Neuromorfno računarstvo: Tehnologija inspirisana mozgom koja revolucionira veštačku inteligenciju i još mnogo toga

• Neuromorfno računarstvo imitira ljudski mozak tako što integriše obradu i memoriju u mreže veštačkih neurona i sinapsi kojima upravljaju spajkovi (SNNs) i vremenski kodirane impulse.
• Spajkovi su kratki električni impulsi kojima neuroni komuniciraju, a signal se šalje samo kada dostigne prag, inače nestaje.
• Ovo objašnjenje omogućava masivan paralelizam jer većina neurona ostaje neaktivna dok ima podataka za obradu, što dramatično smanjuje potrošnju energije.
• IBM-ov TrueNorth čip iz 2014. godine imao je 1.000.000 neurona, 256.000.000 sinapsi, 5,4 milijarde tranzistora i potrošnju ispod 100 miliwata.
• Intelovi Loihi (2017) i Loihi 2 (2021) digitalni su neuromorfni čipovi sa 128 jezgara, 130.000 neurona i 130 miliona sinapsi, uz mogućnost učenja na čipu.
• NorthPole IBM-a (2023) poseduje 22 milijarde tranzistora u pakovanju od 800 mm² i potpuno integriše memoriju i obradu na čipu, navodeći do 25× veću energetsku efikasnost i 22× veću brzinu u prepoznavanju slika u odnosu na najjače GPU čipove.
• Intel-ov Hala Point (2024) povezuje 1.152 Loihi 2 čipa da dostigne oko 1,15 milijardi neurona, 20 kvadriliona operacija u sekundi uz više od 15 triliona operacija po vatu, instaliran u Sandia Nacionalnim laboratorijama.
• Sistemi poput SpiNNaker (University of Manchester) i BrainScaleS (Heidelberg) demonstriraju velike neuromorfne platforme; SpiNNaker ima preko milion procesora i simulira milijardu neurona u realnom vremenu.
• Edge AI primene uključuju BrainChip Akida IP licenciran za automobilsku senzoriku, neuromorfne kamere za prepoznavanje osoba i gestova na uređajima, te testove NASA-e i AFRL-a za svemirske i vojne primene.
• Stručnjaci smatraju da će, uz rešenja za softver, standardizaciju i bolju interoperabilnost, neuromorfno računarstvo imati široku komercijalnu primenu u narednim godinama, uz predviđanja o rastu i do milijardi dolara do 2030. godine.

Šta je neuromorfno računarstvo (i kako funkcioniše)?

Neuromorfno računarstvo – ponekad nazvano računarstvo inspirisano mozgom – je pristup dizajnu računara koji imitira strukturu i funkciju ljudskog mozga ibm.com. Umesto tradicionalnog modela gde odvojene jedinice upravljaju obradom i memorijom, neuromorfni sistemi integrišu ove funkcije u mrežama veštačkih „neurona“ i „sinapsi“, slično kao u biološkom mozgu. Jednostavno rečeno, neuromorfni čip je računarski čip koji funkcioniše kao mreža moždanih ćelija, obrađujući informacije kroz veliki broj međusobno povezanih neurona en.wikipedia.org.

U osnovi neuromorfnog računarstva su spajkajuće neuronske mreže (SNNs) – mreže veštačkih neurona koje komuniciraju putem kratkih električnih impulsa nazvanih „spajkovi“, analogno naponima u biološkim neuronima ibm.com. Svaki neuron akumulira dolazne signale tokom vremena i „ispaljuje“ spajk ka drugim neuronima samo kada se dostigne određeni prag ibm.com. Ako ulazi ostanu ispod praga, signal na kraju nestaje (često se opisuje kao curenje naboja neurona). Ovaj događajima vođen stil obrade znači da, za razliku od konvencionalnih procesora koji rade neprekidno, neuromorfni čipovi uglavnom ostaju neaktivni i aktiviraju neurone samo kada ima podataka za obradu pawarsaurav842.medium.com. Kao rezultat toga, troše mnogo manje energije – većina „mozgu slične“ mreže ostaje neaktivna dok nije potrebna, baš kao što naš mozak ima milijarde neurona, ali samo mali procenat njih se aktivira u bilo kom trenutku pawarsaurav842.medium.com.

Još jedna ključna karakteristika je da su obrada i memorija smeštene zajedno. U neuromorfnom dizajnu, svaki neuron može i da skladišti i da obrađuje informacije, dok se u klasičnom računaru podaci stalno premeštaju između CPU-a i odvojenih memorijskih banaka. Ugradnjom memorije u računarske elemente (neurone), neuromorfni čipovi izbegavaju usko grlo prebacivanja podataka koje postoji u tradicionalnim arhitekturama spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Ovo omogućava masivni paralelizam i efikasnost: mnogi neuroni rade istovremeno, a potrebna je samo lokalna komunikacija. Kako objašnjava IBM-ov lider neuromorfnih istraživanja Dharmendra Modha, „Mozak je daleko energetski efikasniji od modernih računara, delimično zato što skladišti memoriju zajedno sa obradom u svakom neuronu.” spectrum.ieee.org. U suštini, neuromorfni sistemi funkcionišu više kao žive neuronske mreže nego kao konvencionalni serijski računari, omogućavajući obradu informacija u realnom vremenu i retku, događajima pokretanu komunikaciju između neurona nature.com.

Kratka istorija i ključne prekretnice

Neuromorfno računarstvo možda zvuči futuristički, ali njegovo konceptualno poreklo potiče iz 1980-ih. Termin „neuromorfno” (što znači „u obliku mozga”) skovao je Carver Mead, profesor sa Caltecha koji je bio pionir ove oblasti krajem 1980-ih colocationamerica.com. U to vreme, Mead i njegove kolege poput Misha Mahowald izgradili su prve eksperimentalne „silikonske neurone” i senzorne čipove – na primer, analogni silikonski retina koji je mogao da detektuje svetlost kao ljudsko oko, i silikonsku kohleu koja je obrađivala zvuk ibm.com. Ovi rani čipovi su pokazali da elektronski sklopovi mogu da oponašaju osnovne neuronske funkcije, podstičući viziju da bi računari jednog dana mogli da rade više kao mozgovi.

Kroz 1990-e i 2000-e, neuromorfni inženjering je uglavnom ostao u akademskim i istraživačkim laboratorijama, tiho napredujući u pozadini. Velika prekretnica dogodila se 2014. sa IBM-ovim TrueNorth čipom, razvijenim u okviru DARPA-inog SyNAPSE programa. TrueNorth je smestio 1 milion „neurona” i 256 miliona „sinapsi” na jedan čip, sa neverovatnih 5,4 milijarde tranzistora – a sve to uz potrošnju manju od 100 miliwata snage darpa.mil. Ovaj „mozak na čipu”, inspirisan arhitekturom sisarskih mozgova, mogao je da obavlja složene zadatke prepoznavanja obrazaca sa dva reda veličine manjom potrošnjom energije u poređenju sa konvencionalnim procesorima darpa.mil. TrueNorth-ov dizajn bio je događajno vođen i masovno paralelan: 4.096 neurosinaptičkih jezgara komuniciralo je putem impulsa, pokazujući izvodljivost neuromorfnog hardvera velikih razmera. IBM je uporedio TrueNorth-ovu veličinu (milion neurona) sa mozgom pčele ili bubašvabe, i dokazao da neuromorfni čipovi mogu biti i energetski efikasni i sposobni za zadatke slične mozgu darpa.mil.

Još jedan iskorak desio se 2017. kada je Intel predstavio svoj Loihi neuromorfni čip. Loihi je bio potpuno digitalni neuromorfni procesor sa 128 jezgara, 130.000 neurona i 130 miliona sinapsi implementiranih u silicijumu pawarsaurav842.medium.com. Važno je napomenuti da je Loihi imao mogućnost učenja na samom čipu: svako neuronsko jezgro imalo je ugrađen mehanizam za učenje, što je omogućavalo čipu da menja sinaptičke težine i „uči” iz obrazaca tokom vremena. U jednoj demonstraciji, Intel je pokazao da Loihi može naučiti da prepoznaje mirise opasnih hemikalija – praktično naučivši čip da miriše obradom podataka sa olfaktornih senzora na način sličan mozgu pawarsaurav842.medium.com. Ova sposobnost samostalnog učenja istakla je kako neuromorfni sistemi mogu da se prilagođavaju u realnom vremenu, što je korak dalje od pokretanja unapred istreniranih neuronskih mreža.

Od tada, napredak se ubrzao. Univerziteti su izgradili specijalizovane neuromorfne superračunare kao što je SpiNNaker (Univerzitet u Mančesteru), mašinu sa preko milion malih procesora dizajniranih da simuliraju milijardu neurona koji šalju impulse u realnom vremenu pawarsaurav842.medium.com. U Evropi, desetogodišnji Human Brain Project (2013–2023) podržao je neuromorfne platforme kao što su BrainScaleS (Univerzitet u Hajdelbergu), koji koristi analogne elektronske kola za oponašanje neurona, i verziju SpiNNaker-a – obe dostupne istraživačima putem EBRAINS istraživačke infrastrukture ibm.com. Ovi akademski projekti velikih razmera predstavljali su prekretnice u demonstriranju kako se neuromorfni principi mogu skalirati.

Na strani industrije, IBM, Intel i drugi nastavljaju da pomeraju granice. Najnoviji IBM-ov neuromorfni razvoj, predstavljen 2023. godine, nosi kodno ime NorthPole – čip koji još čvršće spaja memoriju i procesiranje. NorthPole postiže dramatične dobitke u brzini i efikasnosti, navodno je 25× energetski efikasniji i 22× brži od najboljih konvencionalnih AI čipova u zadacima prepoznavanja slika spectrum.ieee.org. Sadrži 22 milijarde tranzistora u pakovanju od 800 mm², a potpunim eliminisanjem memorije van čipa, značajno smanjuje energiju koja se troši na premeštanje podataka spectrum.ieee.org. IBM istraživači opisuju NorthPole kao „proboj u arhitekturi čipova koji donosi ogromna poboljšanja u efikasnosti energije, prostora i vremena” research.ibm.com, oslanjajući se na lekcije iz TrueNorth-a deceniju ranije. Paralelno, Intel je 2021. predstavio drugu generaciju čipa, Loihi 2, a 2024. najavio Hala Point, neuromorfni super-sistem koji sadrži 1.152 Loihi 2 čipa sa ukupno 1,2 milijarde neurona – što je približno kapacitetu mozga male ptice (sove) newsroom.intel.com. Postavljen u Sandia Nacionalnim laboratorijama, Hala Point je trenutno najveći neuromorfni računar na svetu, namenjen istraživanju AI na nivou mozga.

Od jednog tranzistora-neurona Karvera Mida do današnjih sistema sa milijardu neurona, neuromorfno računarstvo je evoluiralo od uske akademske ideje do najsavremenije tehnologije. Istoriju obeležavaju stalna poboljšanja u obimu, energetskoj efikasnosti i realističnosti obrade nalik mozgu, postavljajući temelje za narednu eru računarstva.

Ključne tehnologije u neuromorfnom računarstvu

Neuromorfno računarstvo objedinjuje inovacije u hardverskim uređajima i modelima neuronskih mreža. Neke od ključnih tehnologija koje omogućavaju ovaj pristup inspirisan mozgom uključuju:

• Spajkajuće neuronske mreže (SNNs): Kao što je pomenuto, SNNs su algoritamska osnova neuromorfnih sistema. Ponekad se nazivaju „trećom generacijom“ neuronskih mreža pawarsaurav842.medium.com, jer u neuron modele uvode element vremena. Za razliku od stalnih, kontinuiranih aktivacija u standardnim veštačkim neuronskim mrežama, spajkajući neuroni komuniciraju diskretnim impulsima, omogućavajući vremensko kodiranje (informacije se prenose vremenom impulsa) i rad zasnovan na događajima. SNNs mogu prirodnije modelovati pojave kao što su vremensko usklađivanje neurona, refraktarni periodi i plastičnost (učenje promenom jačine sinapsi) nego tradicionalne mreže ibm.com. Ovo ih čini pogodnim za obradu tokova senzorskih podataka (vizija, zvuk itd.) u realnom vremenu. Ipak, razvoj algoritama za treniranje SNNs je složen zadatak – istraživači koriste metode od mapiranja treniranih dubokih mreža na spajkajuće ekvivalente do bio-inspirisanih pravila učenja ibm.com. SNNs su dinamično istraživačko područje i ključni deo neuromorfne slagalice.
• Memristori i novi uređaji: Mnoge neuromorfne platforme i dalje koriste konvencionalne silicijumske tranzistore, ali postoji veliko interesovanje za nove uređaje kao što su memristori (memorijski otpornici). Memristor je nanoskalni elektronski element koji može istovremeno skladištiti podatke (kao memorija) i vršiti proračune (kao otpornik/mreža) promenom svog otpora na osnovu protoka struje – u suštini oponašajući sposobnost sinapse da „pamti“ jačanjem ili slabljenjem veza ibm.com. Memristori i druge tehnologije rezistivne memorije (npr. memorija sa promenom faze, feroelektrični uređaji, spintronički uređaji) mogu implementirati „analog“ sinapse koje se neprekidno ažuriraju, omogućavajući arhitekture računarstva u memoriji. Integrisanjem memorije u iste fizičke uređaje koji vrše proračune, dodatno se razbija razdvajanje svojstveno tradicionalnom računarskom modelu. Ove nove komponente obećavaju višestruko veću efikasnost; međutim, one su i dalje eksperimentalne 2025. godine i suočavaju se sa izazovima u pouzdanosti i proizvodnji. Kako je jedan stručnjak primetio, analogni neuromorfni sistemi imaju ogroman potencijal, ali „još nisu dostigli tehnološku zrelost“, zbog čega se mnogi trenutni dizajni (poput IBM NorthPole i Intel Loihi) drže digitalnih kola kao kratkoročno rešenje spectrum.ieee.org.
• Asinhroni kola i hardver pokretan događajima: Neuromorfni čipovi često koriste asinhronu logiku, što znači da nemaju jedinstven globalni takt koji pokreće svaku operaciju u istom ritmu. Umesto toga, računanje je distribuirano i pokreću ga događaji. Kada neuron „ispali“, on pokreće nizvodne neurone; ako nema aktivnosti, delovi kola prelaze u stanje mirovanja. Ovakav hardverski pristup, koji se ponekad naziva „dizajn bez takta“ ili dizajn zasnovan na događajima, direktno podržava retke, impulsno-pokretane radne zadatke SNN-ova. Ovo je odstupanje od sinhronog dizajna većine CPU/GPU uređaja. Na primer, IBM-ov TrueNorth je radio potpuno asinhrono, a njegovi neuroni su komunicirali putem paketa u mreži na čipu kada su se događaji dešavali darpa.mil. Ovo ne samo da štedi energiju, već se i poklapa sa načinom na koji biološke neuronske mreže rade paralelno bez glavnog takta.
• Arhitektura računanja u memoriji: Pojam koji se često povezuje sa neuromorfnim čipovima je računanje u memoriji, gde su memorijski elementi (bilo SRAM, neisparljiva memorija ili memristori) smešteni zajedno sa računskim jedinicama. Na taj način, neuromorfni dizajni minimizuju premeštanje podataka – jedan od najvećih izvora potrošnje energije u računarstvu newsroom.intel.com. U praksi, to može značiti da svaka neuronska jezgra na čipu ima svoju lokalnu memoriju u kojoj čuva svoje stanje i sinaptičke težine, čime se eliminišu stalna prebacivanja do vančipovske DRAM memorije. IBM-ov NorthPole čip je primer ovoga: on potpuno eliminiše vančipovsku memoriju, postavljajući sve težine na čip i čineći da čip sistemu izgleda kao „aktivna memorija“ spectrum.ieee.org. Računanje u memoriji može se ostvariti digitalno (kao što to radi NorthPole) ili analognim putem (korišćenjem memristorskih crossbar matrica za izvođenje matričnih operacija na licu mesta). Ovaj koncept je ključan za postizanje efikasnosti nalik mozgu.

Ukratko, neuromorfno računarstvo se oslanja na neuroscience (spiking neurons, plastic synapses), novel hardware (memristors, phase-change memory), i non-traditional circuit design (event-driven, memory-compute integration) kako bi stvorilo računarske sisteme koji rade po potpuno drugačijim principima od današnjih čipova sa velikom potrošnjom energije.

Neuromorfno naspram tradicionalnih računarskih paradigmi

Da bismo cenili neuromorfno računarstvo, pomaže da ga uporedimo sa tradicionalnom fon Nojmanovom arhitekturom koja dominira još od sredine 20. veka. U klasičnom računaru (bilo da je u pitanju PC ili pametni telefon), dizajn je suštinski serijski i odvojen: centralni procesor preuzima instrukcije i podatke iz memorije, izvršava ih (jednu za drugom, veoma brzo) i upisuje rezultate nazad u memoriju. Čak i ako moderni CPU i GPU koriste paralelne jezgre ili pipeline-ove, oni i dalje pate od takozvanog fon Nojmanovog uskog grla – potrebe da se podaci neprestano premeštaju do i iz memorije, što troši vreme i energiju colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Zamislite kuvara koji mora da trči do ostave za svaki pojedinačni sastojak pre nego što počne da secka i meša; to je slično načinu na koji standardni računari funkcionišu.

Neuromorfni računari, s druge strane, rade više kao ogromna mreža mini-procesora (neurona) koji svi rade paralelno, svaki sa sopstvenom lokalnom memorijom. Ne postoji centralni sat ili brojač programa koji serijski prolazi kroz instrukcije. Umesto toga, računanje se dešava kolektivno i asinhrono: hiljade ili milioni neurona obavljaju jednostavne operacije istovremeno i komuniciraju rezultate putem impulsa. Ovo je analogno načinu na koji ljudski mozak obavlja zadatke – milijarde neurona rade paralelno, bez jednog centralnog CPU-a. Rezultat je sistem koji može biti masovno paralelan i vođen događajima, obrađujući mnogo signala odjednom i prirodno čekajući kada nema ničega da se radi.

Prednosti uključuju brzinu kroz paralelizam i znatno veću energetsku efikasnost. Tradicionalni procesor može koristiti 100 vati za pokretanje velikog AI modela, uglavnom zbog prebacivanja milijardi tranzistora i premeštanja podataka u i iz memorijskih keševa. Nasuprot tome, neuromorfni čipovi koriste događaje i retku aktivaciju: ako je samo 5% neurona aktivno u datom trenutku, preostalih 95% praktično ne troši energiju. Ova retka aktivnost je jedan od razloga zašto su neuromorfne arhitekture pokazale do 1000× bolju energetsku efikasnost u određenim AI zadacima u poređenju sa CPU/GPU medium.com. Zapravo, ljudski mozak, na čije se neuromorfne dizajne ugledamo, radi sa samo oko 20 vati snage (manje od slabe sijalice), a ipak nadmašuje trenutne superračunare u oblastima kao što su vizija i prepoznavanje obrazaca medium.com. Kako je rekao direktor Intelove neuromorfne laboratorije Mike Davies, „Trošak računanja današnjih AI modela raste neodrživom brzinom. Industriji su potrebni fundamentalno novi pristupi koji mogu da se skaliraju.” newsroom.intel.com Neuromorfno računarstvo nudi jedan takav novi pristup integrisanjem memorije sa obradom i korišćenjem visoko paralelnih, mozgu sličnih arhitektura radi minimizacije premeštanja podataka i potrošnje energije newsroom.intel.com.

Međutim, važno je napomenuti da neuromorfno računarstvo nije zamena za sve vrste računanja. Tradicionalni deterministički procesori su izuzetni u preciznim, linearnim zadacima (kao što su aritmetika, upiti u bazama podataka itd.), dok su neuromorfni sistemi izuzetni u senzornim, perceptivnim i zadacima prepoznavanja obrazaca gde mozak briljira. U mnogim vizijama budućnosti, neuromorfni čipovi će nadopunjavati klasične CPU i GPU – delujući kao specijalizovani koprocesori za AI zadatke koji uključuju percepciju, učenje ili adaptaciju, slično kao što GPU danas ubrzava grafiku i matematičke operacije neuronskih mreža. Dva pristupa mogu koegzistirati, pri čemu neuromorfni hardver preuzima „mozgu slične” zadatke na fundamentalno efikasniji način. U suštini, Von Neumann mašine su kao sekvencijalni obrađivači brojeva, dok su neuromorfne mašine kao paralelni prepoznavači obrazaca – svaka ima svoje mesto.

Glavni akteri i projekti koji pokreću neuromorfnu tehnologiju

Neuromorfno računarstvo je multidisciplinarni napor koji obuhvata tehnološke kompanije, istraživačke laboratorije i akademsku zajednicu. Velike korporacije, startapi i vladine agencije svi su se uključili u razvoj hardvera i softvera inspirisanih mozgom. Evo nekih od ključnih aktera i projekata do 2025. godine:

• IBM: IBM je bio pionir u istraživanju kognitivnog računarstva. Pored revolucionarnog TrueNorth čipa (2014) sa 1 milion neurona, IBM-ov istraživački tim na čelu sa Dharmendrom Modhom nedavno je predstavio NorthPole (2023), čip sledeće generacije za neuromorfnu inferenciju. Proboj NorthPole-a je u čvrstom povezivanju računanja i memorije na samom čipu, što donosi neviđenu efikasnost za AI inferencijske zadatke spectrum.ieee.org. IBM navodi da NorthPole može da nadmaši čak i najsavremenije GPU-ove na testovima poput prepoznavanja slika, koristeći samo deo njihove energije spectrum.ieee.org. Dugoročna vizija IBM-a je da koristi ovakve čipove za pokretanje AI sistema koji su mnogo energetski efikasniji, što bi potencijalno omogućilo da AI radi na svemu, od data centara do edge uređaja, bez energetskih ograničenja današnjice.
• Intel: Intel je osnovao posebnu Laboratoriju za neuromorfno računarstvo i predstavio porodicu čipova Loihi. Prvi Loihi (2017) i Loihi 2 (2021) su istraživački čipovi dostupni univerzitetima i kompanijama kroz Intel-ovu Neuromorfnu istraživačku zajednicu. Intelov pristup je potpuno digitalan, ali sa asinhronim spajk jezgrima i učenjem na čipu. U aprilu 2024, Intel je najavio Hala Point, praktično neuromorfni superkompjuter sa više od hiljadu Loihi 2 čipova povezanih zajedno newsroom.intel.com. Hala Point, postavljen u Sandia laboratorijama, može da simulira preko 1 milijardu neurona i koristi se za istraživanje algoritama inspirisanih mozgom velikih razmera i AI sistema za kontinuirano učenje newsroom.intel.com. Intel vidi neuromorfnu tehnologiju kao ključ za održiviji AI, sa ciljem da drastično smanji energiju potrebnu za treniranje i inferenciju AI modela newsroom.intel.com. Kako je Mike Davies istakao na predstavljanju, skaliranje današnjeg AI sa postojećim hardverom je energetski neodrživo, pa Intel ulaže u neuromorfne dizajne kako bi probio taj zid efikasnosti newsroom.intel.com.
• Qualcomm: Qualcomm je istraživao neuromorfne principe za AI sa niskom potrošnjom energije na uređajima. Još ranije (oko 2013-2015) razvio je platformu pod nazivom „Zeroth“ i demonstrirao akceleratore za spiking neuronske mreže za zadatke poput prepoznavanja obrazaca na pametnim telefonima. Poslednjih godina Qualcomm-ovi neuromorfni napori su manje javni, ali izveštaji sugerišu da nastavljaju sa istraživanjem i razvojem, posebno jer se neuromorfno računarstvo poklapa sa ultra-niskom potrošnjom energije za edge AI (što je prirodno pogodno za Qualcomm-ov biznis sa mobilnim i ugrađenim čipovima) medium.com. Qualcomm-ovo interesovanje naglašava da čak i proizvođači mobilnih čipova vide potencijal u dizajnima inspirisanim mozgom kako bi ispratili zahteve AI-a bez pražnjenja baterija uređaja.
• BrainChip Holdings: Australijski startap, BrainChip, jedan je od prvih koji je komercijalizovao neuromorfni IP. Njihov Akida neuromorfni procesor je potpuno digitalni, događajima zasnovan dizajn koji se može koristiti kao AI akcelerator u edge uređajima brainchip.com. BrainChip naglašava učenje i inferencu u realnom vremenu uz malu potrošnju energije – na primer, dodavanje lokalnog prepoznavanja gestova ili anomalija IoT senzorima ili vozilima bez povezivanja na cloud. Od 2025. godine, BrainChip sarađuje sa partnerima na integraciji Akida procesora u proizvode koji se kreću od pametnih senzora do vazduhoplovnih sistema, i čak je demonstrirao neuromorfno procesiranje za svemirske aplikacije (u saradnji sa organizacijama kao što su NASA i Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Startapi poput BrainChip-a ilustruju rastuće komercijalno interesovanje za uvođenje neuromorfne tehnologije na tržište za edge AI i IoT.
• Akademske i državne laboratorije: Na akademskom planu, nekoliko univerziteta i koalicija izgradilo je značajne neuromorfne sisteme. Pomenuli smo SpiNNaker (Univerzitet u Mančesteru, Velika Britanija) koji je 2018. postigao hardversku neuronsku mrežu sa milion jezgara, sa ciljem da modeluje 1% neurona ljudskog mozga u realnom vremenu pawarsaurav842.medium.com. Tu je i BrainScaleS (Univerzitet u Hajdelbergu, Nemačka), koji koristi analogne kola na velikim silicijumskim pločama za emulaciju neuronskih mreža ubrzanim brzinama (efektivno „premotavajući unapred” neuronske procese radi proučavanja učenja). U SAD, istraživačke institucije poput Stenforda (koji je stvorio Neurogrid sistem sposoban za simulaciju milion neurona ibm.com) i MIT-a, između ostalih, imaju aktivne laboratorije za neuromorfni inženjering. Državne agencije poput DARPA nastavile su da finansiraju programe (npr. tekući program „Elektronske fotonske neuronske mreže” koji istražuje fotonske neuromorfne čipove). U međuvremenu, EU projekat Ljudski mozak (HBP) je snažno ulagao u neuromorfne infrastrukture kroz svoju platformu za neuromorfno računarstvo, a njegove nasledne inicijative u okviru EBRAINS istraživačke infrastrukture nastavljaju da obezbeđuju pristup neuromorfnom hardveru za naučnike ibm.com.
• Ostali industrijski akteri: Pored IBM-a i Intela, kompanije poput Samsung i HRL Laboratories su se takođe bavile neuromorfnom tehnologijom. Godine 2021, istraživači iz Samsunga najavili su viziju da „kopiraju i nalepe” neuronske veze mozga na memorijske čipove, praktično koristeći 3D memorijske nizove za mapiranje povezanosti biološkog mozga kao neuromorfnog sistema – ambiciozan cilj koji je još uvek daleko od praktične primene. HRL Labs (koji je u zajedničkom vlasništvu Boeinga i GM-a) razvio je neuromorfni čip sa memristorima koji je 2019. demonstrirao učenje iz jednog pokušaja (uređaj je mogao da prepozna šablon na osnovu samo jednog primera). Takođe, evropski startapi poput GrAI Matter Labs (sa svojim GrAI „NeuronFlow” čipovima ibm.com) i SynSense (kompanija sa sedištem u Cirihu/Kini poznata po ultra-niskoenergetskim čipovima za viziju) su značajni doprinosioci.

Ukratko, neuromorfno polje je kolaborativna mešavina tehnoloških giganata koji pomeraju granice, startapa koji donose inovacije na specijalizovana tržišta i akademskih konzorcijuma koji istražuju nove granice. Ovaj široki ekosistem ubrzava napredak i iznosi neuromorfne ideje iz laboratorije u realne primene.

Trenutne primene i slučajevi upotrebe u stvarnom svetu

Neuromorfno računarstvo je još uvek tehnologija u razvoju, tako da su njene primene u stvarnom svetu tek u začetku – ali postoje obećavajuće demonstracije u raznim oblastima. Zamislite zadatke koje naš mozak izuzetno dobro (i efikasno) obavlja, a sa kojima se konvencionalni računari muče – upravo tu neuromorfni sistemi dolaze do izražaja. Evo nekoliko značajnih primera upotrebe i potencijalnih primena:

• Autonomna vozila: Samovozeći automobili i dronovi moraju da reaguju na dinamična okruženja u realnom vremenu. Neuromorfni čipovi, sa svojim brzim paralelnim procesiranjem i niskom potrošnjom energije, mogu pomoći vozilima da opažaju i donose odluke slično kao ljudski vozač. Na primer, neuromorfni procesor može da prima podatke sa kamera i senzora i otkriva prepreke ili donosi navigacione odluke sa veoma malim kašnjenjem. Istraživači iz IBM-a napominju da bi neuromorfno računarstvo moglo omogućiti brže korekcije kursa i izbegavanje sudara u autonomnim vozilima, uz drastično smanjenje potrošnje energije (što je važno za električna vozila i dronove) ibm.com. U praksi, spajkajuća neuronska mreža može neprekidno analizirati okruženje automobila, ali aktivira neurone samo kada se dogodi relevantan događaj (poput pešaka koji izlazi na put), omogućavajući brze reflekse bez rasipanja energije na bespotrebne proračune.
• Sajber bezbednost i detekcija anomalija: Sistemi sajber bezbednosti moraju da uoče neobične obrasce (potencijalne upade ili prevaru) u ogromnim tokovima podataka. Neuromorfne arhitekture su prirodno vešte u prepoznavanju obrazaca i mogu se koristiti za označavanje anomalija u realnom vremenu. Pošto su zasnovane na događajima, mogu da prate mrežni saobraćaj ili podatke sa senzora i reaguju samo kada se pojavi zaista abnormalan obrazac. Ovo omogućava detekciju pretnji u realnom vremenu sa malim kašnjenjem, a dovoljno je energetski efikasno da takav sistem može potencijalno raditi neprekidno na skromnom hardveru ibm.com. Neki eksperimenti su koristili neuromorfne čipove za detekciju mrežnih upada ili prevara sa kreditnim karticama tako što uče „normalne“ obrasce, a zatim uočavaju odstupanja bez potrebe da svaki podatak obrađuju na energetski zahtevnom CPU-u.
  • Edge AI i IoT uređaji: Jedan od najneposrednijih slučajeva upotrebe neuromorfnih računara je u edge uređajima – kao što su pametni senzori, nosivi uređaji ili kućni aparati – gde su energetski i računarski resursi ograničeni. Neuromorfni čipovi sa ultra-niskom potrošnjom energije omogućavaju da AI mogućnosti (poput prepoznavanja glasa, prepoznavanja pokreta ili detekcije događaja) budu dostupne na uređajima bez potrebe za cloud serverima ili čestim punjenjem baterije ibm.com. Na primer, dron opremljen neuromorfnim vizuelnim senzorom mogao bi samostalno da se kreće i izbegava prepreke, reagujući brzo i efikasno kao slepi miš koji koristi eholokaciju. Dronovi sa neuromorfnim vizuelnim sistemima pokazali su sposobnost da prelaze složen teren i reaguju na promene tako što povećavaju računanje samo kada postoji novi senzorski ulaz, slično kao što funkcioniše mozak živog bića builtin.com. Isto tako, pametni sat ili zdravstveni monitor sa malim neuromorfnim čipom mogao bi kontinuirano da analizira biosignale (otkucaje srca, EEG itd.) lokalno, detektuje anomalije poput aritmija ili napada u realnom vremenu, i to danima na jednom punjenju baterije – što je izuzetno teško sa konvencionalnim čipovima. (Zapravo, nedavna anegdota opisuje pametni sat sa neuromorfnim pogonom koji je na licu mesta otkrio aritmiju srca kod pacijenta, što bi bilo izazovno sa analizom zasnovanom na cloudu medium.com.)
• Prepoznavanje obrazaca i kognitivno računarstvo: Neuromorfni sistemi su po svojoj prirodi veoma dobri u zadacima koji uključuju prepoznavanje obrazaca u bučnim podacima – bilo da su u pitanju slike, zvuci ili senzorski signali. Korišćeni su u eksperimentalnim postavkama za prepoznavanje slika, obradu govora i zvuka, pa čak i za olfaktornu detekciju (kao što je Intelov Loihi čip koji uči različite mirise) pawarsaurav842.medium.com. Neuromorfni čipovi takođe mogu da se povežu sa analognim senzorima (kao što su dinamički vizuelni senzori koji šalju impulse pri promenama u sceni) kako bi se kreirali end-to-end neuromorfni senzorski sistemi. U medicini, neuromorfni procesori mogli bi da analiziraju tokove biomedicinskih signala (na primer EEG moždane talase) i izdvoje značajne događaje ili obrasce za dijagnozu ibm.com. Njihova sposobnost učenja i prilagođavanja takođe znači da mogu personalizovati prepoznavanje obrazaca na samom uređaju – na primer, neuromorfno slušno pomagalo može kontinuirano da se prilagođava specifičnom okruženju korisnika i poboljša način na koji filtrira buku u odnosu na govor.
• Robotika i upravljanje u realnom vremenu: Robotika često zahteva uske povratne petlje za kontrolu motora, interpretaciju senzora i donošenje odluka u hodu. Neuromorfni kontroleri mogu robotima dati oblik refleksa i prilagodljivosti. Pošto obrađuju informacije paralelno i mogu da uče iz senzorskih povratnih informacija, veoma su pogodni za zadatke kao što su balansiranje, hvatanje ili hodanje po nepredvidivom terenu. Istraživači su koristili neuromorfne čipove za upravljanje robotskim rukama i nogama, gde kontroler može naučiti da prilagođava signale motora na osnovu ulaza sa senzora u realnom vremenu, slično kao što čovek uči motoričke veštine. Jedna od prednosti koja je primećena jeste da roboti pokretani spajkajućim neuronskim mrežama mogu nastaviti da funkcionišu čak i ako neki neuroni otkažu (vrsta postepenog degradiranja), što daje otpornost na greške slično biološkim sistemima colocationamerica.com. Kompanije poput Boston Dynamics-a su nagovestile istraživanje sistema inspirisanih neuromorfikom kako bi poboljšale efikasnost robota i vreme reakcije. U proizvodnji, neuromorfni vizuelni sistem bi mogao omogućiti robotu da prepoznaje objekte ili se prirodnije kreće po prometnom fabričkom podu i brže reaguje na iznenadne promene builtin.com.
• Interfejsi mozak-mašina i neuronauka: Pošto neuromorfni čipovi rade po principima veoma sličnim biološkim mozgovima, koriste se kao alati za razumevanje neuronauke, pa čak i za interfejs sa živim neuronima. Na primer, naučnici mogu povezati žive neuronske kulture sa neuromorfnim hardverom kako bi stvorili hibridne sisteme, koristeći čip za stimulaciju ili praćenje bioloških neurona na načine koje obični računari ne mogu lako da izvedu u realnom vremenu. Dodatno, neuromorfni modeli pomažu neuronaučnicima da testiraju hipoteze o tome kako određeni neuronski krugovi u mozgu mogu funkcionisati, repliciranjem tih krugova u silikonu i posmatranjem da li se ponašaju slično. Iako su ovo više istraživačke nego komercijalne primene, one naglašavaju svestranost ove tehnologije.

Vredi napomenuti da su mnoge od ovih primena još uvek u fazi prototipa ili istraživanja. Neuromorfno računarstvo 2025. godine je otprilike tamo gde je konvencionalna veštačka inteligencija bila možda početkom 2010-ih – vidimo obećavajuće demonstracije i nišne upotrebe, ali tehnologija tek počinje da izlazi iz laboratorije. Tehničke konsultantske kuće poput Gartner-a i PwC-a su navele neuromorfno računarstvo kao tehnologiju u usponu na koju treba obratiti pažnju u narednim godinama ibm.com. Očekivanje je da će, kako hardver i softver sazrevaju, neuromorfni procesori omogućiti svakodnevnim uređajima da imaju perceptivnu inteligenciju bez potrebe za ogromnim računarskim resursima. Od autonomnih vozila do sićušnih medicinskih implantata, svaki scenario gde nam je potrebna veštačka inteligencija u realnom vremenu u uslovima ograničene snage ili veličine mogao bi biti kandidat za neuromorfna rešenja.

Izazovi i ograničenja

Uprkos svom uzbudljivom potencijalu, neuromorfno računarstvo suočava se sa značajnim izazovima na putu ka široj primeni. Mnogi od ovih izazova proističu iz činjenice da su neuromorfni pristupi radikalno drugačiji od postojećeg stanja, zahtevajući novo razmišljanje u hardveru, softveru, pa čak i obrazovanju. Evo nekih od ključnih prepreka i ograničenja do 2025. godine:

• Zrelost tehnologije: Neuromorfno računarstvo još uvek nije zrela, široko prihvaćena tehnologija. Gartnerov ciklus hajpa bi ga svrstao u rane faze – obećavajuće, ali još nije spremno za široku upotrebu ibm.com. Trenutni neuromorfni čipovi su uglavnom istraživački prototipovi ili uređaji u ograničenoj proizvodnji. Još uvek ne postoje široko prihvaćeni industrijski standardi za dizajn neuromorfnog hardvera ili merila performansi builtin.com. Ovo otežava potencijalnim korisnicima da procene i uporede sisteme. Kao rezultat toga, organizacije oprezno istražuju neuromorfnu tehnologiju, znajući da se ona još uvek razvija i da možda neće odmah nadmašiti konvencionalna rešenja za sve probleme.
• Nedostatak softvera i alata: Jedno od najvećih uskih grla je softverski ekosistem. Svet računarstva je decenijama građen oko Von Neumann mašina – programski jezici, kompajleri, operativni sistemi i stručnost programera svi podrazumevaju tradicionalnu arhitekturu. Neuromorfni hardver, nasuprot tome, zahteva drugačiji pristup programiranju (više se radi o dizajniranju neuronskih mreža i podešavanju modela nego o pisanju sekvencijalnog koda). Trenutno, „pravi alati za izgradnju softvera zapravo ne postoje“ za neuromorfne sisteme, kako je jedan istraživač rekao builtin.com. Mnogi neuromorfni eksperimenti oslanjaju se na prilagođeni softver ili adaptacije okvira za neuronske mreže. U toku su napori (na primer, Intelov Lava open-source okvir za Loihi, ili univerzitetski projekti poput Nengo), ali ne postoji jedinstvena, laka za korišćenje platforma analogna TensorFlow-u ili PyTorch-u za rad sa spajkajućim neuronskim mrežama u velikom obimu. Ova strma kriva učenja ograničava usvajanje – tipičan AI programer ne može lako da uzme neuromorfni čip i implementira aplikaciju bez opsežne prekvalifikacije. Unapređenje softverskog sloja, biblioteka i simulatora je ključni zadatak za zajednicu.
• Promena programerskog paradigme: Povezano sa problemom alata je i fundamentalna promena paradigme u razmišljanju. Programiranje neuromorfnih sistema nije kao pisanje Python skripte; više liči na dizajniranje i treniranje modela nalik mozgu. Programeri moraju poznavati neurološke koncepte (frekvencija impulsa, sinaptička plastičnost) pored računarskih nauka. To znači da postoji velika prepreka za ulazak u ovu oblast. Procena je da je danas samo nekoliko stotina ljudi širom sveta pravi stručnjak za neuromorfno računarstvo builtin.com. Premošćavanje ovog jaza u talentima je izazov – potrebno je ili obučiti više ljudi u ovoj interdisciplinarnoj oblasti ili napraviti alate višeg nivoa koji apstrahuju složenost. Do tada, neuromorfno računarstvo će ostati donekle ekskluzivno, dostupno uglavnom specijalizovanim istraživačkim grupama.
• Skalabilnost hardvera i proizvodnja: Izgradnja neuromorfnog hardvera koji pouzdano oponaša složenost mozga je izuzetno izazovna. Iako su digitalni čipovi poput Loihi i TrueNorth pokazali da možemo skalirati do milion neurona ili više, dostizanje razmere ljudskog mozga (86 milijardi neurona) je i dalje daleko izvan domašaja. Još važnije, analogni pristupi (korišćenje memristora, itd.) koji bi možda najbolje replicirali sinapse još uvek nisu spremni za proizvodnju – potrebni su novi materijali i procesi izrade da bi bili stabilni i ponovljivi spectrum.ieee.org. Najsavremeniji analogni uređaji često se suočavaju sa problemima kao što su varijabilnost uređaja, drift ili ograničena izdržljivost. Digitalni neuromorfni čipovi, s druge strane, koriste standardnu CMOS proizvodnju, ali mogu žrtvovati deo efikasnosti ili gustine u poređenju sa analognim. Tu je i izazov integracije neuromorfnih čipova u postojeće računarske sisteme (komunikacioni interfejsi, formati, itd.). IBM-ov NorthPole čip pokušava da reši ovo tako što se pojavljuje kao „aktivna memorija“ za host sistem spectrum.ieee.org, ali takva rešenja integracije su još uvek eksperimentalna. Ukratko, neuromorfni hardver je na pragu – obećavajući, ali potrebno je još istraživanja i razvoja da bi postao robustan, skalabilan i isplativ za masovnu proizvodnju.
• Standardizacija i referentne vrednosti: U konvencionalnom računarstvu imamo jasno definisane referentne vrednosti (SPEC za CPU, MLPerf za AI akceleratore, itd.) i metrike za performanse. Za neuromorfne sisteme još uvek nije jasno kako pravedno izmeriti i uporediti performanse. Ako jedan čip pokreće spajkajuću neuronsku mrežu, a drugi standardnu neuronsku mrežu, kako da uporedimo „tačnost” ili „protok” na datom zadatku? Razvijaju se nove referentne vrednosti koje odgovaraju neuromorfnim prednostima (kao što su kontinuirano učenje ili prepoznavanje obrazaca uz ograničenu potrošnju energije), ali dok se zajednica ne složi oko njih, teško je dokazati vrednost neuromorfnih rešenja spoljnim posmatračima builtin.com. Ovaj nedostatak standardnih metrika i arhitekture takođe znači da deljenje rezultata između istraživačkih grupa može biti problematično – ono što radi na jednom čipu možda neće raditi na drugom ako se njihovi modeli neurona ili alati razlikuju.
• Kompatibilnost sa postojećom veštačkom inteligencijom: Trenutno, većina svetske veštačke inteligencije radi na modelima dubokog učenja podešenim za GPU i TPU. Ovi modeli koriste aritmetiku visoke preciznosti, guste množenja matrica, itd., što nije direktno kompatibilno sa spajkajućim neuromorfnim hardverom. Da bi se iskoristila efikasnost neuromorfnih sistema, često je potrebno konvertovati ili ponovo obučiti standardnu neuronsku mrežu u spajkajuću neuronsku mrežu, što može dovesti do gubitka tačnosti builtin.com. Neki zadaci mogu imati lošije performanse kada se primoraju na spajkajući pristup. Štaviše, određeni AI algoritmi (kao što su veliki transformeri korišćeni u jezičkim modelima) još uvek nisu očigledno prilagodljivi spajkajućim implementacijama. To znači da neuromorfni čipovi trenutno briljiraju u nišama (npr. vizija, obrada senzora, jednostavno učenje putem pojačanja), ali oni trenutno nisu univerzalno rešenje za sve AI probleme. Istraživači rade na hibridnim pristupima i boljim tehnikama obuke kako bi smanjili jaz u tačnosti, ali i dalje je izazov obezbediti da neuromorfni sistem može postići isti kvalitet rezultata kao konvencionalni za datu primenu.
• Izazovi tržišta i ekosistema: Sa poslovne tačke gledišta, neuromorfno računarstvo još uvek traži svoju „ubilačku aplikaciju” i jasan put ka komercijalizaciji. Investitori i kompanije su oprezni jer je vremenski okvir za povraćaj investicije neizvestan. Analiza iz početka 2025. godine opisala je neuromorfno računarstvo kao „obećavajuću inovaciju sa ozbiljnim tržišnim izazovima,” uz napomenu da je potencijal veliki, ali da nedostatak aplikacija koje odmah donose prihod čini ovu tehnologiju rizičnom za kompanije omdia.tech.informa.com. Postoji svojevrsni problem „kokoške i jajeta”: proizvođači hardvera čekaju potražnju da bi opravdali masovnu proizvodnju čipova, ali krajnji korisnici čekaju pristupačne čipove da bi opravdali razvoj aplikacija. Ipak, momentum raste, a nišne primene (kao što su neuromorfni čipovi u svemirskim satelitima ili vojnim senzorima gde je potrošnja energije ključna) počinju da pokazuju pravu vrednost, što bi moglo postepeno proširiti tržište.

Ukratko, neuromorfno računarstvo u 2025. godini je na granici istraživanja i inženjeringa. Ova oblast se suočava sa ozbiljnim izazovima u razvoju tehnologije, alatima i izgradnji ekosistema. Ipak, nijedan od ovih izazova nije fundamentalna prepreka – oni podsećaju na prepreke sa kojima su se suočavali rani paralelni računari ili rani dani GPU-ova za opštu upotrebu. Kako zajednica radi na standardizaciji, unapređuje hardver i obrazuje više programera, možemo očekivati da će mnoge od ovih ograničenja biti smanjene u narednim godinama. Nature perspektiva iz 2025. godine optimistično je primetila da nakon nekoliko pogrešnih početaka, spoj nedavnih napredaka (bolji algoritmi za obuku, poboljšanja digitalnog dizajna i računanje u memoriji) „sada obećava široku komercijalnu primenu” neuromorfne tehnologije, pod uslovom da rešimo kako da programiramo i implementiramo ove sisteme u velikom obimu nature.com. Na tim rešenjima se aktivno radi, a naredna decenija će verovatno odrediti dokle će neuromorfno računarstvo stići odavde.

Nedavni razvoj i vesti (do 2025. godine)

Poslednjih nekoliko godina donelo je značajne prekretnice i obnovljeno interesovanje za neuromorfno računarstvo, što ukazuje da ova oblast dobija na zamahu. Evo nekih od najnovijih dešavanja do 2025. godine:

• Intelov Hala Point – Pomeranje granica neuromorfne skale: U aprilu 2024. godine, Intel je najavio Hala Point, najveći neuromorfni računarski sistem ikada napravljen newsroom.intel.com. Hala Point povezuje 1.152 Loihi 2 čipa, postižući neuronski kapacitet od oko 1,15 milijardi neurona (uporedivo sa mozgom sove) newsroom.intel.com. Instaliran je u Sandia Nacionalnim Laboratorijama i koristi se kao istraživačka platforma za skaliranje neuromorfnih algoritama. Posebno je značajno što je Hala Point demonstrirao sposobnost pokretanja uobičajenih AI zadataka (poput dubokih neuronskih mreža) sa neviđenom efikasnošću – postigavši 20 kvadriliona operacija u sekundi sa više od 15 triliona operacija u sekundi po vatu u testovima newsroom.intel.com. Intel tvrdi da ovo parira ili premašuje performanse klastera GPU/CPU na tim zadacima, ali sa znatno boljom energetskom efikasnošću newsroom.intel.com. Značaj je u tome što neuromorfni sistemi više nisu samo igračke; oni rešavaju AI zadatke na skalama relevantnim za industriju, što nagoveštava da bi neuromorfni pristupi mogli da dopune ili čak konkurišu trenutnim AI akceleratorima u budućnosti. Majk Dejvis iz Intel Labs-a je istakao da Hala Point kombinuje efikasnost dubokog učenja sa „novim učenjem inspirisanim mozgom“ kako bi istražio održiviju veštačku inteligenciju, i da takva istraživanja mogu dovesti do AI sistema koji neprekidno uče umesto trenutnog neefikasnog ciklusa treniranja pa implementacije newsroom.intel.com.
• IBM-ov NorthPole i naučni proboj: Krajem 2023. godine, IBM je objavio detalje o svom čipu NorthPole u časopisu Science, što je privuklo veliku pažnju spectrum.ieee.org. NorthPole je značajan ne samo zbog svojih sirovih specifikacija (pomenutih ranije), već i zato što pokazuje jasan put za integraciju neuromorfnih čipova u konvencionalne sisteme. Spolja, ponaša se kao memorijska komponenta, što znači da bi mogao biti postavljen na memorijsku magistralu računara i raditi sa postojećim CPU-ovima spectrum.ieee.org. Ovakva integracija je ključna za komercijalizaciju. Rad u časopisu Science prikazao je NorthPole kako pokreće AI modele za viziju (poput ResNet-50 za klasifikaciju slika i YOLO za detekciju objekata) dramatično brže i efikasnije od NVIDIA V100 GPU – i čak je nadmašio najjači NVIDIA H100 u energetskoj efikasnosti za oko 5× spectrum.ieee.org. Jedan nezavisni stručnjak, profesor Vwani Roychowdhury sa UCLA, nazvao je ovaj rad „inženjerskim remek-delom,” ističući da, pošto analogna neuromorfna tehnologija još nije spremna, digitalni pristup NorthPole-a „predstavlja opciju za skoro vreme da se AI primeni tamo gde je potreban.” spectrum.ieee.org. Drugim rečima, IBM je pokazao da neuromorfni čipovi mogu početi da prave praktične uticaje već sada, koristeći današnju tehnologiju izrade. Ovaj razvoj je široko praćen u tehnološkim medijima i viđen je kao veliki korak ka uvođenju neuromorfnih ideja u stvarne proizvode.
• AI inspirisan mozgom za svemir i odbranu: Tokom 2022. i 2023. godine, agencije poput NASA-e i američkog Ministarstva odbrane počele su da eksperimentišu sa neuromorfnim procesorima za specijalizovane namene. NASA je testirala neuromorfni čip (Loihi) za obradu satelitskih slika i navigaciju svemirskih letelica, gde su otpornost na zračenje i niska potrošnja energije ključni. Ideja je da mali neuromorfni koprocesor na satelitu može analizirati podatke sa senzora na licu mesta (npr. detektovati karakteristike na površini planete ili anomalije u telemetriji letelice) bez potrebe za stalnom komunikacijom sa Zemljom, čime se štede propusni opseg i energija. Laboratorija Ratnog vazduhoplovstva SAD je sarađivala sa startapima (npr. BrainChip) da vidi da li neuromorfna tehnologija može da mapira složene signale senzora za autonomne letelice ili sisteme za detekciju projektila embedded.com. Ekstremna energetska efikasnost i učenje u realnom vremenu kod neuromorfnih sistema veoma su privlačni za autonomne vojne sisteme koji rade na baterije ili solarnu energiju. Ovi projekti su uglavnom u fazi testiranja, ali ukazuju na rastuće poverenje u pouzdanost neuromorfnog hardvera van laboratorije.
• Komercijalni Edge AI proizvodi: Do 2025. godine, vidimo prve komercijalne proizvode koji ugrađuju neuromorfnu tehnologiju. Na primer, BrainChip-ov Akida IP je licenciran za upotrebu u automobilskim senzorima – jedan primer je korišćenje neuromorfnih mreža za analizu podataka sa senzora pritiska u gumama automobila radi detekcije proklizavanja guma ili promena uslova na putu u realnom vremenu. Drugi primer su pametni kućni uređaji: neuromorfna kamera koja može da prepozna osobu i gestove na samom uređaju, dok radi mesecima na jednoj bateriji. Ovi proizvodi još uvek nisu poznati široj javnosti, ali pokazuju da neuromorfno računarstvo pronalazi put do specifičnih, visokovrednih primena. Analitičari predviđaju da će, kako Internet stvari (IoT) bude rastao, potreba za malim, energetski efikasnim AI rešenjima eksplodirati, a neuromorfni čipovi bi mogli da zauzmu značajan deo tog tržišta ako se pokažu kao laki za integraciju. Izveštaji o istraživanju tržišta predviđaju brz rast prihoda od neuromorfnog računarstva u narednoj deceniji – po stopi od 25-30% godišnje – što bi moglo stvoriti tržište vredno više milijardi dolara do 2030. godine builtin.com.
• Globalna saradnja i konferencije: Neuromorfna zajednica aktivno deli napredak. Konferencije kao što su Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) i IEEE-ov Neuro Inspired Computational Elements (NICE) beleže porast učešća. Na Telluride radionici 2023. godine prikazani su robotski psi pod neuromorfnom kontrolom, demonstracije prepoznavanja lica na jednopločastim neuromorfnim sistemima i još više primena neuromorfne fuzije senzora. Takođe, rastu i open-source inicijative – na primer, Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) kod i simulatori su dostupni istraživačima širom sveta, a Intel-ov Lava softver za Loihi je postao open-source krajem 2022. godine, pozivajući zajednicu da doprinese algoritmima i slučajevima upotrebe.
• Energetska kriza AI i nada u neuromorfno računarstvo: Tema u poslednjim vestima je energetski trošak AI-ja. Kako veliki jezički modeli i AI servisi troše sve više energije (neke procene navode da industrija veštačke inteligencije koristi ogroman i rastući deo globalne električne energije), neuromorfno računarstvo se često ističe kao potencijalno rešenje. Početkom 2025. godine, članak na Medium-u je ukazao da energetski otisak AI-ja naglo raste i nazvao neuromorfne čipove „zelenom, pametnom budućnošću AI-ja“, sugerišući da bi 2025. mogla biti prelomna godina kada industrija ozbiljno počinje da razmatra čipove inspirisane mozgom za smanjenje potrošnje energije medium.com. Ova priča dobija na značaju u tehnološkom novinarstvu i na AI konferencijama: suštinski, neuromorfno računarstvo za održivu veštačku inteligenciju. Vlade takođe, kroz inicijative za energetski efikasno računarstvo, počinju da finansiraju neuromorfna istraživanja sa dvostrukim ciljem – održavanje rasta performansi AI-ja i smanjenje troškova energije i emisije ugljenika.

Svi ovi razvojni događaji oslikavaju sliku oblasti koja brzo napreduje na više frontova: naučno razumevanje, inženjerska dostignuća i početna komercijalna ispitivanja. Stiče se utisak da neuromorfno računarstvo prelazi iz dužeg perioda inkubacije u fazu praktične demonstracije. Iako još uvek nije „ušlo u mejnstrim“, napredak u periodu 2023–2025. sugeriše da bi se to moglo promeniti u narednim godinama. Konsenzus u zajednici je da, ako se preostale prepreke (posebno softver i skalabilnost) prevaziđu, neuromorfna tehnologija bi mogla biti prekretnica za omogućavanje sledećeg talasa veštačke inteligencije – onog koji je više adaptivan, stalno aktivan i energetski efikasan nego što to možemo postići postojećim arhitekturama.

Stručne perspektive o budućnosti

Zaokružujući ovaj pregled, korisno je čuti šta stručnjaci iz ove oblasti kažu o neuromorfnom računarstvu i njegovoj budućnosti. Evo nekoliko pronicljivih citata i stavova vodećih istraživača i predstavnika industrije:

• Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, glavni naučnik za računare inspirisane mozgom): „NorthPole spaja granice između računara inspirisanih mozgom i računara optimizovanih za silicijum, između računanja i memorije, između hardvera i softvera.” spectrum.ieee.org Modha naglašava da IBM-ov pristup sa NorthPole-om briše tradicionalne razlike u dizajnu računara – stvarajući novu klasu čipa koji je istovremeno procesor i memorija, i hardver i algoritam. On već dugo zagovara da je su-lociranje memorije i računanja ključ za postizanje efikasnosti slične mozgu. Po njegovom mišljenju, pravi neuromorfni čipovi zahtevaju preispitivanje celokupnog sloja, a uspeh NorthPole-a u nadmašivanju GPU-ova je dokaz da ovaj nekonvencionalni pristup funkcioniše. Modha je čak sugerisao da bi, ako se skalira, neuromorfni sistemi mogli jednog dana dostići sposobnosti ljudskog korteksa za određene zadatke, i to koristeći male delove energije današnjih superračunara spectrum.ieee.org.
• Majk Dejvis (direktor Intel-ove laboratorije za neuromorfno računarstvo): „Trošak računarske obrade današnjih AI modela raste neodrživom brzinom… Industriji su potrebni fundamentalno novi pristupi koji mogu da se skaliraju.” newsroom.intel.com Dejvis često govori o zidu energetske efikasnosti na koji AI nailazi. On ističe da jednostavno dodavanje više GPU-ova nije dugoročno održivo rešenje zbog ograničenja u energiji i skaliranju. On tvrdi da je neuromorfno računarstvo jedan od retkih puteva za nastavak napretka. Intelova strategija odražava ovo uverenje: ulaganjem u neuromorfna istraživanja kao što su Loihi i Hala Point, oni žele da otkriju nove algoritme (kao što su kontinuirano učenje, retko kodiranje itd.) koji bi mogli učiniti budući AI ne samo bržim, već i mnogo efikasnijim. Dejvis je istakao kako neuromorfni čipovi briljiraju u zadacima kao što su adaptivna kontrola i senzori, i predviđa njihovu integraciju u veće AI sisteme – možda AI server sa nekoliko neuromorfnih akceleratora pored GPU-ova, gde bi svaki obrađivao zadatke u kojima je najbolji. Njegova izjava naglašava da će skalabilnost u AI zahtevati promene paradigme, a neuromorfni dizajn je jedna od tih promena.
• Karver Mid (pionir neuromorfnog inženjeringa): (Iz istorijske perspektive) Mid je često izražavao divljenje efikasnosti biologije. U intervjuima je govorio stvari poput: „Kada imate 10¹¹ neurona koji svi računaju paralelno, možete uraditi stvari sa jednim džulom energije za koje bi konvencionalnom računaru trebalo kilodžula ili više.” (parafrazirano iz raznih govora). Midova vizija iz 1980-ih – da mešanje analogne fizike sa računarstvom može otključati sposobnosti slične mozgu – konačno daje rezultate. On veruje da je neuromorfni inženjering „prirodni nastavak Murovog zakona” darpa.mil na neki način: kako skaliranje tranzistora daje sve manje koristi, moramo pronaći nove načine da iskoristimo ogroman broj tranzistora, a korišćenje za oponašanje moždanih kola (koja daju prednost energetskoj efikasnosti nad preciznošću) je logičan sledeći korak. Prema njegovim nedavnim komentarima, Mid ostaje optimista da će naredna generacija inženjera nastaviti da usavršava ove ideje i da će neuromorfni principi prožimati buduće računarske platforme (iako je Mid u penziji, njegovo nasleđe je prisutno u svakom neuromorfnom projektu).
• Vwani Roychowdhury (profesor elektrotehnike, UCLA): „S obzirom na to da analogni sistemi još nisu dostigli tehnološku zrelost, ovaj rad predstavlja opciju za blisku budućnost da se AI primeni tamo gde je najpotrebniji.” spectrum.ieee.org Roychowdhury je dao ovu procenu u vezi sa IBM-ovim NorthPole čipom. Kao nezavisni akademik koji nije direktno vezan za IBM ili Intel, njegovo mišljenje ima težinu: on priznaje da, iako je velika vizija možda u analognim neuromorfnim procesorima (koji bi, u teoriji, mogli biti još efikasniji i sličniji mozgu), činjenica je da oni još nisu spremni. U međuvremenu, čipovi poput NorthPole pokazuju da digitalni neuromorfni čipovi mogu premostiti jaz i doneti neposredne koristi za primenu AI na ivici mreže spectrum.ieee.org. Njegov citat ističe pragmatičan pogled u zajednici: koristi ono što sada funkcioniše (čak i ako su to digitalno simulirani neuroni) kako bi se počele ubirati koristi, a istraživanja na egzotičnijim analognim uređajima nastaviti za budućnost. To je potvrda da je neuromorfna tehnologija već spremna za određene zadatke danas.
• Istraživači iz Nacionalne laboratorije Los Alamos: U članku iz marta 2025, AI istraživači iz Los Alamosa napisali su da „neuromorfno računarstvo, sledeća generacija AI, biće manje, brže i efikasnije od ljudskog mozga.” en.wikipedia.org Ova smela tvrdnja odražava optimizam koji neki stručnjaci imaju u pogledu krajnjeg potencijala neuromorfnih dizajna. Iako je cilj biti „manji i brži” od ljudskog mozga veoma ambiciozan (mozak je izuzetno moćna mašina od 20 vati), poenta je da neuromorfno računarstvo može doneti AI sisteme koji ne samo da se približavaju inteligenciji sličnoj ljudskoj, već zapravo nadmašuju mozak u sirovoj brzini i efikasnosti za određene operacije. Kontekst tog citata je ideja da su mozgovi, iako neverovatni, proizvod biologije i imaju svoja ograničenja – mašine inspirisane mozgom potencijalno mogu optimizovati izvan tih ograničenja (na primer, komunikacija električnim signalima na kraćim rastojanjima nego što to omogućavaju biološki neuroni može omogućiti brže širenje signala, korišćenje materijala koji dozvoljavaju veće frekvencije „okidanja” itd.). To je vizija na duže staze, ali je značajno što ozbiljni istraživači razmatraju takve mogućnosti.

Ove perspektive zajedno oslikavaju oblast koja je istovremeno okrenuta budućnosti i prizemljena. Stručnjaci priznaju prepreke, ali su očigledno uzbuđeni zbog pravca razvoja. Dosledna tema je da se neuromorfno računarstvo vidi kao ključ budućnosti računarstva – posebno za AI i mašinsko učenje. Nije reč o zameni mozga ili stvaranju svesnih mašina, već o preuzimanju inspiracije iz biologije kako bi se prevazišla trenutna ograničenja. Kao što je Modha elokventno sažeo, cilj je spojiti najbolje iz oba sveta: prilagodljivost i efikasnost sličnu mozgu sa prednostima modernog silicijumskog računarstva spectrum.ieee.org.

Dalje čitanje i resursi

Za one koji su zainteresovani da dublje istraže neuromorfno računarstvo, ovde su neki pouzdani izvori i reference:

• IBM Research – Neuromorfno računarstvo: IBM-ov pregledni članak „Šta je neuromorfno računarstvo?“ pruža pristupačan uvod i ističe IBM-ove projekte kao što su TrueNorth i NorthPole ibm.comibm.com.
• Intel Neuromorphic Research Community: Intel-ov newsroom i istraživački blogovi sadrže novosti o Loihi i Hala Point, uključujući saopštenje za javnost iz aprila 2024. sa detaljima o specifikacijama i ciljevima Hala Point-a newsroom.intel.com.
• DARPA SyNAPSE Program: DARPA-ino saopštenje iz 2014. o IBM TrueNorth čipu nudi uvid u motive (energetska efikasnost) i arhitekturu čipa darpa.mil.
• IEEE Spectrum: Oktobarski članak iz 2023. godine „IBM predstavlja čip inspirisan mozgom za brži i efikasniji AI“ autora Charles Q. Choi detaljno razmatra NorthPole čip i uključuje komentare stručnjakaspectrum.ieee.org.
• Nature i Nature Communications: Za akademskiji pristup, Nature Communications (april 2025) je objavio „Put do komercijalnog uspeha za neuromorfne tehnologije“ nature.com koji razmatra dalji razvoj i preostale izazove. Science (oktobar 2023) ima tehnički rad o NorthPole-u za one koji žele da se detaljnije upoznaju sa specifikama.
• BuiltIn i Medium članci: Tehnički sajt BuiltIn ima sveobuhvatan uvod u neuromorfno računarstvo, uključujući prednosti i izazove objašnjene laičkim jezikom builtin.com. Takođe, neki autori na Medium-u su napisali tekstove (npr. o tome zašto kompanije poput IBM-a i Intela ulažu u neuromorfno računarstvo) iz ugla šire publike medium.com.

Neuromorfno računarstvo je oblast koja se brzo razvija na raskršću računarstva, elektronike i neuronauke. Predstavlja hrabro preispitivanje načina na koji gradimo mašine koje „misle“. Kao što smo videli, put od koncepta do stvarnosti traje decenijama, ali napredak je neosporan i ubrzava se. Ako se trenutni trendovi nastave, čipovi inspirisani mozgom uskoro bi mogli da dopune CPU i GPU u našim uređajima, čineći veštačku inteligenciju sveprisutnom i ultra-efikasnom. Rečima jednog istraživačkog tima, neuromorfna tehnologija je na pragu da postane „sledeća generacija veštačke inteligencije“ en.wikipedia.org – evolucija koja bi mogla fundamentalno da promeni računarstvo kakvo poznajemo. Ovo je oblast koju vredi pratiti u godinama koje dolaze.

Izvori:

• IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
• DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (avgust 2014) darpa.mil
• Intel Newsroom, “Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (17. april 2024) newsroom.intel.com
• IEEE Spectrum, “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (23. oktobar 2023) spectrum.ieee.org
• BuiltIn, “What Is Neuromorphic Computing?” (2023) builtin.com
• Nature Communications, „Put do komercijalnog uspeha za neuromorfne tehnologije“ (15. april 2025) nature.com
• Vikipedija, „Neuromorfno računarstvo“ (pristupljeno 2025) en.wikipedia.org