra forskellige foredrag). Meads vision fra 1980’erne – at blande analog fysik med computing kunne låse op for hjerne-lignende evner – bærer endelig frugt. Han mener, at neuromorfisk ingeniørkunst er “den naturlige fortsættelse af Moore’s Lov” darpa.mil på en måde: efterhånden som transistor-skalering giver faldende udbytte, må vi finde nye måder at bruge store mængder transistorer på, og at bruge dem til at efterligne hjernekredsløb (som prioriterer energieffektivitet over præcision) er et logisk næste skridt. Ifølge hans seneste kommentarer er Mead fortsat optimistisk omkring, at den kommende generation af ingeniører vil fortsætte med at forfine disse ideer, og at neuromorfe principper vil gennemsyre fremtidens computerplatforme (selvom Mead er pensioneret, hviler hans arv tungt over ethvert neuromorfisk projekt).
• Vwani Roychowdhury (professor i elektroteknik, UCLA): “Da analoge systemer endnu ikke har opnået teknologisk modenhed, præsenterer dette arbejde en mulighed på kort sigt for, at AI kan implementeres tæt på, hvor det er nødvendigt.” spectrum.ieee.org Roychowdhury gav denne vurdering i forbindelse med IBMs NorthPole-chip. Som en uafhængig akademiker, der ikke er direkte tilknyttet IBM eller Intel, har hans perspektiv vægt: han anerkender, at selvom den store vision måske er analoge neuromorfe processorer (som i teorien kunne være endnu mere effektive og hjerne-lignende), så er de ganske enkelt ikke klar endnu. I mellemtiden viser chips som NorthPole, at digitale neuromorfe chips kan bygge bro og levere umiddelbare fordele for edge AI-implementering spectrum.ieee.org. Hans citat fremhæver et pragmatisk synspunkt i miljøet: brug det, der virker nu (selv hvis det er digitalt simulerede neuroner) for at begynde at høste fordelene, og fortsæt forskningen i mere eksotiske analoge enheder til fremtiden. Det er en tilkendegivelse af, at neuromorf teknologi er klar til visse opgaver i dag.
• Forskere fra Los Alamos National Laboratory: I en artikel fra marts 2025 skrev AI-forskere ved Los Alamos, at “neuromorf databehandling, den næste generation af AI, vil være mindre, hurtigere og mere effektiv end den menneskelige hjerne.” en.wikipedia.org Denne dristige påstand afspejler den optimisme, som nogle eksperter har omkring det ultimative potentiale i neuromorfe designs. At være “mindre og hurtigere” end den menneskelige hjerne er et ambitiøst mål (hjernen er en usædvanligt kraftfuld 20-watt maskine), men pointen er, at neuromorf databehandling kunne bane vejen for AI-systemer, der ikke kun nærmer sig menneskelignende intelligens, men faktisk overgår hjernen i rå hastighed og effektivitet for visse operationer. Konteksten for det citat er idéen om, at hjerner, selvom de er fantastiske, er et produkt af biologien og har begrænsninger – maskiner inspireret af hjerner kunne potentielt optimere ud over disse begrænsninger (for eksempel kan kommunikation via elektriske signaler over kortere afstande end biologiske neuroner muliggøre hurtigere signaloverførsel, og brugen af materialer, der tillader højere fyringsfrekvenser, osv.). Det er en langsigtet vision, men det siger noget, at seriøse forskere overvejer sådanne muligheder.

Disse perspektiver tilsammen tegner et billede af et felt, der både er fremadskuende og jordnært. Eksperterne anerkender udfordringerne, men er tydeligvis begejstrede for udviklingen. Det gennemgående tema er, at neuromorf databehandling ses som nøglen til fremtidens computing – især for AI og maskinlæring. Det handler ikke om at erstatte hjernen eller skabe sansende maskiner, men om at hente inspiration fra biologien for at overvinde nuværende begrænsninger. Som Modha smukt opsummerede, er målet at forene det bedste fra begge verdener: hjerne-lignende tilpasningsevne og effektivitet med fordelene ved moderne siliciumbaseret computing spectrum.ieee.org.

Yderligere læsning og ressourcer

For dem, der er interesserede i at udforske neuromorfisk computing mere indgående, er her nogle troværdige kilder og referencer:

• IBM Research – Neuromorfisk Computing: IBMs oversigtsartikel “Hvad er neuromorfisk computing?” giver en letforståelig introduktion og fremhæver IBMs projekter som TrueNorth og NorthPole ibm.comibm.com.
• Intel Neuromorphic Research Community: Intels newsroom og forskningsblogs har opdateringer om Loihi og Hala Point, inklusive pressemeddelelsen fra april 2024, der beskriver Hala Points specifikationer og mål newsroom.intel.com.
• DARPA SyNAPSE Program: DARPAs meddelelse fra 2014 om IBM TrueNorth-chippen giver indsigt i motivationerne (energieffektivitet) og chippens arkitektur darpa.mil.
• IEEE Spectrum: Artiklen fra oktober 2023 “IBM lancerer hjerneinspireret chip til hurtig, effektiv AI” af Charles Q. Choi undersøger NorthPole-chippen i detaljer og inkluderer kommentarer fra eksperterspectrum.ieee.org.
• Nature og Nature Communications: For et mere akademisk perspektiv udgav Nature Communications (april 2025) “The road to commercial success for neuromorphic technologies” nature.com, som diskuterer vejen frem og de resterende udfordringer. Science (okt. 2023) har den tekniske artikel om NorthPole for dem, der ønsker at dykke ned i detaljerne.
• BuiltIn & Medium-artikler: Tech-siden BuiltIn har en omfattende introduktion til neuromorfisk computing, inklusive fordele og udfordringer forklaret i lægmandstermer builtin.com. Derudover har nogle skribenter på Medium skrevet artikler (f.eks. om hvorfor virksomheder som IBM og Intel investerer i neuromorfisk teknologi) med et perspektiv for den brede offentlighed medium.com.

Neuromorfisk computing er et hurtigt udviklende felt i krydsfeltet mellem datalogi, elektronik og neurovidenskab. Det repræsenterer en dristig nytænkning af, hvordan vi bygger maskiner, der “tænker.” Som vi har set, har rejsen fra koncept til virkelighed taget årtier, men fremskridtene er ubestridelige og accelererende. Hvis de nuværende tendenser fortsætter, kan hjerneinspirerede chips snart supplere CPU’er og GPU’er i vores enheder, hvilket vil gøre AI allestedsnærværende og ultra-effektiv. Med ordene fra et forskerteam er neuromorfisk teknologi klar til at blive “den næste generation af AI” en.wikipedia.org – en udvikling, der fundamentalt kan ændre computing, som vi kender det. Det er et område, der er værd at holde øje med i de kommende år.

Kilder:

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