- Neuromorfné počítanie používa spikové neurónové siete (SNNs), ktoré komunikujú spike impulzmi a spracúvajú dáta udalosťami riadeným časovým oknom.
- IBM TrueNorth (2014) mal 1 milión neurónov, 256 miliónov synapsií, 5,4 miliardy tranzistorov a spotreboval menej než 100 milliwattov.
- IBM NorthPole (2023) má 22 miliárd tranzistorov v balení 800 mm², úplne eliminuje externú pamäť a sľubuje 25× energetickú efektívnosť a 22× rýchlosť pri úlohách rozpoznávania obrazu oproti špičkovým konvenčným AI čipom.
- Intel Loihi (2017) je plne digitálny neuromorfný procesor s 128 jadrami, 130 000 neurónmi a 130 miliónmi synapsií, a obsahuje engine učenia na čipe; ukážka učenia rozpoznávania pachov nebezpečných chemikálií.
- Intel Hala Point (apríl 2024) zoskupuje 1 152 čipov Loihi 2, čo predstavuje približne 1,15 miliardy neurónov, dosahuje 20 kvadriliónov operácií za sekundu a viac než 15 biliónov operácií za watt.
- SpiNNaker (University of Manchester) mal v roku 2018 hardvérovú neurónovú sieť s miliónom jadier na simuláciu miliárd spikujúcich neurónov v reálnom čase.
- BrainScaleS (Heidelberg University) používa analógové obvody na emuláciu neurónových sietí na veľkých kremíkových doštičkách a zrýchľuje štúdium učenia.
- EBRAINS infraštruktúra EÚ poskytuje prístup k BrainScaleS a SpiNNaker ako súčasť výskumného ekosystému na generovanie neuromorfných údajov.
- Akida od BrainChip (edge AI) je plne digitálny, udalosťami riadený neuromorfný procesor používaný v automobilových senzorových moduloch a inteligentných kamerách s výdržou batérie na mesiace.
- Nature Communications publikovala článok „Cesta k obchodnému úspechu pre neuromorfné technológie“ (15. apríl 2025), ktorý opisuje šancu na široké komerčné prijatie, ak sa vyriešia programovacie paradigmy a štandardizácia.
Čo je neuromorfné počítanie (a ako funguje)?
Neuromorfné počítanie – niekedy nazývané mozgom inšpirované počítanie – je prístup k návrhu počítačov, ktorý napodobňuje štruktúru a funkciu ľudského mozgu ibm.com. Namiesto tradičného modelu, kde samostatné jednotky spracovávajú a ukladajú pamäť, neuromorfné systémy integrujú tieto funkcie v sieťach umelých „neurónov“ a „synapsií“, podobne ako biologický mozog. Jednoducho povedané, neuromorfný čip je počítačový čip, ktorý funguje ako sieť mozgových buniek, spracúva informácie prostredníctvom veľkého počtu prepojených neurónov en.wikipedia.org.
Jadrom neuromorfného počítania sú spikové neurónové siete (SNNs) – siete umelých neurónov, ktoré komunikujú prostredníctvom krátkych elektrických impulzov nazývaných „spiky“, analogických k napäťovým špičkám v biologických neurónoch ibm.com. Každý neurón zhromažďuje prichádzajúce signály v priebehu času a „vystrelí“ spike k iným neurónom iba keď je dosiahnutý určitý prah ibm.com. Ak vstupy zostanú pod prahom, signál nakoniec vyprchá (často sa to opisuje ako únik náboja neurónu). Tento udalosťami riadený štýl počítania znamená, že na rozdiel od konvenčných procesorov, ktoré pracujú nepretržite, neuromorfné čipy väčšinou zostávajú nečinné a aktivujú neuróny len vtedy, keď je potrebné spracovať dáta pawarsaurav842.medium.com. Výsledkom je, že spotrebujú oveľa menej energie – väčšina „mozgu podobnej“ siete zostáva neaktívna, kým nie je potrebná, presne tak, ako má náš mozog miliardy neurónov, ale v danom momente sa aktivuje len malé percento pawarsaurav842.medium.com.
Ďalšou kľúčovou vlastnosťou je, že spracovanie a pamäť sú umiestnené na rovnakom mieste. V neuromorfnom dizajne môže každý neurón zároveň ukladať aj spracovávať informácie, zatiaľ čo v klasickom počítači sa údaje neustále presúvajú tam a späť medzi CPU a samostatnými pamäťovými bankami. Vložením pamäte priamo do výpočtových prvkov (neurónov) sa neuromorfné čipy vyhýbajú úzkemu miestu tradičných architektúr, kde je potrebné neustále presúvať dáta spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. To prináša masívny paralelizmus a efektivitu: mnoho neurónov pracuje súčasne a je potrebná iba lokálna komunikácia. Ako vysvetľuje vedúci neuromorfného výskumu IBM Dharmendra Modha, „Mozog je oveľa energeticky efektívnejší ako moderné počítače, čiastočne preto, že v každom neuróne uchováva pamäť spolu s výpočtom.“ spectrum.ieee.org. V podstate neuromorfné systémy fungujú viac ako živé neurónové siete než ako konvenčné sériové počítače, čo umožňuje spracovanie informácií v reálnom čase a riedku, udalosťami riadenú komunikáciu medzi neurónmi nature.com.
Stručná história a kľúčové míľniky
Neuromorfné počítanie môže znieť futuristicky, ale jeho koncepčné začiatky siahajú do 80. rokov. Termín „neuromorfné“ (znamenajúci „tvarovaný ako mozog“) zaviedol Carver Mead, profesor z Caltechu, ktorý tento odbor v 80. rokoch minulého storočia zakladal colocationamerica.com. V tom období Mead a jeho kolegovia ako Misha Mahowald vytvorili prvé experimentálne „kremíkové neuróny“ a senzorické čipy – napríklad analógovú kremíkovú sietnicu, ktorá dokázala detegovať svetlo ako ľudské oko, a kremíkovú kochleu, ktorá spracovávala zvuk ibm.com. Tieto rané čipy ukázali, že elektronické obvody môžu napodobňovať základné neurónové funkcie, čím podnietili víziu, že počítače by raz mohli fungovať viac ako mozgy.
Počas 90. a 2000. rokov zostávala neuromorfná inžinieria prevažne v akademickej sfére a výskumných laboratóriách, pričom sa neustále rozvíjala v pozadí. Významný míľnik prišiel v roku 2014 s čipom IBM TrueNorth, vyvinutým v rámci programu DARPA SyNAPSE. TrueNorth umiestnil 1 milión „neurónov“ a 256 miliónov „synapsií“ na jeden čip s ohromujúcimi 5,4 miliardami tranzistorov – a to všetko pri spotrebe menej ako 100 miliwattov energie darpa.mil. Tento „mozog na čipe“, inšpirovaný architektúrou cicavčích mozgov, dokázal vykonávať zložité úlohy rozpoznávania vzorov s dvoma rádmi menšou spotrebou energie než bežné procesory darpa.mil. Dizajn TrueNorth bol riadený udalosťami a masívne paralelný: 4 096 neurosynaptických jadier komunikovalo prostredníctvom impulzov, čím sa preukázala realizovateľnosť veľkorozmerného neuromorfného hardvéru. IBM prirovnával rozsah TrueNorthu (milión neurónov) približne k mozgu včely alebo švába a dokázal, že neuromorfné čipy môžu byť energeticky efektívne a schopné úloh podobných mozgu darpa.mil.
Ďalší skok nastal v roku 2017, keď Intel predstavil svoj neuromorfný čip Loihi. Loihi bol plne digitálny neuromorfný procesor s 128 jadrami, 130 000 neurónmi a 130 miliónmi synapsií implementovanými v kremíku pawarsaurav842.medium.com. Dôležité je, že Loihi mal zabudované učenie priamo na čipe: každé neurónové jadro malo vlastný engine učenia, čo umožňovalo čipu upravovať synaptické váhy a „učiť sa“ zo vzorov v priebehu času. V jednej ukážke Intel predviedol, že Loihi sa dokáže naučiť rozpoznávať pachy nebezpečných chemikálií – v podstate naučiť čip „čuchať“ spracovaním údajov z čuchových senzorov spôsobom podobným mozgu pawarsaurav842.medium.com. Táto schopnosť samo-učenia zdôraznila, ako sa neuromorfné systémy dokážu prispôsobovať v reálnom čase, čo je krok nad rámec spúšťania vopred natrénovaných neurónových sietí.
Odvtedy sa pokrok zrýchlil. Univerzity postavili špecializované neuromorfné superpočítače ako SpiNNaker (University of Manchester), stroj s viac ako miliónom malých procesorov navrhnutý na simuláciu miliardy spikujúcich neurónov v reálnom čase pawarsaurav842.medium.com. V Európe desaťročný Human Brain Project (2013–2023) podporoval neuromorfné platformy ako BrainScaleS (Heidelberg University), ktorý používa analógové elektronické obvody na emuláciu neurónov, a verziu SpiNNaker – obe sú prístupné výskumníkom prostredníctvom výskumnej infraštruktúry EBRAINS ibm.com. Tieto veľké akademické projekty boli míľnikmi v demonštrovaní, ako sa dajú neuromorfné princípy škálovať.
Na strane priemyslu IBM, Intel a ďalší naďalej posúvajú hranice. Najnovší neuromorfný vývoj IBM, predstavený v roku 2023, má kódové označenie NorthPole – čip, ktorý ešte tesnejšie spája pamäť a spracovanie. NorthPole dosahuje dramatické zlepšenia v rýchlosti a efektivite, údajne je 25× energeticky efektívnejší a 22× rýchlejší ako najlepšie konvenčné AI čipy pri úlohách rozpoznávania obrazu spectrum.ieee.org. Obsahuje 22 miliárd tranzistorov v balení s rozlohou 800 mm² a úplným odstránením pamäte mimo čipu výrazne znižuje energiu spotrebovanú na presun dát spectrum.ieee.org. Výskumníci IBM opisujú NorthPole ako „prielom v architektúre čipov, ktorý prináša obrovské zlepšenia v energetickej, priestorovej a časovej efektivite“ research.ibm.com, pričom stavajú na poznatkoch z TrueNorth spred desiatich rokov. Paralelne Intel v roku 2021 predstavil druhú generáciu čipu Loihi 2 a v roku 2024 oznámil Hala Point, neuromorfný super-systém obsahujúci 1 152 čipov Loihi 2 s celkovým počtom 1,2 miliardy neurónov – čo približne zodpovedá kapacite mozgu malého vtáka (sovy) newsroom.intel.com. Nasadený v Sandia National Labs, Hala Point je v súčasnosti najväčší neuromorfný počítač na svete, určený na výskum AI v mierke mozgu.
Od jedného tranzistora neurónu Carvera Meada po dnešné systémy s miliardou neurónov sa neuromorfné počítanie vyvinulo z okrajovej akademickej myšlienky na špičkovú technológiu. História je poznačená stálym zlepšovaním v škálovateľnosti, energetickej efektivite a realistickosti spracovania podobného mozgu, čím sa pripravuje pôda pre ďalšiu éru výpočtovej techniky.
Kľúčové technológie v neuromorfnom počítaní
Neuromorfné výpočty spájajú inovácie v oblasti hardvérových zariadení a modelov neurónových sietí. Niektoré z kľúčových technológií umožňujúcich tento mozgom inšpirovaný prístup zahŕňajú:
- Spikové neurónové siete (SNN): Ako už bolo spomenuté, SNN sú algoritmickým základom neuromorfných systémov. Niekedy sa označujú ako „tretia generácia“ neurónových sietí pawarsaurav842.medium.com, pričom do modelov neurónov začleňujú prvok času. Na rozdiel od stabilných, kontinuálnych aktivácií v štandardných umelých neurónových sieťach komunikujú spikové neuróny diskrétnymi impulzmi, čo umožňuje časové kódovanie (informácia je prenášaná načasovaním impulzov) a udalosťami riadenú prevádzku. SNN dokážu prirodzenejšie modelovať javy ako načasovanie neurónov, refraktérne obdobia a plasticitu (učenie prostredníctvom zmien sily synapsií) než tradičné siete ibm.com. Vďaka tomu sú vhodné na spracovanie senzorických dátových tokov (vízia, zvuk atď.) v reálnom čase. Vývoj tréningových algoritmov pre SNN je však zložitá úloha – výskumníci používajú metódy od mapovania natrénovaných hlbokých sietí na spikové ekvivalenty až po bio-inšpirované pravidlá učenia ibm.com. SNN sú živou výskumnou oblasťou a kľúčovým prvkom neuromorfnej skladačky.
- Memristory a nové zariadenia: Mnohé neuromorfné platformy stále používajú konvenčné kremíkové tranzistory, no veľký záujem je o nové zariadenia ako memristory (pamäťové rezistory). Memristor je nanoelektronický prvok, ktorý dokáže súčasne uchovávať dáta (ako pamäť) a vykonávať výpočty (ako rezistor/sieť) zmenou svojho odporu na základe prúdu – v podstate napodobňuje schopnosť synapsie „pamätať si“ posilňovaním alebo oslabovaním spojení ibm.com. Memristory a ďalšie rezistívne pamäťové technológie (napr. pamäť s fázovou zmenou, feroelektrické zariadenia, spintronické zariadenia) môžu implementovať „analógové“ synapsie, ktoré sa priebežne aktualizujú, čo umožňuje architektúry výpočtov v pamäti. Integráciou pamäte do tých istých fyzických zariadení, ktoré vykonávajú výpočty, ešte viac rozkladajú oddelenie vlastné tradičnému výpočtovému paradigmatu. Tieto nové komponenty sľubujú zisky v efektivite o niekoľko rádov; v roku 2025 sú však stále experimentálne a čelia výzvam v spoľahlivosti a výrobe. Ako poznamenal jeden odborník, analógové neuromorfné systémy majú obrovský potenciál, ale „ešte nedosiahli technologickú vyspelosť“, čo je dôvod, prečo mnohé súčasné návrhy (ako IBM NorthPole a Intel Loihi) zostávajú pri digitálnych obvodoch ako krátkodobom riešení spectrum.ieee.org.
- Asynchrónne obvody a hardvér riadený udalosťami: Neuromorfné čipy často využívajú asynchrónnu logiku, čo znamená, že nemajú jeden globálny takt, ktorý by riadil každú operáciu v rovnakom kroku. Namiesto toho je výpočtová činnosť distribuovaná a spúšťaná udalosťami. Keď neurón vyšle signál (spike), spustí to neuróny v ďalšom smere; ak nie je žiadna aktivita, časti obvodu prechádzajú do nečinnosti. Tento hardvérový prístup, niekedy nazývaný „bez hodinového signálu“ alebo dizajn riadený udalosťami, priamo podporuje riedke, impulzmi riadené pracovné záťaže SNN. Je to odklon od synchronného dizajnu väčšiny CPU/GPU. Napríklad TrueNorth od IBM bežal úplne asynchrónne a jeho neuróny komunikovali prostredníctvom paketov v sieti-on-chip, keď došlo k udalostiam darpa.mil. To nielen šetrí energiu, ale aj zodpovedá tomu, ako biologické neurónové siete pracujú paralelne bez hlavného hodinového signálu.
- Architektúra výpočtov v pamäti: Pojem často spájaný s neuromorfnými čipmi je výpočty v pamäti, kde sú pamäťové prvky (či už SRAM, nevolatilná pamäť alebo memristory) umiestnené spolu s výpočtovými jednotkami. Týmto spôsobom neuromorfné návrhy minimalizujú pohyb dát – jeden z najväčších zdrojov spotreby energie v informatike newsroom.intel.com. V praxi to môže znamenať, že každý neurónový jadro na čipe má vlastnú lokálnu pamäť, v ktorej uchováva svoj stav a synaptické váhy, čím sa eliminuje neustále prenášanie dát do externej DRAM. Čip NorthPole od IBM je toho príkladom: úplne eliminuje externú pamäť, všetky váhy sú na čipe a čip sa systému javí ako zariadenie „aktívnej pamäte“ spectrum.ieee.org. Výpočty v pamäti je možné realizovať digitálne (ako to robí NorthPole) alebo analógovo (pomocou memristorových crossbar polí na vykonávanie maticových operácií priamo v pamäti). Tento koncept je kľúčový pre dosiahnutie efektivity podobnej mozgu.
Zhrnuté, neuromorfné výpočty čerpajú z neurovied (spikujúce neuróny, plastické synapsie), nového hardvéru (memristory, pamäť s fázovou zmenou) a netradičného návrhu obvodov (riadené udalosťami, integrácia pamäte a výpočtov), aby vytvorili výpočtové systémy, ktoré fungujú na úplne iných princípoch ako dnešné energeticky náročné čipy.
Neuromorfné vs. tradičné výpočtové paradigmy
Aby sme ocenili neuromorfné počítanie, pomáha porovnať ho s tradičnou architektúrou Von Neumanna, ktorá dominuje od polovice 20. storočia. V klasickom počítači (či už ide o PC alebo smartfón) je dizajn v zásade sériový a oddelený: centrálny procesor načítava inštrukcie a dáta z pamäte, vykonáva ich (jednu po druhej, veľmi rýchlo) a zapisuje výsledky späť do pamäte. Aj keď moderné CPU a GPU používajú paralelné jadrá alebo pipeline, stále trpia takzvaným Von Neumannovým úzkym miestom – potrebou neustále presúvať dáta do a z pamäte, čo stojí čas a energiu colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Predstavte si kuchára, ktorý musí pre každú jednu ingredienciu utekať do špajze predtým, než začne krájať a miešať; takto fungujú štandardné počítače.
Neuromorfné počítače na druhej strane fungujú skôr ako rozsiahla sieť mini-procesorov (neurónov), ktoré pracujú paralelne, pričom každý má svoju vlastnú lokálnu pamäť. Neexistuje žiadny centrálny takt ani programový čítač, ktorý by sériovo prechádzal inštrukcie. Namiesto toho výpočty prebiehajú kolektívne a asynchrónne: tisíce alebo milióny neurónov vykonávajú jednoduché operácie súčasne a komunikujú výsledky prostredníctvom impulzov. Je to podobné ako spôsob, akým ľudský mozog zvláda úlohy – miliardy neurónov pália paralelne, bez toho, aby bol jeden CPU zodpovedný za všetko. Výsledkom je systém, ktorý môže byť masívne paralelný a riadený udalosťami, spracúvať mnoho signálov naraz a prirodzene čakať, keď nie je čo robiť.
Medzi výhody patrí rýchlosť vďaka paralelizmu a oveľa vyššia energetická efektívnosť. Tradičný procesor môže spotrebovať 100 wattov na spustenie veľkého AI modelu, najmä kvôli prepínaniu miliárd tranzistorov a presúvaniu dát do a z pamäťových vyrovnávacích pamätí. Naopak, neuromorfné čipy využívajú udalosti a riedke spúšťanie: ak je aktívnych len 5 % neurónov, zvyšných 95 % prakticky nespotrebúva žiadnu energiu. Táto riedka aktivita je jedným z dôvodov, prečo neuromorfné architektúry preukázali až 1000× lepšiu energetickú efektívnosť pri určitých AI úlohách v porovnaní s CPU/GPU medium.com. V skutočnosti ľudský mozog, ktorým sa naše neuromorfné návrhy inšpirujú, funguje len na približne 20 wattoch energie (menej ako slabá žiarovka), no predčí súčasné superpočítače v oblastiach ako videnie a rozpoznávanie vzorov medium.com. Ako povedal riaditeľ neuromorfného laboratória Intelu Mike Davies, „Náklady na výpočty dnešných AI modelov rastú neudržateľným tempom. Odvetvie potrebuje zásadne nové prístupy, ktoré dokážu škálovať.“ newsroom.intel.com Neuromorfné výpočty ponúkajú jeden z takýchto nových prístupov tým, že integrujú pamäť s výpočtami a využívajú vysoko paralelné, mozgu podobné architektúry na minimalizáciu pohybu dát a spotreby energie newsroom.intel.com.
Je však dôležité poznamenať, že neuromorfné výpočty nie sú náhradou za všetky typy výpočtov. Tradičné deterministické procesory vynikajú v presných, lineárnych úlohách (ako aritmetika, databázové dotazy atď.), zatiaľ čo neuromorfné systémy vynikajú v senzorických, percepčných a úlohách rozpoznávania vzorov, kde sa uplatňuje mozgu podobné spracovanie. V mnohých víziách budúcnosti budú neuromorfné čipy dopĺňať klasické CPU a GPU – budú pôsobiť ako špecializované koprocesory pre AI úlohy, ktoré zahŕňajú vnímanie, učenie alebo adaptáciu, podobne ako dnes GPU urýchľujú grafiku a neurónové siete. Obe paradigmy môžu koexistovať, pričom neuromorfný hardvér bude riešiť „mozgu podobné“ úlohy zásadne efektívnejším spôsobom. V podstate stroje Von Neumanna sú ako sekvenční počtári, zatiaľ čo neuromorfné stroje sú ako paralelní rozpoznávači vzorov – každý má svoje miesto.
Hlavní hráči a projekty poháňajúce neuromorfnú technológiu
Neuromorfné výpočty sú multidisciplinárnym úsilím, ktoré spája technologické spoločnosti, výskumné laboratóriá a akademickú obec. Veľké korporácie, startupy a vládne agentúry sa všetky zapojili do vývoja hardvéru a softvéru inšpirovaného mozgom. Tu sú niektorí z kľúčových hráčov a projektov k roku 2025:
- IBM: IBM bola priekopníkom vo výskume kognitívneho počítania. Okrem prelomového čipu TrueNorth (2014) s 1 miliónom neurónov, výskumný tím IBM vedený Dharmendrom Modhom nedávno predstavil NorthPole (2023), novú generáciu neuromorfického inferenčného čipu. Prelom NorthPole spočíva v tesnom prepojení výpočtov a pamäte priamo na čipe, čo prináša bezprecedentnú efektivitu pre AI inferenčné úlohy spectrum.ieee.org. IBM uvádza, že NorthPole dokáže prekonať aj najmodernejšie GPU v benchmarkoch ako rozpoznávanie obrázkov, pričom spotrebuje len zlomok energie spectrum.ieee.org. Dlhodobou víziou IBM je využívať takéto čipy na pohon AI systémov, ktoré budú oveľa energeticky efektívnejšie, čo potenciálne umožní prevádzku AI od dátových centier až po edge zariadenia bez dnešných energetických obmedzení.
- Intel: Intel založil špecializované Neuromorphic Computing Lab a predstavil rodinu čipov Loihi. Prvý Loihi (2017) a Loihi 2 (2021) sú výskumné čipy, ktoré sú k dispozícii univerzitám a firmám prostredníctvom Intel’s Neuromorphic Research Community. Prístup Intelu je plne digitálny, ale s asynchrónnymi spikujúcimi jadrami a učením priamo na čipe. V apríli 2024 Intel oznámil Hala Point, v podstate neuromorfický superpočítač s viac ako tisíckou čipov Loihi 2 prepojených dohromady newsroom.intel.com. Hala Point, nasadený v Sandia Labs, dokáže simulovať viac ako 1 miliardu neurónov a používa sa na výskum veľkorozmerných algoritmov inšpirovaných mozgom a systémov AI s kontinuálnym učením newsroom.intel.com. Intel vníma neuromorfickú technológiu ako kľúč k udržateľnejšej AI, s cieľom drasticky znížiť spotrebu energie potrebnú na trénovanie a inferenciu AI modelov newsroom.intel.com. Ako poznamenal Mike Davies pri uvedení, škálovanie dnešnej AI na súčasnom hardvéri je energeticky neúnosné, preto Intel stavia na neuromorfické návrhy, aby prelomil túto bariéru efektivity newsroom.intel.com.
- Qualcomm: Qualcomm skúmal neuromorfné princípy pre nízkoenergetickú AI na zariadeniach. Už v začiatkoch (okolo rokov 2013-2015) vyvinul platformu s názvom „Zeroth“ a demonštroval akcelerátory spikových neurónových sietí pre úlohy ako rozpoznávanie vzorov na smartfónoch. V posledných rokoch sú neuromorfné aktivity Qualcommu menej verejné, no správy naznačujú, že pokračujú vo výskume a vývoji, najmä keďže neuromorfné výpočty sa zhodujú s ultra-nízkoenergetickou edge AI (čo je prirodzené pre mobilný a embedded čipový biznis Qualcommu) medium.com. Záujem Qualcommu podčiarkuje, že aj výrobcovia mobilných čipov vidia potenciál v dizajnoch inšpirovaných mozgom, aby držali krok s požiadavkami AI bez vyčerpania batérií zariadení.
- BrainChip Holdings: Austrálsky startup BrainChip je jedným z prvých, ktorí komercializovali neuromorfnú IP. Ich Akida neuromorfný procesor je plne digitálny, udalosťami riadený dizajn, ktorý môže byť použitý ako AI akcelerátor v edge zariadeniach brainchip.com. BrainChip kladie dôraz na učenie a inferenciu v reálnom čase pri nízkej spotrebe energie – napríklad pridanie lokálneho rozpoznávania gest alebo anomálií do IoT senzorov či vozidiel bez cloudového pripojenia. K roku 2025 BrainChip spolupracuje s partnermi na integrácii Akida do produktov od inteligentných senzorov po letecké systémy, a dokonca demonštroval neuromorfné spracovanie pre vesmírne aplikácie (v spolupráci s organizáciami ako NASA a Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Startupy ako BrainChip ilustrujú rastúci komerčný záujem o uvedenie neuromorfnej technológie na trh pre edge AI a IoT.
- Akademické a vládne laboratóriá: Na akademickej pôde viaceré univerzity a koalície vybudovali významné neuromorfné systémy. Spomenuli sme SpiNNaker (University of Manchester, UK), ktorý v roku 2018 dosiahol hardvérovú neurónovú sieť s miliónom jadier, s cieľom modelovať 1 % neurónov ľudského mozgu v reálnom čase pawarsaurav842.medium.com. Existuje aj BrainScaleS (Heidelberg Univ., Nemecko), ktorý využíva analógové obvody na veľkých kremíkových doštičkách na emuláciu neurónových sietí zrýchlenou rýchlosťou (v podstate „pretáča“ neurónové procesy, aby študoval učenie). V USA majú výskumné inštitúcie ako Stanford (ktorý vytvoril systém Neurogrid, schopný simulácie milióna neurónov ibm.com) a MIT, okrem iných, aktívne laboratóriá neuromorfného inžinierstva. Vládne agentúry ako DARPA naďalej financujú programy (napr. prebiehajúci program „Electronic Photonic Neural Networks“ skúmajúci fotonické neuromorfné čipy). Medzitým projekt Human Brain Project EÚ (HBP) výrazne investoval do neuromorfných infraštruktúr prostredníctvom svojej Neuromorphic Computing Platform a jeho následnícke iniciatívy v rámci výskumnej infraštruktúry EBRAINS naďalej poskytujú vedcom prístup k neuromorfnému hardvéru ibm.com.
- Ďalší hráči v priemysle: Okrem IBM a Intelu sa neuromorfnej technológii venujú aj spoločnosti ako Samsung a HRL Laboratories. V roku 2021 výskumníci Samsungu oznámili víziu „kopírovať a vkladať“ neurónové spojenia mozgu na pamäťové čipy, v podstate použiť 3D pamäťové polia na mapovanie konektivity biologického mozgu ako neuromorfného systému – ambiciózny cieľ, ktorý je však stále ďaleko od praktickej realizácie. HRL Labs (ktoré spoluvlastnia Boeing a GM) vyvinuli neuromorfný čip s memristormi, ktorý v roku 2019 demonštroval učenie z jedného príkladu (zariadenie sa dokázalo naučiť rozpoznať vzor z jediného príkladu). Významnými prispievateľmi sú aj európske startupy ako GrAI Matter Labs (so svojimi čipmi GrAI „NeuronFlow“ ibm.com) a SynSense (švajčiarsko-čínska spoločnosť známa ultra-nízkoenergetickými čipmi pre videnie).
Zhrnuté, neuromorfná oblasť je kolaboratívnou zmesou technologických gigantov posúvajúcich hranice, startupov prinášajúcich inovácie do špecializovaných trhov a akademických konzorcií skúmajúcich nové hranice. Tento široký ekosystém urýchľuje pokrok a prináša neuromorfné myšlienky z laboratória do reálnych aplikácií.
Súčasné aplikácie a reálne prípady použitia
Neuromorfné počítanie je stále rozvíjajúcou sa technológiou, takže jej reálne aplikácie vo svete sú ešte len v začiatkoch – no už boli zaznamenané sľubné demonštrácie v rôznych oblastiach. Predstavte si úlohy, ktoré náš mozog zvláda pozoruhodne dobre (a efektívne), ale bežné počítače s nimi majú problém – práve tam vynikajú neuromorfné systémy. Tu sú niektoré významné prípady použitia a potenciálne aplikácie:
- Autonómne vozidlá: Autonómne autá a drony musia reagovať na dynamické prostredie v reálnom čase. Neuromorfné čipy, vďaka rýchlemu paralelnému spracovaniu a nízkej spotrebe energie, môžu vozidlám pomôcť vnímať a rozhodovať sa podobne ako ľudský vodič. Napríklad neuromorfný procesor dokáže prijímať dáta z kamier a senzorov a detegovať prekážky alebo robiť navigačné rozhodnutia s veľmi nízkou latenciou. Výskumníci z IBM uvádzajú, že neuromorfné počítanie by mohlo umožniť rýchlejšie korekcie smeru a vyhýbanie sa kolíziám v autonómnych vozidlách, pričom by dramaticky znížilo spotrebu energie (čo je dôležité pre elektrické vozidlá a drony) ibm.com. V praxi by mohla spiková neurónová sieť neustále analyzovať okolie auta, ale neuróny by sa aktivovali len pri relevantnej udalosti (napríklad keď do cesty vstúpi chodec), čo umožňuje rýchle reakcie bez plytvania energiou na nečinné výpočty.
- Kybernetická bezpečnosť a detekcia anomálií: Systémy kybernetickej bezpečnosti musia rozpoznať nezvyčajné vzory (potenciálne prieniky alebo podvody) v obrovských prúdoch dát. Neuromorfné architektúry sú prirodzene zdatné v rozpoznávaní vzorov a môžu sa použiť na označovanie anomálií v reálnom čase. Keďže sú riadené udalosťami, môžu monitorovať sieťovú prevádzku alebo senzorové dáta a aktivovať sa len vtedy, keď sa objaví skutočne abnormálny vzor. To umožňuje detekciu hrozieb v reálnom čase s nízkou latenciou, pričom je to energeticky efektívne natoľko, že takýto systém by mohol potenciálne bežať nepretržite na bežnom hardvéri ibm.com. Niektoré experimenty použili neuromorfné čipy na detekciu sieťových prienikov alebo podvodov s kreditnými kartami tým, že sa naučili „normálne“ vzory a potom rozpoznali odchýlky bez potreby spracovávať každý dátový bod cez energeticky náročné CPU.
- Edge AI a IoT zariadenia: Jedným z najbezprostrednejších prípadov použitia neuromorfného výpočtu je v edge zariadeniach – ako sú inteligentné senzory, nositeľné zariadenia alebo domáce spotrebiče – kde sú energetické a výpočtové zdroje obmedzené. Ultra-nízka spotreba neuromorfných čipov znamená, že môžu priniesť AI schopnosti (ako rozpoznávanie hlasu, rozpoznávanie gest alebo detekciu udalostí) do zariadení bez potreby cloudových serverov alebo častého nabíjania batérie ibm.com. Napríklad dron vybavený neuromorfným vizuálnym senzorom by mohol samostatne navigovať a vyhýbať sa prekážkam, reagujúc tak rýchlo a efektívne ako netopier využívajúci echolokáciu. Drony s neuromorfnými vizuálnymi systémami preukázali schopnosť prechádzať zložitým terénom a reagovať na zmeny tým, že zvyšujú výpočtový výkon len vtedy, keď je nový senzorický vstup, podobne ako funguje mozog živočícha builtin.com. Rovnako tak inteligentné hodinky alebo zdravotný monitor s malým neuromorfným čipom by mohli nepretržite lokálne analyzovať biosignály (srdcový tep, EEG atď.), detekovať anomálie ako arytmie alebo záchvaty v reálnom čase a robiť to celé dni na jedno nabitie batérie – čo je s konvenčnými čipmi mimoriadne náročné. (V skutočnosti nedávna anekdota popisuje, ako neuromorfné inteligentné hodinky zachytili pacientovu srdcovú arytmiu priamo na mieste, čo by bolo s cloudovou analýzou náročné medium.com.)
- Rozpoznávanie vzorov a kognitívne výpočty: Neuromorfné systémy sú prirodzene dobré v úlohách, ktoré zahŕňajú rozpoznávanie vzorov v šumových dátach – či už ide o obrázky, zvuky alebo signály zo senzorov. Boli použité v experimentálnych nastaveniach na rozpoznávanie obrazov, spracovanie reči a zvuku a dokonca aj na čuchové vnímanie (ako keď čip Intel Loihi rozpoznával rôzne pachy) pawarsaurav842.medium.com. Neuromorfné čipy môžu tiež komunikovať s analógovými senzormi (ako sú dynamické vizuálne senzory, ktoré generujú spiky pri zmenách v scéne) a vytvárať end-to-end neuromorfné senzorické systémy. V medicíne by neuromorfné procesory mohli analyzovať prúdy biomedicínskych signálov (napríklad EEG mozgové vlny) a vyhľadávať významné udalosti alebo vzory na diagnostiku ibm.com. Ich schopnosť učiť sa a prispôsobovať znamená aj to, že by mohli personalizovať rozpoznávanie vzorov priamo na zariadení – napríklad neuromorfné načúvacie zariadenie by sa mohlo neustále prispôsobovať konkrétnemu prostrediu používateľa a zlepšovať filtrovanie hluku oproti reči.
- Robotika a riadenie v reálnom čase: Robotika často vyžaduje tesné spätné väzby na ovládanie motorov, interpretáciu senzorov a prijímanie rozhodnutí za pochodu. Neuromorfné kontroléry môžu dať robotom určitú formu reflexov a adaptability. Keďže spracovávajú informácie paralelne a dokážu sa učiť zo senzorickej spätnej väzby, sú veľmi vhodné na úlohy ako balansovanie, uchopovanie alebo chôdza v nepredvídateľnom teréne. Výskumníci použili neuromorfné čipy na ovládanie robotických ramien a nôh, kde kontrolér môže učiť sa upravovať motorické signály na základe vstupov zo senzorov v reálnom čase, podobne ako sa človek učí motorické zručnosti. Jednou z výhod je, že roboty poháňané spikujúcimi neurónovými sieťami môžu pokračovať vo fungovaní aj v prípade zlyhania niektorých neurónov (istý druh plynulého zhoršovania), čo im dáva odolnosť voči chybám podobnú biologickým systémom colocationamerica.com. Spoločnosti ako Boston Dynamics naznačili, že skúmajú systémy inšpirované neuromorfnými technológiami na zlepšenie efektivity a reakčných časov robotov. V priemyselnej výrobe by neuromorfný vizuálny systém mohol umožniť robotovi prirodzenejšie rozpoznávať objekty alebo sa pohybovať po rušnej továrenskej hale a rýchlejšie reagovať na náhle zmeny builtin.com.
- Rozhrania mozog-stroj a neuroveda: Keďže neuromorfné čipy fungujú na princípoch veľmi blízkych biologickým mozgom, používajú sa ako nástroje na pochopenie neurovedy a dokonca aj na prepojenie so živými neurónmi. Vedci môžu napríklad pripojiť živé neurónové kultúry k neuromorfnému hardvéru a vytvoriť hybridné systémy, pričom čip stimuluje alebo monitoruje biologické neuróny spôsobmi, ktoré bežné počítače v reálnom čase nedokážu. Neuromorfné modely navyše pomáhajú neurovedcom testovať hypotézy o tom, ako môžu fungovať určité neurónové okruhy v mozgu, tým, že tieto okruhy replikujú v siliku a sledujú, či sa správajú podobne. Hoci ide skôr o výskumné než komerčné aplikácie, podčiarkujú univerzálnosť tejto technológie.
Stojí za zmienku, že mnohé z týchto aplikácií sú stále vo fáze prototypov alebo výskumu. Neuromorfné počítanie v roku 2025 je približne tam, kde bola konvenčná AI možno na začiatku 2010-tych rokov – vidíme sľubné ukážky a špecifické využitia, ale technológia sa len začína presúvať z laboratória do praxe. Technologické konzultačné firmy ako Gartner a PwC označili neuromorfné počítanie za vznikajúcu technológiu, ktorú sa oplatí v najbližších rokoch sledovať ibm.com. Očakáva sa, že s dozrievaním hardvéru a softvéru uvidíme, ako neuromorfné procesory umožnia bežným zariadeniam vnímaciu inteligenciu bez potreby masívnych výpočtových zdrojov. Od autonómnych áut po miniatúrne medicínske implantáty – v každom scenári, kde potrebujeme AI v reálnom čase v prostredí s obmedzeným výkonom alebo veľkosťou, by mohli byť kandidátom na neuromorfné riešenia.
Výzvy a obmedzenia
Napriek svojmu vzrušujúcemu potenciálu čelí neuromorfné výpočtové systémy významným výzvam na ceste k širšiemu prijatiu. Mnohé z týchto výziev vyplývajú zo skutočnosti, že neuromorfné prístupy sú radikálne odlišné od súčasného stavu, čo si vyžaduje nové myslenie v oblasti hardvéru, softvéru a dokonca aj vzdelávania. Tu sú niektoré z hlavných prekážok a obmedzení k roku 2025:
- Zrelosť technológie: Neuromorfné výpočty ešte nie sú zrelou, hlavnou technológiou. Gartnerov hype cyklus by ich zaradil do počiatočných štádií – sľubné, ale ešte nie pripravené na široké nasadenie ibm.com. Súčasné neuromorfné čipy sú väčšinou výskumné prototypy alebo zariadenia s obmedzenou produkciou. Zatiaľ neexistujú všeobecne akceptované priemyselné štandardy pre návrh neuromorfného hardvéru alebo výkonnostné benchmarky builtin.com. To sťažuje potenciálnym používateľom hodnotenie a porovnávanie systémov. Výsledkom je, že organizácie skúmajú neuromorfnú technológiu opatrne, keďže vedia, že sa stále vyvíja a nemusí okamžite prekonať konvenčné riešenia pre všetky problémy.
- Nedostatok softvéru a nástrojov: Jednou z najväčších prekážok je softvérový ekosystém. Svet výpočtovej techniky bol desaťročia budovaný okolo Von Neumannových strojov – programovacie jazyky, kompilátory, operačné systémy a odborné znalosti vývojárov všetky predpokladajú tradičnú architektúru. Neuromorfný hardvér naopak vyžaduje iný prístup k programovaniu (viac o navrhovaní neurónových sietí a ladení modelov než o písaní sekvenčného kódu). V súčasnosti „vhodné softvérové nástroje na vývoj v skutočnosti neexistujú“ pre neuromorfné systémy, ako to vyjadril jeden výskumník builtin.com. Mnohé neuromorfné experimenty sa spoliehajú na vlastný softvér alebo úpravy rámcov neurónových sietí. Prebiehajú snahy (napríklad open-source framework Lava od Intelu pre Loihi alebo univerzitné projekty ako Nengo), ale neexistuje jednotná, jednoducho použiteľná platforma analogická TensorFlow alebo PyTorch pre spikové neurónové siete vo veľkom meradle. Táto strmá krivka učenia obmedzuje prijatie – typický AI vývojár nemôže jednoducho vziať neuromorfný čip a nasadiť aplikáciu bez rozsiahleho preškolenia. Zlepšenie softvérovej vrstvy, knižníc a simulátorov je kľúčovou úlohou pre komunitu.
- Posun v programovacom paradigme: S problémom nástrojov súvisí aj zásadný posun v spôsobe myslenia. Programovanie neuromorfného systému nie je ako písanie Python skriptu; je to skôr navrhovanie a trénovanie modelu podobného mozgu. Vývojári potrebujú znalosť neurovedných konceptov (frekvencie výbojov, synaptická plasticita) okrem informatiky. To znamená, že vstupná bariéra je vysoká. Odhaduje sa, že skutočnými expertmi na neuromorfnú výpočtovú techniku je dnes na svete len niekoľko stoviek ľudí builtin.com. Preklenutie tejto medzery v talente je výzvou – buď musíme vyškoliť viac ľudí v tomto interdisciplinárnom odbore, alebo vytvoriť vyššiu úroveň nástrojov, ktoré abstrahujú zložitosť. Dovtedy zostane neuromorfná výpočtová technika do istej miery exkluzívna, prístupná najmä špecializovaným výskumným skupinám.
- Škálovateľnosť hardvéru a výroba: Vytvoriť neuromorfný hardvér, ktorý spoľahlivo napodobňuje zložitosť mozgu, je mimoriadne náročné. Hoci digitálne čipy ako Loihi a TrueNorth ukázali, že vieme škálovať na milióny neurónov a viac, dosiahnuť mierku ľudského mozgu (86 miliárd neurónov) je stále veľmi vzdialené. Dôležitejšie je, že analógové prístupy (využívajúce memristory atď.), ktoré by mohli najlepšie replikovať synapsie, ešte nie sú pripravené na výrobu – na ich stabilitu a reprodukovateľnosť sú potrebné nové materiály a výrobné procesy spectrum.ieee.org. Najmodernejšie analógové zariadenia často čelia problémom ako variabilita zariadení, drift alebo obmedzená životnosť. Digitálne neuromorfné čipy na druhej strane využívajú štandardnú CMOS výrobu, no môžu obetovať časť efektivity alebo hustoty v porovnaní s analógom. Výzvou je aj integrácia neuromorfných čipov do existujúcich výpočtových systémov (komunikačné rozhrania, formáty atď.). IBM čip NorthPole sa to snaží riešiť tým, že sa v hostiteľskom systéme javí ako „aktívna pamäť“ spectrum.ieee.org, no takéto integračné riešenia sú stále experimentálne. Stručne povedané, neuromorfný hardvér je na prahu – sľubný, ale na to, aby bol robustný, škálovateľný a cenovo efektívny pre masovú výrobu, je potrebný ďalší výskum a vývoj.
- Štandardizácia a benchmarky: V konvenčnom výpočtovom svete máme dobre definované benchmarky (SPEC pre CPU, MLPerf pre AI akcelerátory atď.) a metriky výkonu. Pre neuromorfné systémy zatiaľ nie je jasné, ako spravodlivo merať a porovnávať výkon. Ak jeden čip spúšťa spikujúcu neurónovú sieť a iný štandardnú neurónovú sieť, ako porovnáme „presnosť“ alebo „priepustnosť“ pri danej úlohe? Vyvíjajú sa nové benchmarky, ktoré zohľadňujú silné stránky neuromorfných systémov (ako je kontinuálne učenie alebo rozpoznávanie vzorov pri obmedzenej energii), ale kým sa na nich komunita nedohodne, je ťažké presvedčiť outsiderov o hodnote neuromorfných riešení builtin.com. Tento nedostatok štandardných metrík a architektúr tiež znamená, že zdieľanie výsledkov medzi výskumnými skupinami môže byť problematické – čo funguje na jednom čipe, nemusí byť prenositeľné na iný, ak sa ich modely neurónov alebo toolchainy líšia.
- Kompatibilita s existujúcou AI: V súčasnosti väčšina svetovej AI beží na modeloch hlbokého učenia optimalizovaných pre GPU a TPU. Tieto modely používajú vysokopresnú aritmetiku, husté maticové násobenia atď., čo nie je priamo kompatibilné so spikujúcim neuromorfným hardvérom. Na využitie efektivity neuromorfného prístupu je často potrebné konvertovať alebo pretrénovať štandardnú neurónovú sieť na spikujúcu neurónovú sieť, čo môže viesť k určitej strate presnosti builtin.com. Niektoré úlohy môžu mať zhoršený výkon, ak sú nútené do spikujúceho paradigmatu. Navyše, niektoré AI algoritmy (ako veľké transformery používané v jazykových modeloch) zatiaľ nie sú zjavne vhodné na spikujúce implementácie. To znamená, že neuromorfné čipy v súčasnosti vynikajú v špecifických oblastiach (napr. videnie, spracovanie senzorov, jednoduché posilňovacie učenie), ale momentálne nie sú univerzálnym riešením pre všetky AI problémy. Výskumníci pracujú na hybridných prístupoch a lepších tréningových technikách na zmenšenie rozdielu v presnosti, ale stále je výzvou zabezpečiť, aby neuromorfný systém dosiahol rovnakú kvalitu výsledku ako konvenčný systém pri danej aplikácii.
- Výzvy trhu a ekosystému: Z obchodného hľadiska neuromorfné výpočty stále hľadajú svoj „killer app“ a jasnú cestu ku komercializácii. Investori a firmy sú opatrní, pretože časová os návratnosti tejto technológie je neistá. Analýza z začiatku roku 2025 opísala neuromorfné výpočty ako „sľubnú inováciu s náročnými trhovými výzvami,“ pričom poznamenala, že hoci je potenciál vysoký, nedostatok okamžitých aplikácií generujúcich príjmy z nej robí rizikovú stávku pre firmy omdia.tech.informa.com. Je tu trochu problém „slepice a vajca“: výrobcovia hardvéru čakajú na dopyt, aby mohli vyrábať čipy vo veľkom, ale koncoví používatelia čakajú na dostupné čipy, aby mohli vyvíjať aplikácie. Napriek tomu momentum rastie a špecifické nasadenia (ako neuromorfné čipy v satelitoch alebo vojenských senzoroch, kde je energia vzácna) začínajú ukazovať skutočnú hodnotu, čo by mohlo postupne rozšíriť trh.
Zhrnuté, neuromorfné počítanie v roku 2025 je na čele výskumu a inžinierstva. Odbor čelí ne-triviálnym výzvam v oblasti vývoja technológií, nástrojov a budovania ekosystému. Napriek tomu žiadna z týchto výziev nie je zásadnou prekážkou – pripomínajú prekážky, ktorým čelili rané paralelné počítače alebo začiatky GPU pre všeobecné výpočty. Ako komunita rieši štandardizáciu, zlepšuje hardvér a vzdeláva viac vývojárov, môžeme očakávať, že mnohé z týchto obmedzení sa v nasledujúcich rokoch znížia. Perspektíva časopisu Nature v roku 2025 optimisticky poznamenala, že po niekoľkých falošných začiatkoch sútok nedávnych pokrokov (lepšie trénovacie algoritmy, vylepšenia digitálneho dizajnu a výpočty v pamäti) „teraz sľubuje široké komerčné prijatie“ neuromorfnej technológie, za predpokladu, že vyriešime, ako tieto systémy programovať a nasadzovať vo veľkom rozsahu nature.com. Na týchto riešeniach sa aktívne pracuje a nasledujúca dekáda pravdepodobne určí, ako ďaleko sa neuromorfné počítanie odtiaľto dostane.
Nedávny vývoj a novinky (k roku 2025)
Posledných pár rokov prinieslo významné míľniky a obnovený záujem o neuromorfné počítanie, čo naznačuje, že odbor naberá na obrátkach. Tu sú niektoré z nedávnych udalostí do roku 2025:
- Intelov Hala Point – Posúvanie mierky neuromorfného výpočtu: V apríli 2024 spoločnosť Intel oznámila Hala Point, najväčší neuromorfný výpočtový systém, aký bol kedy postavený newsroom.intel.com. Hala Point zoskupuje 1 152 čipov Loihi 2, čím dosahuje neurónovú kapacitu približne 1,15 miliardy neurónov (porovnateľnú s mozgom sovy) newsroom.intel.com. Je nainštalovaný v Sandia National Laboratories a slúži ako výskumná testovacia platforma na škálovanie neuromorfných algoritmov. Pozoruhodné je, že Hala Point preukázal schopnosť spúšťať bežné AI úlohy (ako hlboké neurónové siete) s bezprecedentnou efektivitou – v testoch dosiahol 20 kvadriliónov operácií za sekundu s viac ako 15 biliónmi operácií za sekundu na watt newsroom.intel.com. Intel tvrdí, že to súperí alebo prekonáva výkon klastrov GPU/CPU pri týchto úlohách, ale s oveľa lepšou energetickou účinnosťou newsroom.intel.com. Význam spočíva v tom, že neuromorfné systémy už nie sú len hračkárskymi modelmi; riešia AI úlohy v mierkach relevantných pre priemysel, čo naznačuje, že neuromorfné prístupy by v budúcnosti mohli dopĺňať alebo dokonca konkurovať súčasným AI akcelerátorom. Mike Davies z Intel Labs poznamenal, že Hala Point kombinuje efektivitu hlbokého učenia s „novým učením inšpirovaným mozgom“ na skúmanie udržateľnejšej AI a že takýto výskum by mohol viesť k AI systémom, ktoré sa učia nepretržite namiesto súčasného neefektívneho cyklu trénovania a nasadenia newsroom.intel.com.
- IBM NorthPole a vedecký prelom: Koncom roka 2023 IBM zverejnila podrobnosti o svojom čipe NorthPole v časopise Science, čo vzbudilo značnú pozornosť spectrum.ieee.org. NorthPole je významný nielen svojimi technickými parametrami (spomenutými vyššie), ale aj tým, že ukazuje jasnú cestu na integráciu neuromorfných čipov do bežných systémov. Navonok sa správa ako pamäťová súčiastka, čo znamená, že by mohol byť pripojený na pamäťovú zbernicu počítača a spolupracovať s existujúcimi CPU spectrum.ieee.org. Takáto integrácia je kľúčová pre komercializáciu. Článok v Science ukázal, že NorthPole dokáže spúšťať vizuálne AI modely (ako ResNet-50 na klasifikáciu obrázkov a YOLO na detekciu objektov) dramaticky rýchlejšie a efektívnejšie než NVIDIA V100 GPU – a dokonca prekonal špičkový NVIDIA H100 v energetickej efektívnosti asi 5× spectrum.ieee.org. Nezávislý expert, profesor Vwani Roychowdhury z UCLA, označil túto prácu za „majstrovské dielo inžinierstva“ a poznamenal, že keďže analógová neuromorfná technológia ešte nie je pripravená, digitálny prístup NorthPole „predstavuje krátkodobú možnosť, ako nasadiť AI tam, kde je potrebná.“ spectrum.ieee.org. Inými slovami, IBM ukázala, že neuromorfné čipy môžu začať prinášať praktické výsledky už dnes, s využitím súčasných výrobných technológií. Tento vývoj bol široko pokrytý technologickými médiami a vnímaný ako veľký krok k prenosu neuromorfných myšlienok do reálnych produktov.
- Mozgom inšpirovaná AI pre vesmír a obranu: V rokoch 2022 a 2023 začali agentúry ako NASA a Ministerstvo obrany USA experimentovať s neuromorfnými procesormi na špecializované účely. NASA testovala neuromorfný čip (Loihi) na spracovanie satelitných snímok a navigáciu kozmických lodí, kde je kľúčová odolnosť voči radiácii a nízka spotreba energie. Myšlienka je, že malý neuromorfný koprocesor na satelite by mohol analyzovať dáta zo senzorov priamo na palube (napr. detekovať znaky na povrchu planéty alebo anomálie v telemetrii kozmickej lode) bez potreby neustálej komunikácie so Zemou, čím by sa šetrila šírka pásma a energia. Výskumné laboratórium letectva spolupracovalo so startupmi (napr. BrainChip), aby zistili, či by neuromorfná technológia mohla mapovať zložité signály zo senzorov pre autonómne lietadlá alebo systémy detekcie rakiet embedded.com. Extrémna energetická efektívnosť a schopnosť učenia v reálnom čase robí neuromorfné systémy veľmi atraktívnymi pre autonómne vojenské systémy fungujúce na batérie alebo solárnu energiu. Tieto projekty sú väčšinou vo fáze testovania, ale signalizujú rastúcu dôveru v spoľahlivosť neuromorfného hardvéru mimo laboratória.
- Komerčné produkty Edge AI: Do roku 2025 vidíme prvé komerčné produkty, ktoré integrujú neuromorfnú technológiu. Napríklad Akida IP od BrainChip bola licencovaná na použitie v automobilových senzorových moduloch – jedným z príkladov je využitie neuromorfných sietí na analýzu údajov zo senzorov tlaku v pneumatikách auta na detekciu šmyku pneumatík alebo zmien v cestných podmienkach v reálnom čase. Ďalším príkladom sú inteligentné domáce zariadenia: neuromorfom vybavená kamera, ktorá dokáže rozpoznávať osoby a ovládať gestami priamo na zariadení a pritom fungovať celé mesiace na jednu batériu. Tieto produkty zatiaľ nie sú bežné, ale ukazujú, že neuromorfné počítanie si nachádza cestu do špecifických, vysoko hodnotných aplikácií. Analytici predpovedajú, že s rozširovaním Internetu vecí (IoT) prudko vzrastie potreba malých, energeticky úsporných AI riešení a neuromorfné čipy by mohli získať významný podiel na tomto trhu, ak sa ukážu ako ľahko integrovatelné. Správy z prieskumov trhu predpovedajú rýchly rast príjmov z neuromorfného počítania v nasledujúcom desaťročí – v rozsahu 25-30% zloženého ročného rastu – čo by mohlo do roku 2030 vytvoriť trh v hodnote niekoľkých miliárd dolárov builtin.com.
- Globálna spolupráca a konferencie: Neuromorfná komunita aktívne zdieľa pokroky. Konferencie ako Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) a IEEE’s Neuro Inspired Computational Elements (NICE) zaznamenali nárast účasti. V roku 2023 workshop v Telluride predstavil robotických psov riadených neuromorfnými systémami, ukážky rozpoznávania tváre bežiace na jednodeskových neuromorfných systémoch a ďalšie aplikácie neuromorfnej fúzie senzorov. Okrem toho rastú aj open-source iniciatívy – napríklad kód a simulátory Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) sú dostupné výskumníkom po celom svete a Intel sprístupnil svoj softvér Lava pre Loihi ako open-source koncom roka 2022, čím pozval komunitu k príspevkom do algoritmov a prípadov použitia.
- Energetická kríza AI a nádej v neuromorfné technológie: Témou v nedávnych správach sú energetické náklady AI. Keďže veľké jazykové modely a AI služby spotrebúvajú čoraz viac energie (niektoré odhady uvádzajú, že spotreba elektriny AI priemyslom tvorí obrovskú a rastúcu časť globálnej spotreby), neuromorfné počítanie je často vyzdvihované ako potenciálne riešenie. Začiatkom roku 2025 článok na Medium poukázal na to, že energetická stopa AI prudko rastie a označil neuromorfné čipy za „zelenú, mozgovú budúcnosť AI“, pričom naznačil, že rok 2025 by mohol byť zlomovým bodom, keď sa priemysel začne vážne zaujímať o čipy inšpirované mozgom na zníženie spotreby energie medium.com. Tento naratív sa čoraz viac objavuje v technologickej žurnalistike a na AI konferenciách: v podstate neuromorfné počítanie pre udržateľnú AI. Aj vlády prostredníctvom iniciatív na energeticky efektívne počítanie začínajú financovať výskum neuromorfných technológií s dvojitým cieľom udržať rast výkonu AI a zároveň obmedziť energetické a uhlíkové náklady.
Odborné pohľady na budúcnosť
Na doplnenie tohto prehľadu je poučné vypočuť si, čo hovoria odborníci v danej oblasti o neuromorfných výpočtoch a ich budúcnosti. Tu je niekoľko zaujímavých citátov a pohľadov od popredných výskumníkov a predstaviteľov priemyslu:
- Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, hlavný vedec pre výpočty inšpirované mozgom): „NorthPole spája hranice medzi výpočtami inšpirovanými mozgom a výpočtami optimalizovanými pre kremík, medzi výpočtom a pamäťou, medzi hardvérom a softvérom.“ spectrum.ieee.org Modha zdôrazňuje, že prístup IBM s NorthPole rozmazáva tradičné rozdiely v návrhu počítačov – vytvára novú triedu čipu, ktorý je zároveň procesorom aj pamäťou, hardvérom aj algoritmom. Dlhodobo presadzuje, že kľúčom k dosiahnutiu efektivity podobnej mozgu je umiestnenie pamäte priamo k výpočtom. Podľa neho skutočne neuromorfné čipy si vyžadujú prehodnotenie celého stacku, a úspech NorthPole pri prekonávaní GPU je dôkazom, že tento nekonvenčný prístup funguje. Modha dokonca naznačil, že ak by sa neuromorfné systémy rozšírili, mohli by sa v určitých úlohách priblížiť schopnostiam ľudskej kôry, a to všetko pri použití zlomku energie dnešných superpočítačov spectrum.ieee.org.
- Mike Davies (riaditeľ Intel’s Neuromorphic Computing Lab): „Výpočtové náklady dnešných AI modelov rastú neudržateľným tempom… Odvetvie potrebuje zásadne nové prístupy, ktoré budú schopné škálovať.“ newsroom.intel.com Davies často hovorí o hranici energetickej efektívnosti, na ktorú AI naráža. Uvádza, že jednoducho pridávať viac GPU do problému nie je dlhodobo životaschopné kvôli energetickým a škálovacím obmedzeniam. Neuromorfné výpočty, tvrdí, sú jednou z mála ciest, ako pokračovať v pokroku. Intelova stratégia to odráža: investovaním do neuromorfného výskumu ako Loihi a Hala Point sa snažia objaviť nové algoritmy (ako kontinuálne učenie, riedke kódovanie atď.), ktoré by mohli urobiť budúcu AI nielen rýchlejšou, ale aj oveľa efektívnejšou. Davies zdôraznil, ako neuromorfné čipy vynikajú v úlohách ako adaptívne riadenie a snímanie, a predpokladá ich integráciu do väčších AI systémov – možno AI server s niekoľkými neuromorfnými akcelerátormi popri GPU, pričom každý bude spracovávať úlohy, na ktoré je najvhodnejší. Jeho citát podčiarkuje, že škálovateľnosť v AI si vyžiada zmenu paradigmy, a neuromorfný dizajn je jednou z týchto zmien.
- Carver Mead (priekopník neuromorfného inžinierstva): (Z historického pohľadu) Mead často vyjadroval úžas nad efektivitou biológie. V rozhovoroch povedal veci ako: „Keď máte 10¹¹ neurónov, ktoré všetky počítajú paralelne, dokážete s jedným joulom energie urobiť veci, na ktoré by konvenčný počítač potreboval kilojouly alebo viac.“ (parafrázované z rôznych prednášok). Meadova vízia z 80. rokov – že kombinácia analógovej fyziky s výpočtovou technikou by mohla odomknúť schopnosti podobné mozgu – konečne prináša ovocie. Verí, že neuromorfné inžinierstvo je „prirodzeným pokračovaním Moorovho zákona“ darpa.mil v istom zmysle: keď škálovanie tranzistorov prináša čoraz menšie výnosy, musíme nájsť nové spôsoby využitia obrovského počtu tranzistorov, a ich použitie na napodobňovanie mozgových obvodov (ktoré uprednostňujú energetickú efektívnosť pred presnosťou) je logickým ďalším krokom. Podľa jeho nedávnych vyjadrení zostáva Mead optimistický, že nastupujúca generácia inžinierov bude tieto myšlienky ďalej rozvíjať a že neuromorfné princípy preniknú do budúcich výpočtových platforiem (hoci Mead je na dôchodku, jeho odkaz je prítomný v každom neuromorfnom projekte).
- Vwani Roychowdhury (profesor elektrotechniky, UCLA): „Keďže analógové systémy ešte nedosiahli technologickú vyspelosť, táto práca predstavuje krátkodobú možnosť, ako nasadiť AI tam, kde je to potrebné.“ spectrum.ieee.org Roychowdhury poskytol toto hodnotenie ohľadom čipu NorthPole od IBM. Ako nezávislý akademik, ktorý nie je priamo prepojený s IBM ani Intelom, má jeho pohľad váhu: uznáva, že hoci veľkou víziou sú analógové neuromorfné procesory (ktoré by mohli byť teoreticky ešte efektívnejšie a viac podobné mozgu), faktom zostáva, že tie ešte nie sú pripravené. Medzitým čipy ako NorthPole ukazujú, že digitálne neuromorfné čipy môžu preklenúť medzeru a priniesť okamžité výhody pre nasadenie AI na okraji siete spectrum.ieee.org. Jeho vyjadrenie zdôrazňuje pragmatický pohľad v komunite: využívať to, čo funguje už teraz (aj keď ide o digitálne simulované neuróny), aby sa začali získavať výhody, a zároveň pokračovať vo výskume exotickejších analógových zariadení do budúcnosti. Je to potvrdenie, že neuromorfná technológia je už dnes pripravená na určité úlohy.
- Výskumníci z Los Alamos National Laboratory: V článku z marca 2025 výskumníci AI z Los Alamos napísali, že „neuromorfné počítanie, ďalšia generácia AI, bude menšie, rýchlejšie a efektívnejšie ako ľudský mozog.“ en.wikipedia.org Toto odvážne tvrdenie odráža optimizmus, ktorý niektorí odborníci majú ohľadom konečného potenciálu neuromorfných návrhov. Byť „menší a rýchlejší“ ako ľudský mozog je síce ambiciózny cieľ (mozog je mimoriadne výkonný 20-wattový stroj), pointa je, že neuromorfné počítanie by mohlo priniesť AI systémy, ktoré nielenže dosiahnu úroveň ľudskej inteligencie, ale v určitých operáciách dokonca prekonajú mozog v rýchlosti a efektivite. Kontext tohto výroku je myšlienka, že mozgy, hoci sú úžasné, sú produktom biológie a majú svoje obmedzenia – stroje inšpirované mozgom by mohli tieto obmedzenia prekonať (napríklad komunikácia elektrickými signálmi na kratšie vzdialenosti ako biologické neuróny môže umožniť rýchlejšie šírenie signálu, použitie materiálov s vyššími frekvenciami výbojov atď.). Je to dlhodobá vízia, ale je výpovedné, že seriózni výskumníci zvažujú takéto možnosti.
Tieto pohľady spolu vytvárajú obraz odboru, ktorý je zároveň progresívny aj realistický. Odborníci si uvedomujú prekážky, no sú zjavne nadšení z ďalšieho vývoja. Stálym motívom je, že neuromorfné počítanie sa považuje za kľúč k budúcnosti výpočtovej techniky – najmä pre AI a strojové učenie. Nejde o nahradenie mozgu alebo vytvorenie cítiacich strojov, ale o inšpiráciu biológiou na prekonanie súčasných limitov. Ako to výstižne zhrnul Modha, cieľom je spojiť to najlepšie z oboch svetov: mozgu podobnú prispôsobivosť a efektivitu s výhodami moderného kremíkového výpočtu spectrum.ieee.org.
Ďalšie čítanie a zdroje
Pre tých, ktorí sa chcú do problematiky neuromorfného počítania ponoriť hlbšie, tu sú niektoré dôveryhodné zdroje a odkazy:
- IBM Research – Neuromorphic Computing: Prehľadový článok IBM „Čo je neuromorfné počítanie?“ poskytuje prístupný úvod a zdôrazňuje projekty IBM ako TrueNorth a NorthPole ibm.comibm.com.
- Intel Neuromorphic Research Community: Intel newsroom a výskumné blogy prinášajú novinky o Loihi a Hala Point, vrátane tlačovej správy z apríla 2024 s podrobnosťami o parametroch a cieľoch Hala Point newsroom.intel.com.
- DARPA SyNAPSE Program: Oznámenie DARPA z roku 2014 o čipe IBM TrueNorth ponúka pohľad na motivácie (energetická efektívnosť) a architektúru čipu darpa.mil.
- IEEE Spectrum: Októbrový článok z roku 2023 „IBM predstavuje čip inšpirovaný mozgom pre rýchlu a efektívnu AI“ od Charlesa Q. Choi podrobne rozoberá čip NorthPole a obsahuje komentáre odborníkovspectrum.ieee.org.
- Nature a Nature Communications: Pre akademickejší pohľad, Nature Communications (apríl 2025) publikoval „Cesta ku komerčnému úspechu neuromorfných technológií“ nature.com, ktorý rozoberá ďalší vývoj a zostávajúce výzvy. Science (október 2023) obsahuje technický článok o NorthPole pre tých, ktorí sa chcú ponoriť do detailov.
- BuiltIn & Medium články: Technologická stránka BuiltIn má komplexný úvod do neuromorfného počítania, vrátane výhod a výziev vysvetlených laicky builtin.com. Niektorí autori na Medium tiež napísali články (napr. o tom, prečo firmy ako IBM a Intel investujú do neuromorfného počítania) z pohľadu širokej verejnosti medium.com.
Neuromorfné počítanie je rýchlo sa rozvíjajúca oblasť na prieniku informatiky, elektroniky a neurovied. Predstavuje odvážne prepracovanie spôsobu, akým staviame stroje, ktoré „myslia“. Ako sme si ukázali, cesta od konceptu k realite trvá už desaťročia, no pokrok je nepopierateľný a zrýchľuje sa. Ak budú súčasné trendy pokračovať, čipy inšpirované mozgom by mohli čoskoro doplniť CPU a GPU v našich zariadeniach, čím sa AI stane všadeprítomnou a ultra-efektívnou. Slovami jedného výskumného tímu je neuromorfná technológia pripravená stať sa „ďalšou generáciou AI“ en.wikipedia.org – evolúciou, ktorá by mohla zásadne zmeniť výpočtovú techniku, ako ju poznáme. Je to oblasť, ktorú sa v nasledujúcich rokoch určite oplatí sledovať.
Zdroje:
- IBM Research, „Čo je neuromorfné počítanie?“ (2024)ibm.com
- DARPA News, „Program SyNAPSE vyvíja pokročilý čip inšpirovaný mozgom“ (august 2014) darpa.mil
- Intel Newsroom, „Intel stavia najväčší neuromorfný systém na svete (Hala Point)“ (17. apríl 2024) newsroom.intel.com
- IEEE Spectrum, „IBM predstavuje čip inšpirovaný mozgom pre rýchlu a efektívnu AI“ (23. október 2023) spectrum.ieee.org
- BuiltIn, „Čo je neuromorfné počítanie?“ (2023) builtin.com
- Nature Communications, „Cesta k obchodnému úspechu pre neuromorfné technológie“ (15. apríl 2025) nature.com
- Wikipédia, „Neuromorfná výpočtová technika“ (prístup 2025) en.wikipedia.org
