Obliczenia neuromorficzne: Rewolucja w AI i nie tylko inspirowana mózgiem

Czym jest obliczanie neuromorficzne (i jak działa)?

Obliczanie neuromorficzne – czasami nazywane obliczaniem inspirowanym mózgiem – to podejście do projektowania komputerów, które naśladuje strukturę i funkcjonowanie ludzkiego mózgu ibm.com. Zamiast tradycyjnego modelu, w którym oddzielne jednostki odpowiadają za przetwarzanie i pamięć, systemy neuromorficzne integrują te funkcje w sieciach sztucznych „neuronów” i „synaps”, podobnie jak biologiczny mózg. Mówiąc prościej, chip neuromorficzny to układ komputerowy działający jak sieć komórek mózgowych, przetwarzający informacje za pomocą dużej liczby połączonych neuronów en.wikipedia.org.

U podstaw obliczeń neuromorficznych leżą kolczaste sieci neuronowe (SNN) – sieci sztucznych neuronów komunikujących się za pomocą krótkich impulsów elektrycznych zwanych „kolcami”, analogicznych do impulsów napięcia w neuronach biologicznych ibm.com. Każdy neuron gromadzi sygnały wejściowe w czasie i „wystrzeliwuje” impuls do innych neuronów tylko po osiągnięciu określonego progu ibm.com. Jeśli sygnały wejściowe pozostają poniżej progu, sygnał ostatecznie zanika (często opisuje się to jako „wyciekający ładunek” neuronu). Ten zdarzeniowy styl obliczeń oznacza, że w przeciwieństwie do konwencjonalnych procesorów pracujących nieprzerwanie, chipy neuromorficzne pozostają głównie w stanie bezczynności i aktywują neurony tylko wtedy, gdy pojawiają się dane do przetworzenia pawarsaurav842.medium.com. W rezultacie zużywają znacznie mniej energii – większość „mózgopodobnej” sieci pozostaje nieaktywna, dopóki nie jest potrzebna, tak jak nasze mózgi mają miliardy neuronów, ale tylko niewielki procent jest aktywny w danym momencie pawarsaurav842.medium.com.

Kolejną kluczową cechą jest to, że przetwarzanie i pamięć są współlokalizowane. W projekcie neuromorficznym każdy neuron może zarówno przechowywać, jak i przetwarzać informacje, podczas gdy w klasycznym komputerze dane są nieustannie przesyłane tam i z powrotem między procesorem a oddzielnymi bankami pamięci. Poprzez osadzenie pamięci w elementach obliczeniowych (neuronach), układy neuromorficzne unikają wąskiego gardła związanego z przesyłaniem danych w tradycyjnych architekturach spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. To zapewnia ogromną równoległość i wydajność: wiele neuronów pracuje jednocześnie, a potrzebna jest jedynie lokalna komunikacja. Jak wyjaśnia lider badań neuromorficznych IBM, Dharmendra Modha, „Mózg jest znacznie bardziej energooszczędny niż współczesne komputery, częściowo dlatego, że w każdym neuronie pamięć jest połączona z obliczeniami.” spectrum.ieee.org. W praktyce systemy neuromorficzne działają bardziej jak żywe sieci neuronowe niż konwencjonalne komputery szeregowe, umożliwiając przetwarzanie informacji w czasie rzeczywistym i rzadką, zdarzeniową komunikację między neuronami nature.com.

Krótka historia i kluczowe kamienie milowe

Obliczenia neuromorficzne mogą brzmieć futurystycznie, ale ich koncepcyjne początki sięgają lat 80. XX wieku. Termin „neuromorficzny” (oznaczający „kształt mózgu”) został ukuty przez Carvera Meada, profesora Caltech, który zapoczątkował tę dziedzinę pod koniec lat 80. colocationamerica.com. W tamtym okresie Mead i jego współpracownicy, tacy jak Misha Mahowald, zbudowali pierwsze eksperymentalne „krzemowe neurony” i układy sensoryczne – na przykład analogową krzemową siatkówkę, która mogła wykrywać światło jak ludzkie oko, oraz krzemową ślimak, która przetwarzała dźwięk ibm.com. Te wczesne układy pokazały, że obwody elektroniczne mogą naśladować podstawowe funkcje neuronowe, rozbudzając wizję, że komputery mogą pewnego dnia działać bardziej jak mózgi.

W latach 90. i 2000. inżynieria neuromorficzna pozostawała głównie w środowisku akademickim i laboratoriach badawczych, stopniowo rozwijając się w tle. Przełom nastąpił w 2014 roku wraz z układem TrueNorth firmy IBM, opracowanym w ramach programu SyNAPSE agencji DARPA. TrueNorth zawierał 1 milion „neuronów” i 256 milionów „synaps” na jednym układzie scalonym, z imponującą liczbą 5,4 miliarda tranzystorów – a wszystko to przy zużyciu poniżej 100 miliwatów mocy darpa.mil. Ten „mózg na chipie”, inspirowany architekturą mózgów ssaków, potrafił wykonywać złożone zadania rozpoznawania wzorców przy dwukrotnie niższym zużyciu energii niż tradycyjne procesory darpa.mil. Konstrukcja TrueNorth była zdarzeniowa i masowo równoległa: 4096 rdzeni neurosynaptycznych komunikowało się za pomocą impulsów, demonstrując wykonalność neuromorficznego sprzętu na dużą skalę. IBM porównał skalę TrueNorth (milion neuronów) do mózgu pszczoły lub karalucha i udowodnił, że układy neuromorficzne mogą być jednocześnie energooszczędne i zdolne do zadań podobnych do mózgu darpa.mil.

Kolejny przełom nastąpił w 2017 roku, gdy Intel wprowadził swój neuromorficzny układ Loihi. Loihi był w pełni cyfrowym procesorem neuromorficznym, wyposażonym w 128 rdzeni z 130 000 neuronów i 130 milionami synaps zaimplementowanych w krzemie pawarsaurav842.medium.com. Co ważne, Loihi posiadał wbudowaną funkcję uczenia się na chipie: każdy rdzeń neuronowy miał własny silnik uczenia, co pozwalało układowi modyfikować wagi synaptyczne i „uczyć się” wzorców w czasie. W jednym z pokazów Intel zaprezentował, że Loihi potrafi nauczyć się rozpoznawać zapachy niebezpiecznych substancji chemicznych – czyli nauczyć chip rozpoznawania zapachów poprzez przetwarzanie danych z czujników węchowych w sposób zbliżony do mózgu pawarsaurav842.medium.com. Ta zdolność samouczenia się podkreśliła, że systemy neuromorficzne mogą adaptować się w czasie rzeczywistym, co stanowi krok dalej niż uruchamianie wstępnie wytrenowanych sieci neuronowych.

Od tego czasu postęp znacznie przyspieszył. Uniwersytety zbudowały wyspecjalizowane neuromorficzne superkomputery, takie jak SpiNNaker (Uniwersytet w Manchesterze), maszynę z ponad milionem małych procesorów zaprojektowaną do symulacji miliarda neuronów impulsowych w czasie rzeczywistym pawarsaurav842.medium.com. W Europie dziesięcioletni Human Brain Project (2013–2023) wspierał platformy neuromorficzne, takie jak BrainScaleS (Uniwersytet w Heidelbergu), która wykorzystuje analogowe układy elektroniczne do emulacji neuronów, oraz wersję SpiNNakera – obie dostępne dla naukowców poprzez infrastrukturę badawczą EBRAINS ibm.com. Te wielkoskalowe projekty akademickie były kamieniami milowymi w pokazywaniu, jak zasady neuromorficzne mogą być skalowane.

Po stronie przemysłu IBM, Intel i inni wciąż przesuwają granice. Najnowszy rozwój neuromorficzny IBM, ujawniony w 2023 roku, nosi nazwę kodową NorthPole – to układ scalony, który jeszcze ściślej łączy pamięć i przetwarzanie. NorthPole osiąga ogromne zyski w szybkości i wydajności, będąc podobno 25× bardziej energooszczędny i 22× szybszy niż najlepsze konwencjonalne układy AI w zadaniach rozpoznawania obrazów spectrum.ieee.org. Zawiera 22 miliardy tranzystorów w obudowie o powierzchni 800 mm², a dzięki całkowitemu wyeliminowaniu pamięci poza układem drastycznie ogranicza energię marnowaną na przesyłanie danych spectrum.ieee.org. Badacze IBM opisują NorthPole jako „przełom w architekturze układów scalonych, który zapewnia ogromne usprawnienia w zakresie energii, przestrzeni i czasu” research.ibm.com, opierając się na doświadczeniach z TrueNorth sprzed dekady. Równolegle Intel zaprezentował w 2021 roku drugą generację układu, Loihi 2, a w 2024 ogłosił Hala Point, neuromorficzny super-system zawierający 1 152 układy Loihi 2 o łącznej liczbie 1,2 miliarda neuronów – zbliżając się do pojemności mózgu małego ptaka (sowy) newsroom.intel.com. Zainstalowany w Sandia National Labs, Hala Point jest obecnie największym na świecie neuromorficznym komputerem, przeznaczonym do badań nad AI w skali mózgu.

Od neuronów zbudowanych z jednego tranzystora Carvera Meada po dzisiejsze systemy z miliardem neuronów, obliczenia neuromorficzne przeszły drogę od niszowej idei akademickiej do najnowocześniejszej technologii. Historia ta naznaczona jest stałym postępem w zakresie skali, efektywności energetycznej i realizmu przetwarzania na wzór mózgu, torując drogę do kolejnej ery informatyki.

Kluczowe technologie w obliczeniach neuromorficznych

Obliczenia neuromorficzne łączą innowacje w zakresie urządzeń sprzętowych i modeli sieci neuronowych. Niektóre z kluczowych technologii umożliwiających to inspirowane mózgiem podejście obejmują:

Kolczaste sieci neuronowe (SNN): Jak wspomniano, SNN są algorytmicznym kręgosłupem systemów neuromorficznych. Czasami nazywane są „trzecią generacją” sieci neuronowych pawarsaurav842.medium.com, ponieważ wprowadzają element czasu do modeli neuronów. W przeciwieństwie do stałych, ciągłych aktywacji w standardowych sztucznych sieciach neuronowych, neurony kolczaste komunikują się za pomocą dyskretnych impulsów, umożliwiając kodowanie czasowe (informacja przekazywana jest przez czasowanie impulsów) i działanie zdarzeniowe. SNN mogą modelować zjawiska takie jak czasowanie neuronów, okresy refrakcji i plastyczność (uczenie się poprzez zmiany siły synaps) w sposób bardziej naturalny niż tradycyjne sieci ibm.com. Dzięki temu doskonale nadają się do przetwarzania strumieni danych sensorycznych (wizja, dźwięk itp.) w czasie rzeczywistym. Jednak opracowanie algorytmów uczenia dla SNN jest złożonym zadaniem – badacze stosują metody od mapowania wytrenowanych głębokich sieci na odpowiedniki kolczaste po bioinspirowane reguły uczenia ibm.com. SNN to dynamicznie rozwijający się obszar badań i kluczowy element układanki neuromorficznej.
Memrystory i nowe urządzenia: Wiele platform neuromorficznych wciąż korzysta z konwencjonalnych tranzystorów krzemowych, ale duże zainteresowanie budzą nowe urządzenia, takie jak memrystory (rezystory pamięci). Memrystor to nanoskalowy element elektroniczny, który może jednocześnie przechowywać dane (jak pamięć) i wykonywać obliczenia (jak rezystor/sieć) poprzez zmianę swojego oporu w zależności od przepływu prądu – zasadniczo naśladując zdolność synapsy do „zapamiętywania” poprzez wzmacnianie lub osłabianie połączeń ibm.com. Memrystory i inne technologie pamięci rezystywnej (np. pamięć zmiany fazy, urządzenia ferroelektryczne, urządzenia spintroniczne) mogą implementować „analogowe” synapsy, które aktualizują się w sposób ciągły, umożliwiając architektury obliczeń w pamięci. Integrując pamięć z tymi samymi fizycznymi urządzeniami, które wykonują obliczenia, jeszcze bardziej przełamują podział inherentny dla tradycyjnego paradygmatu obliczeniowego. Te powstające komponenty obiecują skokową poprawę wydajności; jednak w 2025 roku są one nadal eksperymentalne i napotykają wyzwania związane z niezawodnością i produkcją. Jak zauważył jeden z ekspertów, analogowe systemy neuromorficzne mają ogromny potencjał, ale „jeszcze nie osiągnęły dojrzałości technologicznej”, dlatego wiele obecnych projektów (takich jak NorthPole IBM i Loihi Intela) pozostaje przy układach cyfrowych jako rozwiązaniu krótkoterminowemu spectrum.ieee.org.
Obwody asynchroniczne i sprzęt sterowany zdarzeniami: Chipy neuromorficzne często wykorzystują logikę asynchroniczną, co oznacza, że nie mają jednego globalnego zegara napędzającego każdą operację w tym samym czasie. Zamiast tego obliczenia są rozproszone i wyzwalane zdarzeniami. Gdy neuron generuje impuls, pobudza neurony poniżej; jeśli nie ma aktywności, części układu przechodzą w stan uśpienia. To podejście sprzętowe, czasem nazywane „bez zegara” lub projektowaniem opartym na zdarzeniach, bezpośrednio wspiera rzadkie, impulsowe obciążenia SNN. To odejście od synchronicznej architektury większości CPU/GPU. Przykładowo, TrueNorth firmy IBM działał całkowicie asynchronicznie, a jego neurony komunikowały się za pomocą pakietów w sieci on-chip, gdy występowały zdarzenia darpa.mil. To nie tylko oszczędza energię, ale także odpowiada temu, jak biologiczne sieci neuronowe działają równolegle bez głównego zegara.
Architektura obliczeń w pamięci: Termin często kojarzony z chipami neuromorficznymi to obliczenia w pamięci, gdzie elementy pamięci (czy to SRAM, pamięć nieulotna, czy memrystory) są umieszczone razem z jednostkami obliczeniowymi. Dzięki temu projekty neuromorficzne minimalizują ruch danych – jedno z największych źródeł zużycia energii w informatyce newsroom.intel.com. W praktyce może to oznaczać, że każdy rdzeń neuronu na chipie ma własną lokalną pamięć przechowującą jego stan i wagi synaptyczne, eliminując ciągłe odwołania do zewnętrznej pamięci DRAM. Chip NorthPole firmy IBM jest tego przykładem: całkowicie eliminuje pamięć poza chipem, umieszczając wszystkie wagi na chipie i sprawiając, że chip jest postrzegany przez system jako „aktywna pamięć” spectrum.ieee.org. Obliczenia w pamięci można realizować cyfrowo (jak robi to NorthPole) lub analogowo (wykorzystując matryce memrystorów do wykonywania operacji macierzowych na miejscu). Ta koncepcja jest kluczowa dla osiągnięcia wydajności zbliżonej do mózgu.

Podsumowując, obliczenia neuromorficzne czerpią z neuronauki (neurony impulsowe, plastyczne synapsy), nowatorskiego sprzętu (memrystory, pamięć z przemianą fazową) oraz nietradycyjnego projektowania układów (sterowanie zdarzeniami, integracja pamięci i obliczeń), aby tworzyć systemy komputerowe działające na zupełnie innych zasadach niż energochłonne układy dzisiejsze.

Neuromorficzne vs. tradycyjne paradygmaty obliczeniowe

Aby docenić obliczenia neuromorficzne, warto zestawić je z tradycyjną architekturą von Neumanna, która dominuje od połowy XX wieku. W klasycznym komputerze (czy to PC, czy smartfonie) projekt jest zasadniczo sekwencyjny i rozdzielony: centralny procesor pobiera instrukcje i dane z pamięci, wykonuje je (jedna po drugiej, bardzo szybko) i zapisuje wyniki z powrotem do pamięci. Nawet jeśli nowoczesne CPU i GPU używają równoległych rdzeni lub potoków, nadal cierpią na tzw. wąskie gardło von Neumanna – konieczność ciągłego przesyłania danych do i z pamięci, co kosztuje czas i energię colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Wyobraź sobie kucharza, który musi biegać do spiżarni po każdy pojedynczy składnik przed krojeniem i mieszaniem; tak właśnie działają standardowe komputery.

Komputery neuromorficzne natomiast działają bardziej jak rozległa sieć mini-procesorów (neuronów) pracujących równolegle, z których każdy ma własną lokalną pamięć. Nie ma centralnego zegara ani licznika programu przechodzącego przez instrukcje sekwencyjnie. Zamiast tego, obliczenia odbywają się zbiorowo i asynchronicznie: tysiące lub miliony neuronów wykonują proste operacje jednocześnie i komunikują wyniki za pomocą impulsów. Jest to analogiczne do sposobu, w jaki ludzki mózg radzi sobie z zadaniami – miliardy neuronów wyładowują się równolegle, bez jednego CPU zarządzającego całością. W rezultacie powstaje system, który może być masowo równoległy i sterowany zdarzeniami, obsługując wiele sygnałów naraz i naturalnie czekając, gdy nie ma nic do zrobienia.

Korzyści obejmują szybkość dzięki równoległości oraz znacznie większą efektywność energetyczną. Tradycyjny procesor może zużywać 100 watów do uruchomienia dużego modelu AI, głównie z powodu przełączania miliardów tranzystorów i przenoszenia danych do i z pamięci podręcznych. Dla porównania, układy neuromorficzne wykorzystują zdarzenia i rzadkie wyładowania: jeśli tylko 5% neuronów jest aktywnych w danym momencie, pozostałe 95% praktycznie nie pobiera energii. Ta rzadka aktywność jest jednym z powodów, dla których architektury neuromorficzne wykazały nawet 1000× lepszą efektywność energetyczną w niektórych zadaniach AI w porównaniu do CPU/GPU medium.com. W rzeczywistości ludzki mózg, do którego dążą nasze projekty neuromorficzne, działa przy zużyciu zaledwie około 20 watów mocy (mniej niż słaba żarówka), a mimo to przewyższa obecne superkomputery w takich dziedzinach jak widzenie i rozpoznawanie wzorców medium.com. Jak ujął to dyrektor laboratorium neuromorficznego Intela Mike Davies, „Koszt obliczeniowy dzisiejszych modeli AI rośnie w tempie nie do utrzymania. Branża potrzebuje fundamentalnie nowych podejść, które będą się skalować.” newsroom.intel.com Neuromorficzne obliczenia oferują takie nowe podejście poprzez integrację pamięci z obliczeniami i wykorzystanie wysoce równoległych, mózgo-podobnych architektur w celu minimalizacji ruchu danych i zużycia energii newsroom.intel.com.

Warto jednak zauważyć, że neuromorficzne obliczenia nie są zamiennikiem wszystkich rodzajów obliczeń. Tradycyjne, deterministyczne procesory doskonale radzą sobie z precyzyjnymi, liniowymi zadaniami (takimi jak arytmetyka, zapytania do baz danych itp.), podczas gdy systemy neuromorficzne sprawdzają się w zadaniach sensorycznych, percepcyjnych i rozpoznawania wzorców, gdzie przetwarzanie na wzór mózgu jest kluczowe. W wielu wizjach przyszłości układy neuromorficzne będą uzupełniać klasyczne CPU i GPU – działając jako wyspecjalizowane koprocesory do zadań AI związanych z percepcją, uczeniem się lub adaptacją, podobnie jak dziś GPU przyspieszają grafikę i obliczenia sieci neuronowych. Oba paradygmaty mogą współistnieć, przy czym sprzęt neuromorficzny obsługuje „mózgo-podobne” zadania w zasadniczo bardziej efektywny sposób. W istocie, maszyny von Neumanna są jak sekwencyjne kalkulatory, podczas gdy maszyny neuromorficzne są jak równoległe rozpoznawacze wzorców – każda ma swoje miejsce.

Najwięksi gracze i projekty napędzające technologię neuromorficzną

Neuromorficzne obliczenia to multidyscyplinarne przedsięwzięcie obejmujące firmy technologiczne, laboratoria badawcze i środowisko akademickie. Największe korporacje, startupy i agencje rządowe również zaangażowały się w rozwój sprzętu i oprogramowania inspirowanego mózgiem. Oto niektórzy z kluczowych graczy i projektów na rok 2025:

IBM: IBM była pionierem w dziedzinie badań nad obliczeniami kognitywnymi. Poza przełomowym układem TrueNorth (2014) z 1 mln neuronów, zespół badawczy IBM kierowany przez Dharmendrę Modhę niedawno zaprezentował NorthPole (2023), nowej generacji neuromorficzny układ do wnioskowania. Przełom NorthPole polega na ścisłym połączeniu obliczeń i pamięci na jednym układzie, co zapewnia bezprecedensową wydajność dla zadań wnioskowania AI spectrum.ieee.org. IBM informuje, że NorthPole może przewyższać nawet najnowocześniejsze GPU w testach takich jak rozpoznawanie obrazów, zużywając przy tym tylko ułamek energii spectrum.ieee.org. Długoterminową wizją IBM jest wykorzystanie takich układów do zasilania systemów AI, które będą znacznie bardziej energooszczędne, potencjalnie umożliwiając uruchamianie AI wszędzie – od centrów danych po urządzenia brzegowe – bez obecnych ograniczeń energetycznych.
Intel: Intel utworzył dedykowane Laboratorium Obliczeń Neuromorficznych i wprowadził rodzinę układów Loihi. Pierwszy Loihi (2017) oraz Loihi 2 (2021) to układy badawcze udostępnione uniwersytetom i firmom poprzez Intel’s Neuromorphic Research Community. Podejście Intela jest w pełni cyfrowe, ale z asynchronicznymi, wyzwalanymi impulsami rdzeniami i uczeniem na układzie. W kwietniu 2024 Intel ogłosił Hala Point, w zasadzie neuromorficzny superkomputer złożony z ponad tysiąca układów Loihi 2 połączonych razem newsroom.intel.com. Hala Point, wdrożony w Sandia Labs, może symulować ponad 1 miliard neuronów i jest wykorzystywany do badań nad algorytmami inspirowanymi mózgiem na dużą skalę oraz systemami AI uczącymi się w sposób ciągły newsroom.intel.com. Intel postrzega technologię neuromorficzną jako klucz do bardziej zrównoważonej AI, dążąc do drastycznego ograniczenia energii potrzebnej do trenowania i wnioskowania modeli AI newsroom.intel.com. Jak zauważył Mike Davies podczas premiery, skalowanie dzisiejszej AI przy użyciu obecnego sprzętu jest zbyt energochłonne, dlatego Intel stawia na projekty neuromorficzne, aby przełamać tę barierę wydajności newsroom.intel.com.
Laboratoria akademickie i rządowe: Na polu akademickim kilka uniwersytetów i konsorcjów zbudowało znaczące systemy neuromorficzne. Wspomnieliśmy o SpiNNaker (University of Manchester, Wielka Brytania), który w 2018 roku osiągnął sprzętową sieć neuronową z milionem rdzeni, mającą na celu modelowanie 1% neuronów ludzkiego mózgu w czasie rzeczywistym pawarsaurav842.medium.com. Jest też BrainScaleS (Uniwersytet w Heidelbergu, Niemcy), który wykorzystuje analogowe układy scalone na dużych płytkach krzemowych do emulowania sieci neuronowych z przyspieszoną prędkością (efektywnie „przewijając do przodu” procesy neuronalne, by badać uczenie się). W USA instytucje badawcze takie jak Stanford (który stworzył system Neurogrid zdolny do symulacji miliona neuronów ibm.com) oraz MIT i inne prowadzą aktywne laboratoria inżynierii neuromorficznej. Agencje rządowe, takie jak DARPA, nadal finansują programy (np. trwający program „Electronic Photonic Neural Networks” badający fotoniczne układy neuromorficzne). Tymczasem Human Brain Project UE (HBP) mocno inwestował w infrastrukturę neuromorficzną poprzez swoją Neuromorphic Computing Platform, a jego inicjatywy kontynuacyjne w ramach infrastruktury badawczej EBRAINS nadal zapewniają naukowcom dostęp do sprzętu neuromorficznego ibm.com.
Inni gracze z branży: Poza IBM i Intelem, firmy takie jak Samsung i HRL Laboratories również eksperymentowały z technologią neuromorficzną. W 2021 roku badacze Samsunga ogłosili wizję „kopiowania i wklejania” połączeń neuronalnych mózgu na układy pamięci, zasadniczo wykorzystując trójwymiarowe matryce pamięci do odwzorowania połączeń biologicznego mózgu jako systemu neuromorficznego – ambitny cel, który wciąż jest daleki od praktycznej realizacji. HRL Labs (współwłasność Boeinga i GM) opracowało neuromorficzny układ z memrystorami, który w 2019 roku wykazał uczenie się po jednym przykładzie (urządzenie mogło nauczyć się rozpoznawać wzorzec na podstawie pojedynczego przykładu). Również europejskie startupy, takie jak GrAI Matter Labs (z układami GrAI „NeuronFlow” ibm.com) oraz SynSense (firma z Zurychu/Chin znana z ultraoszczędnych układów do przetwarzania obrazu) są godnymi uwagi uczestnikami rynku.

Podsumowując, dziedzina neuromorficzna to współpraca gigantów technologicznych przesuwających granice możliwości, startupów wnoszących innowacje na rynki niszowe oraz konsorcjów akademickich eksplorujących nowe obszary. To szerokie ekosystem przyspiesza postęp i przenosi idee neuromorficzne z laboratoriów do rzeczywistych zastosowań.

Obecne zastosowania i rzeczywiste przypadki użycia

Obliczenia neuromorficzne to wciąż rozwijająca się technologia, więc jej zastosowania w rzeczywistym świecie są na wczesnym etapie – ale pojawiły się obiecujące demonstracje w różnych dziedzinach. Pomyśl o zadaniach, z którymi nasz mózg radzi sobie wyjątkowo dobrze (i wydajnie), a z którymi tradycyjne komputery mają trudności – właśnie tam systemy neuromorficzne błyszczą. Oto kilka godnych uwagi przypadków użycia i potencjalnych zastosowań:

Pojazdy autonomiczne: Samojezdne samochody i drony muszą reagować na dynamiczne otoczenie w czasie rzeczywistym. Układy neuromorficzne, dzięki szybkiemu przetwarzaniu równoległemu i niskiemu poborowi mocy, mogą pomóc pojazdom postrzegać otoczenie i podejmować decyzje bardziej na wzór ludzkiego kierowcy. Na przykład procesor neuromorficzny może pobierać dane z kamer i czujników oraz wykrywać przeszkody lub podejmować decyzje nawigacyjne z bardzo niskim opóźnieniem. Badacze IBM zauważają, że obliczenia neuromorficzne mogą umożliwić szybsze korekty toru jazdy i unikanie kolizji w pojazdach autonomicznych, przy jednoczesnym znacznym obniżeniu zużycia energii (co jest istotne dla pojazdów elektrycznych i dronów) ibm.com. W praktyce sieć neuronowa z kolcami mogłaby nieustannie analizować otoczenie samochodu, ale aktywować neurony tylko wtedy, gdy pojawi się istotne zdarzenie (np. pieszy wchodzący na jezdnię), co umożliwia szybkie reakcje bez marnowania energii na bezczynne obliczenia.
Cyberbezpieczeństwo i wykrywanie anomalii: Systemy cyberbezpieczeństwa muszą wykrywać nietypowe wzorce (potencjalne włamania lub oszustwa) w ogromnych strumieniach danych. Architektury neuromorficzne są z natury przystosowane do rozpoznawania wzorców i mogą być wykorzystywane do sygnalizowania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponieważ są sterowane zdarzeniami, mogą monitorować ruch sieciowy lub dane z czujników i reagować tylko wtedy, gdy pojawi się naprawdę nietypowy wzorzec. Pozwala to na wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym z niskim opóźnieniem, a przy tym jest na tyle energooszczędne, że taki system mógłby potencjalnie działać nieprzerwanie na skromnym sprzęcie ibm.com. W niektórych eksperymentach użyto układów neuromorficznych do wykrywania włamań do sieci lub oszustw kartą kredytową poprzez naukę „normalnych” wzorców i wykrywanie odchyleń bez konieczności przetwarzania każdego punktu danych przez energochłonny procesor.
- Edge AI i urządzenia IoT: Jednym z najbardziej bezpośrednich zastosowań obliczeń neuromorficznych są urządzenia brzegowe – takie jak inteligentne czujniki, wearables czy sprzęt domowy – gdzie zasoby energii i mocy obliczeniowej są ograniczone. Ultra-niskie zużycie energii przez układy neuromorficzne oznacza, że mogą one zapewnić możliwości AI (takie jak rozpoznawanie głosu, gestów czy wykrywanie zdarzeń) urządzeniom bez potrzeby korzystania z serwerów w chmurze lub częstego ładowania baterii ibm.com. Na przykład dron wyposażony w neuromorficzny sensor wizyjny mógłby samodzielnie nawigować i unikać przeszkód, reagując tak szybko i wydajnie jak nietoperz używający echolokacji. Drony z neuromorficznymi systemami wizyjnymi wykazały zdolność do pokonywania złożonego terenu i reagowania na zmiany poprzez zwiększanie mocy obliczeniowej tylko wtedy, gdy pojawia się nowy sygnał sensoryczny, podobnie jak działa mózg zwierzęcia builtin.com. Podobnie, smartwatch lub monitor zdrowia z miniaturowym układem neuromorficznym mógłby lokalnie, nieprzerwanie analizować biosygnały (tętno, EEG itp.), wykrywać anomalie takie jak arytmie czy napady w czasie rzeczywistym i robić to przez wiele dni na jednym ładowaniu – co jest niezwykle trudne przy użyciu konwencjonalnych układów. (W rzeczywistości, niedawna anegdota opisywała smartwatch zasilany neuromorficznie, który wykrył arytmię serca pacjenta na miejscu, co byłoby trudne przy analizie opartej na chmurze medium.com.)
Rozpoznawanie wzorców i obliczenia kognitywne: Systemy neuromorficzne są z natury dobre w zadaniach polegających na rozpoznawaniu wzorców w zaszumionych danych – czy to obrazów, dźwięków, czy sygnałów z czujników. Znalazły zastosowanie w eksperymentalnych rozwiązaniach do rozpoznawania obrazów, przetwarzania mowy i dźwięku, a nawet węchu (jak w przypadku układu Loihi firmy Intel uczącego się różnych zapachów) pawarsaurav842.medium.com. Układy neuromorficzne mogą także współpracować z czujnikami analogowymi (np. dynamicznymi sensorami wizyjnymi, które generują impulsy przy zmianach w scenie), tworząc kompleksowe neuromorficzne systemy sensoryczne. W medycynie procesory neuromorficzne mogłyby analizować strumienie sygnałów biomedycznych (np. fale mózgowe EEG) i wychwytywać istotne zdarzenia lub wzorce do diagnostyki ibm.com. Ich zdolność do uczenia się i adaptacji oznacza także, że mogą personalizować rozpoznawanie wzorców na urządzeniu – na przykład neuromorficzny aparat słuchowy mógłby nieustannie dostosowywać się do środowiska konkretnego użytkownika i poprawiać filtrowanie szumów względem mowy.
Robotyka i sterowanie w czasie rzeczywistym: Robotyka często wymaga ścisłych pętli sprzężenia zwrotnego do sterowania silnikami, interpretacji czujników i podejmowania decyzji na bieżąco. Neuromorficzne kontrolery mogą dać robotom formę odruchów i zdolność adaptacji. Ponieważ przetwarzają informacje równolegle i mogą uczyć się na podstawie sprzężenia zwrotnego z czujników, doskonale nadają się do zadań takich jak balansowanie, chwytanie czy chodzenie po nieprzewidywalnym terenie. Naukowcy wykorzystali układy neuromorficzne do sterowania ramionami i nogami robotów, gdzie kontroler może uczyć się dostosowywać sygnały silników na podstawie danych z czujników w czasie rzeczywistym, podobnie jak człowiek uczy się umiejętności motorycznych. Jedną z zaobserwowanych zalet jest to, że roboty zasilane przez sieci neuronowe z impulsami mogą nadal działać nawet jeśli niektóre neurony zawiodą (rodzaj łagodnej degradacji), zapewniając odporność na błędy podobną do systemów biologicznych colocationamerica.com. Firmy takie jak Boston Dynamics sugerowały, że badają systemy inspirowane neuromorficznie, aby poprawić wydajność i czas reakcji robotów. W przemyśle system wizyjny oparty na neuromorficznych układach mógłby pozwolić robotowi rozpoznawać obiekty lub poruszać się po zatłoczonej hali fabrycznej w bardziej naturalny sposób i szybciej reagować na nagłe zmiany builtin.com.
Interfejsy mózg-maszyna i neuronauka: Ponieważ układy neuromorficzne działają na zasadach bardzo zbliżonych do biologicznych mózgów, są wykorzystywane jako narzędzia do zrozumienia neuronauki, a nawet do interakcji z żywymi neuronami. Na przykład naukowcy mogą łączyć żywe kultury neuronowe ze sprzętem neuromorficznym, tworząc systemy hybrydowe, używając układu do stymulowania lub monitorowania biologicznych neuronów w sposób, którego zwykłe komputery nie są w stanie łatwo realizować w czasie rzeczywistym. Dodatkowo, modele neuromorficzne pomagają neurobiologom testować hipotezy dotyczące funkcjonowania określonych obwodów nerwowych w mózgu, poprzez ich odtwarzanie w środowisku cyfrowym i obserwowanie, czy zachowują się podobnie. Choć są to bardziej zastosowania badawcze niż komercyjne, podkreślają one wszechstronność tej technologii.

Warto zauważyć, że wiele z tych zastosowań wciąż znajduje się na etapie prototypów lub badań. Neuromorficzne obliczenia w 2025 roku są mniej więcej tam, gdzie konwencjonalna sztuczna inteligencja była na początku lat 2010 – widzimy obiecujące demonstracje i niszowe zastosowania, ale technologia dopiero zaczyna wychodzić z laboratoriów. Firmy konsultingowe, takie jak Gartner i PwC, wskazują neuromorficzne obliczenia jako technologię wartą obserwacji w nadchodzących latach ibm.com. Oczekuje się, że wraz z dojrzewaniem sprzętu i oprogramowania, procesory neuromorficzne umożliwią codziennym urządzeniom posiadanie percepcyjnej inteligencji bez potrzeby ogromnych zasobów obliczeniowych. Od samochodów autonomicznych po miniaturowe implanty medyczne – wszędzie tam, gdzie potrzebujemy sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym w warunkach ograniczonych zasobów energetycznych lub rozmiarowych, mogą znaleźć zastosowanie rozwiązania neuromorficzne.

Wyzwania i ograniczenia

Pomimo ekscytującego potencjału, obliczenia neuromorficzne stoją przed poważnymi wyzwaniami na drodze do szerszej adopcji. Wiele z tych wyzwań wynika z faktu, że podejścia neuromorficzne są radykalnie odmienne od obecnego status quo, wymagając nowego myślenia w zakresie sprzętu, oprogramowania, a nawet edukacji. Oto niektóre z kluczowych przeszkód i ograniczeń na rok 2025:

Dojrzałość technologii: Obliczenia neuromorficzne nie są jeszcze dojrzałą, powszechnie stosowaną technologią. Według cyklu hype’u Gartnera znajdują się one na wczesnym etapie – obiecujące, ale niegotowe na szerokie wdrożenie ibm.com. Obecne układy neuromorficzne to głównie prototypy badawcze lub urządzenia produkowane w ograniczonych ilościach. Nie istnieją jeszcze powszechnie akceptowane standardy branżowe dotyczące projektowania sprzętu neuromorficznego czy benchmarków wydajności builtin.com. Utrudnia to potencjalnym użytkownikom ocenę i porównanie systemów. W rezultacie organizacje ostrożnie eksplorują technologię neuromorficzną, mając świadomość, że wciąż się rozwija i niekoniecznie od razu przewyższy konwencjonalne rozwiązania we wszystkich zastosowaniach.
Brak oprogramowania i narzędzi: Jednym z największych wąskich gardeł jest ekosystem oprogramowania. Świat informatyki od dekad opiera się na maszynach von Neumanna – języki programowania, kompilatory, systemy operacyjne i kompetencje deweloperów zakładają tradycyjną architekturę. Sprzęt neuromorficzny natomiast wymaga innego podejścia do programowania (bardziej projektowania sieci neuronowych i strojenia modeli niż pisania sekwencyjnego kodu). Obecnie „odpowiednie narzędzia do budowy oprogramowania właściwie nie istnieją” dla systemów neuromorficznych, jak ujął to jeden z badaczy builtin.com. Wiele eksperymentów neuromorficznych opiera się na niestandardowym oprogramowaniu lub adaptacjach frameworków sieci neuronowych. Trwają prace (na przykład otwartoźródłowy framework Lava Intela dla Loihi czy projekty uniwersyteckie jak Nengo), ale nie ma jeszcze zunifikowanej, łatwej w użyciu platformy analogicznej do TensorFlow czy PyTorch dla sieci neuronowych z impulsami na dużą skalę. Ta stroma krzywa uczenia ogranicza adopcję – typowy deweloper AI nie może po prostu sięgnąć po układ neuromorficzny i wdrożyć aplikacji bez gruntownego przeszkolenia. Udoskonalenie stosu oprogramowania, bibliotek i symulatorów to kluczowe zadanie dla społeczności.
Zmiana paradygmatu programowania: Powiązanym z problemem narzędzi jest fundamentalna zmiana paradygmatu myślenia. Programowanie systemu neuromorficznego nie przypomina pisania skryptu w Pythonie; jest bliższe projektowaniu i trenowaniu modelu przypominającego mózg. Programiści muszą znać pojęcia z zakresu neurobiologii (częstotliwości impulsów, plastyczność synaptyczna) oprócz informatyki. Oznacza to wysoką barierę wejścia. Szacuje się, że na świecie jest dziś tylko kilkaset osób, które są prawdziwymi ekspertami w dziedzinie obliczeń neuromorficznych builtin.com. Zniwelowanie tej luki kompetencyjnej to wyzwanie – musimy albo wyszkolić więcej osób w tej interdyscyplinarnej dziedzinie, albo stworzyć narzędzia wyższego poziomu, które ukryją złożoność. Do tego czasu obliczenia neuromorficzne pozostaną nieco niszowe, dostępne głównie dla wyspecjalizowanych grup badawczych.
Skalowalność sprzętu i produkcja: Budowa sprzętu neuromorficznego, który niezawodnie odwzorowuje złożoność mózgu, jest niezwykle trudna. Choć cyfrowe układy, takie jak Loihi i TrueNorth, pokazały, że możemy skalować do miliona neuronów lub więcej, osiągnięcie skali mózgu (86 miliardów neuronów w ludzkim mózgu) jest nadal bardzo odległe. Co ważniejsze, podejścia analogowe (wykorzystujące memrystory itp.), które mogą najlepiej odwzorowywać synapsy, nie są jeszcze gotowe do produkcji – potrzebne są nowe materiały i procesy wytwarzania, aby uczynić je stabilnymi i powtarzalnymi spectrum.ieee.org. Najnowocześniejsze urządzenia analogowe często borykają się z problemami, takimi jak zmienność parametrów, dryft czy ograniczona trwałość. Z kolei cyfrowe układy neuromorficzne korzystają ze standardowej produkcji CMOS, ale mogą poświęcać część wydajności lub gęstości w porównaniu do rozwiązań analogowych. Istnieje także wyzwanie integracji układów neuromorficznych z istniejącymi systemami komputerowymi (interfejsy komunikacyjne, formaty obudów itp.). Chip NorthPole firmy IBM stara się rozwiązać ten problem, pojawiając się w systemie jako „aktywna pamięć” spectrum.ieee.org, ale takie rozwiązania integracyjne są wciąż eksperymentalne. Krótko mówiąc, sprzęt neuromorficzny jest na progu – obiecujący, ale potrzeba więcej badań i rozwoju, aby uczynić go solidnym, skalowalnym i opłacalnym do masowej produkcji.
Standaryzacja i benchmarki: W tradycyjnym przetwarzaniu mamy dobrze zdefiniowane benchmarki (SPEC dla CPU, MLPerf dla akceleratorów AI itd.) oraz metryki wydajności. W przypadku systemów neuromorficznych nie jest jeszcze jasne, jak uczciwie mierzyć i porównywać wydajność. Jeśli jeden układ uruchamia sieć neuronową z impulsami, a inny standardową sieć neuronową, jak porównać „dokładność” lub „przepustowość” dla danego zadania? Opracowywane są nowe benchmarki, które wykorzystują mocne strony neuromorficzne (takie jak ciągłe uczenie się czy rozpoznawanie wzorców przy ograniczonym zużyciu energii), ale dopóki społeczność się na nich nie zgodzi, trudno jest udowodnić wartość rozwiązań neuromorficznych osobom z zewnątrz builtin.com. Brak standardowych metryk i architektury oznacza również, że dzielenie się wynikami między grupami badawczymi może być problematyczne – to, co działa na jednym układzie, może nie działać na innym, jeśli ich modele neuronów lub narzędzia się różnią.
Zgodność z istniejącą AI: Obecnie większość światowej AI działa na modelach głębokiego uczenia dostosowanych do GPU i TPU. Modele te wykorzystują arytmetykę wysokiej precyzji, gęste mnożenia macierzy itd., które nie są bezpośrednio kompatybilne ze sprzętem neuromorficznym opartym na impulsach. Aby wykorzystać efektywność neuromorficzną, często trzeba przekonwertować lub ponownie wytrenować standardową sieć neuronową na sieć neuronową z impulsami, co może wiązać się z pewną utratą dokładności builtin.com. Niektóre zadania mogą mieć gorszą wydajność po wymuszeniu ich na paradygmat impulsowy. Ponadto, niektóre algorytmy AI (takie jak duże transformatory używane w modelach językowych) nie są jeszcze oczywiście przystosowane do implementacji impulsowych. Oznacza to, że układy neuromorficzne obecnie sprawdzają się w niszowych obszarach (np. wizja, przetwarzanie sensorów, proste uczenie ze wzmocnieniem), ale nie są uniwersalnym rozwiązaniem dla wszystkich problemów AI na ten moment. Naukowcy pracują nad podejściami hybrydowymi i lepszymi technikami treningowymi, aby zmniejszyć lukę w dokładności, ale nadal wyzwaniem jest zapewnienie, że system neuromorficzny osiągnie taką samą jakość wyników jak konwencjonalny dla danego zastosowania.
Wyzwania rynkowe i ekosystemowe: Z perspektywy biznesowej, obliczenia neuromorficzne wciąż szukają swojego „killer app” i jasnej ścieżki komercjalizacji. Inwestorzy i firmy są ostrożni, ponieważ czas zwrotu z tej technologii jest niepewny. Analiza z początku 2025 roku opisała obliczenia neuromorficzne jako „obiecującą innowację z trudnymi wyzwaniami rynkowymi”, zauważając, że choć potencjał jest wysoki, brak natychmiastowych aplikacji generujących przychody czyni to ryzykownym zakładem dla firm omdia.tech.informa.com. Występuje tu pewien problem „jajka i kury”: producenci sprzętu czekają na popyt, by uzasadnić produkcję układów na dużą skalę, ale użytkownicy końcowi czekają na dostępność układów, by uzasadnić rozwój aplikacji. Niemniej jednak, impet rośnie, a niszowe wdrożenia (takie jak układy neuromorficzne w satelitach kosmicznych czy czujnikach wojskowych, gdzie energia jest na wagę złota) zaczynają przynosić realną wartość, co może stopniowo rozszerzać rynek.

Podsumowując, obliczenia neuromorficzne w 2025 roku znajdują się na granicy badań i inżynierii. Dziedzina ta stoi przed nietrywialnymi wyzwaniami w zakresie rozwoju technologii, narzędzi i budowania ekosystemu. Jednak żadne z tych wyzwań nie stanowi fundamentalnej przeszkody – przypominają one trudności, z jakimi mierzyły się wczesne komputery równoległe lub początki GPU w zastosowaniach ogólnych. W miarę jak społeczność zajmuje się standaryzacją, ulepsza sprzęt i szkoli coraz więcej programistów, można oczekiwać, że wiele z tych ograniczeń zostanie zredukowanych w nadchodzących latach. Perspektywa Nature z 2025 roku optymistycznie zauważyła, że po kilku nieudanych początkach, zbieżność ostatnich postępów (lepsze algorytmy uczenia, ulepszenia projektowania cyfrowego i obliczenia w pamięci) „obecnie obiecuje powszechne wdrożenie komercyjne” technologii neuromorficznej, pod warunkiem, że rozwiążemy, jak programować i wdrażać te systemy na dużą skalę nature.com. Nad tymi rozwiązaniami aktywnie się pracuje, a nadchodząca dekada prawdopodobnie zdecyduje, jak daleko obliczenia neuromorficzne zajdą od tego momentu.

Najnowsze osiągnięcia i wiadomości (stan na 2025)

Ostatnie kilka lat przyniosło znaczące kamienie milowe i odnowione zainteresowanie obliczeniami neuromorficznymi, co wskazuje, że dziedzina ta nabiera rozpędu. Oto niektóre z najnowszych wydarzeń do 2025 roku:

Hala Point firmy Intel – Przesuwanie granic neuromorficznej skali: W kwietniu 2024 roku Intel ogłosił Hala Point, największy jak dotąd zbudowany system obliczeń neuromorficznych newsroom.intel.com. Hala Point łączy 1 152 układy Loihi 2, osiągając pojemność neuronową około 1,15 miliarda neuronów (porównywalną z mózgiem sowy) newsroom.intel.com. System został zainstalowany w Sandia National Laboratories i jest wykorzystywany jako platforma badawcza do skalowania algorytmów neuromorficznych. Co istotne, Hala Point wykazał zdolność do uruchamiania głównych obciążeń AI (takich jak głębokie sieci neuronowe) z niespotykaną dotąd wydajnością – osiągając 20 biliardów operacji na sekundę przy ponad 15 bilionach operacji na sekundę na wat w testach newsroom.intel.com. Intel twierdzi, że dorównuje to lub przewyższa wydajność klastrów GPU/CPU w tych zadaniach, ale przy znacznie lepszej efektywności energetycznej newsroom.intel.com. Znaczenie tego polega na tym, że systemy neuromorficzne nie są już tylko modelami zabawkowymi; podejmują zadania AI na skalę istotną dla przemysłu, co sugeruje, że podejścia neuromorficzne mogą w przyszłości uzupełniać lub nawet konkurować z obecnymi akceleratorami AI. Mike Davies z Intel Labs zauważył, że Hala Point łączy wydajność deep learningu z „nowatorskim uczeniem inspirowanym mózgiem”, aby badać bardziej zrównoważone AI, a takie badania mogą doprowadzić do powstania systemów AI, które uczą się w sposób ciągły, zamiast obecnego nieefektywnego cyklu trenuj-potem-wdrażaj newsroom.intel.com.
NorthPole IBM-a i przełom naukowy: Pod koniec 2023 roku IBM opublikował szczegóły dotyczące swojego układu NorthPole w czasopiśmie Science, co przyciągnęło znaczną uwagę spectrum.ieee.org. NorthPole jest istotny nie tylko ze względu na swoje surowe parametry (wspomniane wcześniej), ale także dlatego, że pokazuje wyraźną ścieżkę integracji układów neuromorficznych z konwencjonalnymi systemami. Z zewnątrz działa jak komponent pamięci, co oznacza, że można go umieścić na magistrali pamięci komputera i współpracować z istniejącymi procesorami CPU spectrum.ieee.org. Taka integracja jest kluczowa dla komercjalizacji. Artykuł w Science pokazał, że NorthPole uruchamia modele AI do analizy obrazu (takie jak ResNet-50 do klasyfikacji obrazów i YOLO do detekcji obiektów) znacznie szybciej i wydajniej niż GPU NVIDIA V100 – a nawet przewyższa topowy model NVIDIA H100 pod względem efektywności energetycznej około 5× spectrum.ieee.org. Niezależny ekspert, profesor Vwani Roychowdhury z UCLA, nazwał to osiągnięcie „popisem inżynierii”, zauważając, że ponieważ analogowa technologia neuromorficzna nie jest jeszcze gotowa, cyfrowe podejście NorthPole „stanowi krótkoterminową opcję wdrożenia AI blisko miejsca, gdzie jest potrzebna.” spectrum.ieee.org. Innymi słowy, IBM pokazał, że układy neuromorficzne mogą już teraz mieć praktyczne zastosowania, wykorzystując dzisiejszą technologię produkcji. To osiągnięcie było szeroko opisywane w mediach technologicznych i uznane za duży krok w kierunku wprowadzenia neuromorficznych rozwiązań do realnych produktów.
AI inspirowana mózgiem dla kosmosu i obronności: W latach 2022 i 2023 agencje takie jak NASA i Departament Obrony USA zaczęły eksperymentować z procesorami neuromorficznymi do specjalistycznych zastosowań. NASA testowała układ neuromorficzny (Loihi) do przetwarzania obrazów satelitarnych i nawigacji statków kosmicznych, gdzie kluczowa jest odporność na promieniowanie i niskie zużycie energii. Chodzi o to, by mały koprocesor neuromorficzny na satelicie mógł analizować dane z czujników na pokładzie (np. wykrywać cechy powierzchni planety lub anomalie w telemetrii statku kosmicznego) bez konieczności ciągłej komunikacji z Ziemią, co oszczędza pasmo i energię. Laboratorium Badawcze Sił Powietrznych nawiązało współpracę ze startupami (np. BrainChip), by sprawdzić, czy technologia neuromorficzna może mapować złożone sygnały z czujników dla autonomicznych statków powietrznych lub systemów wykrywania pocisków embedded.com. Ekstremalna efektywność energetyczna i uczenie w czasie rzeczywistym systemów neuromorficznych są bardzo atrakcyjne dla autonomicznych systemów wojskowych zasilanych z baterii lub energii słonecznej. Projekty te są głównie w fazie testów, ale sygnalizują rosnącą pewność co do niezawodności sprzętu neuromorficznego poza laboratorium.
Komercyjne produkty Edge AI: Do 2025 roku obserwujemy pierwsze pojawienie się komercyjnych produktów wykorzystujących technologię neuromorficzną. Na przykład, Akida IP firmy BrainChip została licencjonowana do użycia w modułach czujników samochodowych – jednym z przykładów jest wykorzystanie sieci neuromorficznych do analizy danych z czujników ciśnienia w oponach samochodu w celu wykrywania poślizgu opon lub zmian warunków drogowych w czasie rzeczywistym. Innym przykładem są urządzenia smart home: kamera z neuromorficznym wsparciem, która potrafi rozpoznawać osoby i obsługiwać gesty na urządzeniu, działając przez miesiące na jednej baterii. Nie są to jeszcze powszechnie znane produkty, ale pokazują, że obliczenia neuromorficzne znajdują zastosowanie w niszowych, wysokowartościowych aplikacjach. Analitycy przewidują, że wraz z rozwojem Internetu Rzeczy (IoT) zapotrzebowanie na miniaturową, energooszczędną AI gwałtownie wzrośnie, a układy neuromorficzne mogą zdobyć znaczną część tego rynku, jeśli okażą się łatwe do integracji. Raporty z badań rynkowych prognozują szybki wzrost przychodów z obliczeń neuromorficznych w ciągu najbliższej dekady – rzędu 25-30% skumulowanego rocznego wskaźnika wzrostu – co potencjalnie może stworzyć rynek wart wiele miliardów dolarów do 2030 roku builtin.com.
Globalna współpraca i konferencje: Społeczność neuromorficzna aktywnie dzieli się postępami. Konferencje takie jak Warsztaty Inżynierii Neuromorficznej (Telluride) oraz Neuro Inspired Computational Elements (NICE) organizowane przez IEEE odnotowały wzrost uczestnictwa. W 2023 roku podczas warsztatów w Telluride zaprezentowano neuromorficznie sterowane robotyczne psy, demonstracje rozpoznawania twarzy działające na jednopłytkowych systemach neuromorficznych oraz więcej zastosowań fuzji sensorów neuromorficznych. Ponadto rosną inicjatywy open-source – na przykład kod i symulatory Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) są dostępne dla badaczy na całym świecie, a oprogramowanie Lava firmy Intel dla Loihi zostało udostępnione jako open-source pod koniec 2022 roku, zapraszając społeczność do współtworzenia algorytmów i przypadków użycia.
Kryzys energetyczny AI i nadzieja neuromorficzna: Tematem przewodnim w ostatnich wiadomościach jest koszt energetyczny AI. Wraz z rosnącym zużyciem energii przez duże modele językowe i usługi AI (niektóre szacunki wskazują, że zużycie energii przez branżę AI stanowi ogromną i rosnącą część globalnego zapotrzebowania), obliczenia neuromorficzne są często wskazywane jako potencjalne rozwiązanie. Na początku 2025 roku artykuł na Medium zwrócił uwagę, że ślad energetyczny AI gwałtownie rośnie i określił układy neuromorficzne jako „zieloną, mózgową przyszłość AI”, sugerując, że 2025 rok może być punktem zwrotnym, w którym branża poważnie zwróci się ku układom inspirowanym mózgiem, by ograniczyć zużycie energii medium.com. Ta narracja zyskuje na popularności w dziennikarstwie technologicznym i na konferencjach AI: zasadniczo obliczenia neuromorficzne dla zrównoważonej AI. Rządy również, poprzez inicjatywy na rzecz energooszczędnych obliczeń, zaczynają finansować badania neuromorficzne z podwójnym celem: utrzymania wzrostu wydajności AI przy jednoczesnym ograniczaniu kosztów energetycznych i emisji dwutlenku węgla.

Wszystkie te wydarzenia rysują obraz dziedziny, która szybko rozwija się na wielu frontach: zrozumienie naukowe, osiągnięcia inżynieryjne i pierwsze próby komercyjne. Można odnieść wrażenie, że obliczenia neuromorficzne przechodzą z długiego okresu inkubacji do fazy praktycznych demonstracji. Chociaż jeszcze nie „stały się mainstreamem”, postępy w latach 2023–2025 sugerują, że może się to zmienić w nadchodzących latach. Panuje zgoda w środowisku, że jeśli pozostałe przeszkody (zwłaszcza oprogramowanie i skalowalność) zostaną pokonane, technologia neuromorficzna może być przełomem umożliwiającym kolejną falę AI – taką, która będzie bardziej adaptacyjna, zawsze aktywna i energooszczędna niż to, co możemy osiągnąć przy użyciu obecnych architektur.

Perspektywy ekspertów na przyszłość

Aby uzupełnić ten przegląd, warto posłuchać, co eksperci z tej dziedziny mówią o obliczeniach neuromorficznych i ich przyszłości. Oto kilka wnikliwych cytatów i opinii czołowych naukowców oraz przedstawicieli branży:

Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, główny naukowiec ds. obliczeń inspirowanych mózgiem): „NorthPole zaciera granice między obliczeniami inspirowanymi mózgiem a zoptymalizowanymi pod kątem krzemu, między obliczeniami a pamięcią, między sprzętem a oprogramowaniem.” spectrum.ieee.org Modha podkreśla, że podejście IBM z NorthPole zaciera tradycyjne podziały w projektowaniu komputerów – tworząc nową klasę układów, które są jednocześnie procesorem i pamięcią, zarówno sprzętem, jak i algorytmem. Od dawna twierdzi, że współlokalizacja pamięci i obliczeń jest kluczem do osiągnięcia wydajności na poziomie mózgu. Jego zdaniem prawdziwie neuromorficzne układy wymagają przemyślenia całego stosu, a sukces NorthPole w przewyższaniu GPU jest dowodem na to, że to niekonwencjonalne podejście działa. Modha sugerował nawet, że jeśli systemy neuromorficzne zostaną odpowiednio skalowane, mogą ostatecznie zbliżyć się do możliwości ludzkiej kory mózgowej w niektórych zadaniach, zużywając przy tym ułamek energii dzisiejszych superkomputerów spectrum.ieee.org.
Mike Davies (Dyrektor Intel’s Neuromorphic Computing Lab): „Koszt obliczeniowy dzisiejszych modeli AI rośnie w tempie nie do utrzymania… Branża potrzebuje fundamentalnie nowych podejść, które będą się skalować.” newsroom.intel.com Davies często mówi o barierze wydajności energetycznej, na którą natrafia AI. Zauważa, że samo dokładanie kolejnych GPU do problemu nie jest długoterminowo wykonalne ze względu na ograniczenia energetyczne i skalowania. Jego zdaniem, obliczenia neuromorficzne to jedna z nielicznych dróg dalszego postępu. Strategia Intela odzwierciedla to przekonanie: inwestując w badania neuromorficzne, takie jak Loihi i Hala Point, dążą do odkrycia nowych algorytmów (jak uczenie ciągłe, kodowanie rzadkie itp.), które mogą sprawić, że przyszła AI będzie nie tylko szybsza, ale znacznie bardziej wydajna. Davies podkreślał, że układy neuromorficzne doskonale sprawdzają się w zadaniach takich jak adaptacyjna kontrola i sensing, i przewiduje ich integrację z większymi systemami AI – być może serwer AI z kilkoma neuromorficznymi akceleratorami obok GPU, z których każdy obsługuje zadania, w których jest najlepszy. Jego wypowiedź podkreśla, że skalowalność AI będzie wymagać zmiany paradygmatu, a projektowanie neuromorficzne jest jedną z takich zmian.
Carver Mead (Pionier inżynierii neuromorficznej): (Z perspektywy historycznej) Mead często wyrażał podziw dla wydajności biologii. W wywiadach mówił rzeczy takie jak: „Kiedy masz 10¹¹ neuronów, które wszystkie obliczają równolegle, możesz zrobić rzeczy przy użyciu jednego dżula energii, które konwencjonalny komputer wykonałby zużywając kilodżule lub więcej.” (sparafrazowane z różnych wystąpień). Wizja Meada z lat 80. – że połączenie fizyki analogowej z obliczeniami może odblokować możliwości podobne do mózgu – wreszcie przynosi owoce. Uważa on, że inżynieria neuromorficzna to „naturalna kontynuacja prawa Moore’a” darpa.mil w pewnym sensie: ponieważ skalowanie tranzystorów przynosi coraz mniejsze korzyści, musimy znaleźć nowe sposoby wykorzystania ogromnej liczby tranzystorów, a użycie ich do naśladowania obwodów mózgowych (które przedkładają wydajność energetyczną nad precyzję) jest logicznym kolejnym krokiem. W swoich ostatnich wypowiedziach Mead pozostaje optymistą, że nadchodzące pokolenie inżynierów będzie dalej rozwijać te idee i że zasady neuromorficzne przenikną przyszłe platformy obliczeniowe (choć Mead jest na emeryturze, jego dziedzictwo jest obecne w każdym projekcie neuromorficznym).
Vwani Roychowdhury (Profesor Inżynierii Elektrycznej, UCLA): „Biorąc pod uwagę, że systemy analogowe nie osiągnęły jeszcze dojrzałości technologicznej, ta praca przedstawia opcję na najbliższą przyszłość, pozwalającą wdrażać AI tam, gdzie jest potrzebna.” spectrum.ieee.org Roychowdhury wydał tę opinię na temat układu NorthPole firmy IBM. Jako niezależny naukowiec, niepowiązany bezpośrednio z IBM ani Intelem, jego perspektywa ma znaczenie: przyznaje, że choć wielką wizją są analogowe procesory neuromorficzne (które teoretycznie mogłyby być jeszcze wydajniejsze i bardziej zbliżone do mózgu), to jednak nie są one jeszcze gotowe. Tymczasem układy takie jak NorthPole pokazują, że cyfrowe układy neuromorficzne mogą wypełnić lukę i przynieść natychmiastowe korzyści dla wdrożeń AI na brzegu sieci spectrum.ieee.org. Jego wypowiedź podkreśla pragmatyczne podejście w środowisku: korzystać z tego, co działa już teraz (nawet jeśli są to cyfrowo symulowane neurony), by zacząć czerpać korzyści, a jednocześnie kontynuować badania nad bardziej zaawansowanymi urządzeniami analogowymi na przyszłość. To poparcie dla tezy, że technologia neuromorficzna jest już gotowa do realizacji niektórych zadań.
Naukowcy z Los Alamos National Laboratory: W artykule z marca 2025 roku badacze AI z Los Alamos napisali, że „obliczenia neuromorficzne, następna generacja AI, będą mniejsze, szybsze i bardziej wydajne niż ludzki mózg.” en.wikipedia.org To odważne stwierdzenie odzwierciedla optymizm niektórych ekspertów co do ostatecznego potencjału rozwiązań neuromorficznych. Choć bycie „mniejszym i szybszym” niż ludzki mózg to ambitny cel (mózg to niezwykle potężna maszyna o mocy 20 watów), chodzi o to, że obliczenia neuromorficzne mogą zapoczątkować systemy AI, które nie tylko zbliżą się do inteligencji ludzkiej, ale wręcz przewyższą mózg pod względem szybkości i wydajności w określonych operacjach. Kontekst tej wypowiedzi to myśl, że mózgi, choć niesamowite, są produktem biologii i mają swoje ograniczenia – maszyny inspirowane mózgiem mogą potencjalnie optymalizować poza tymi ograniczeniami (na przykład komunikacja sygnałami elektrycznymi na krótszych dystansach niż w neuronach biologicznych może pozwolić na szybsze przekazywanie sygnałów, a użycie materiałów umożliwiających wyższe częstotliwości „wyładowań” itd.). To wizja długoterminowa, ale wymowne jest, że poważni naukowcy rozważają takie możliwości.

Te perspektywy razem tworzą obraz dziedziny, która jest zarówno zorientowana na przyszłość, jak i osadzona w realiach. Eksperci dostrzegają przeszkody, ale wyraźnie ekscytują się obraną ścieżką rozwoju. Wspólnym motywem jest to, że obliczenia neuromorficzne są postrzegane jako klucz do przyszłości informatyki – zwłaszcza dla AI i uczenia maszynowego. Nie chodzi o zastąpienie mózgu czy tworzenie świadomych maszyn, lecz o czerpanie inspiracji z biologii, by pokonać obecne ograniczenia. Jak trafnie podsumował Modha, celem jest połączenie najlepszych cech obu światów: mózgowej adaptacyjności i wydajności z zaletami nowoczesnej krzemowej technologii spectrum.ieee.org.

Dalsza lektura i zasoby

Dla osób zainteresowanych głębszym poznaniem neuromorficznych obliczeń, poniżej znajduje się kilka wiarygodnych źródeł i odniesień:

IBM Research – Neuromorphic Computing: Przeglądowy artykuł IBM „Czym są obliczenia neuromorficzne?” stanowi przystępne wprowadzenie i podkreśla projekty IBM, takie jak TrueNorth i NorthPole ibm.com ibm.com.
Intel Neuromorphic Research Community: Newsroom i blogi badawcze Intela zawierają aktualizacje dotyczące Loihi i Hala Point, w tym informację prasową z kwietnia 2024 opisującą specyfikację i cele Hala Point newsroom.intel.com.
DARPA SyNAPSE Program: Ogłoszenie DARPA z 2014 roku dotyczące układu IBM TrueNorth wyjaśnia motywacje (efektywność energetyczna) oraz architekturę układu darpa.mi l.
IEEE Spectrum: Artykuł z października 2023 roku „IBM prezentuje układ inspirowany mózgiem do szybkiej, wydajnej AI” autorstwa Charlesa Q. Choi szczegółowo omawia układ NorthPole i zawiera komentarze ekspertówspectrum.ieee.org.
Nature i Nature Communications: Dla bardziej akademickiego spojrzenia, Nature Communications (kwiecień 2025) opublikowało „Droga do komercyjnego sukcesu technologii neuromorficznych” nature.com, który omawia dalsze perspektywy i pozostałe wyzwania. Science (październik 2023) zawiera artykuł techniczny o NorthPole dla osób zainteresowanych szczegółami.
BuiltIn i artykuły na Medium: Strona technologiczna BuiltIn oferuje kompleksowe wprowadzenie do obliczeń neuromorficznych, obejmujące zalety i wyzwania w przystępnych słowach builtin.com. Ponadto, niektórzy autorzy na Medium napisali artykuły (np. o tym, dlaczego firmy takie jak IBM i Intel inwestują w neuromorficzne rozwiązania) z perspektywy szerokiego grona odbiorców medium.com.

Obliczenia neuromorficzne to dynamicznie rozwijająca się dziedzina na styku informatyki, elektroniki i neurobiologii. To śmiała próba ponownego wyobrażenia sobie, jak budujemy maszyny, które „myślą”. Jak widzieliśmy, droga od koncepcji do rzeczywistości trwała dekady, ale postęp jest niezaprzeczalny i przyspiesza. Jeśli obecne trendy się utrzymają, układy inspirowane mózgiem mogą wkrótce uzupełnić CPU i GPU w naszych urządzeniach, czyniąc AI wszechobecną i ultra-wydajną. Jak ujęła to jedna z grup badawczych, technologia neuromorficzna ma szansę stać się „następną generacją AI” en.wikipedia.org – ewolucją, która może fundamentalnie zmienić oblicze informatyki, jaką znamy. To obszar, który zdecydowanie warto obserwować w nadchodzących latach.

Źródła:

IBM Research, „What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
DARPA News, „SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (sierpień 2014) darpa.mil
Intel Newsroom, „Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (17 kwietnia 2024) newsroom.intel.com
IEEE Spectrum, „IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (23 października 2023) spectrum.ieee.org
BuiltIn, „What Is Neuromorphic Computing?” (2023) builtin.com
Nature Communications, „Droga do komercyjnego sukcesu technologii neuromorficznych” (15 kwietnia 2025) nature.com
Wikipedia, „Obliczenia neuromorficzne” (dostęp 2025) en.wikipedia.org