- У 2014 році IBM представила чип TrueNorth з 1 мільйоном нейронів, 256 мільйонами синапсів, 5,4 мільярдами транзисторів і споживанням менше 100 мВт.
- У 2023 році IBM випустила NorthPole, чип з 22 мільярдами транзисторів у корпусі 800 мм², який забезпечує близько 25-кратну енергоефективність та 22-кратну швидкість розпізнавання зображень порівняно з провідними AI-чипами, з вагами всередині чипа.
- У 2017 році Intel презентувала Loihi, цифровий нейроморфний процесор з 128 ядрами, 130 000 нейронів і 130 мільйонами синапсів, з вбудованим навчанням на чипі.
- У 2018 році Манчестерський університет запустив SpiNNaker, машину з понад мільйоном малих процесорів для моделювання мільярда спайкових нейронів у реальному часі.
- У 2013–2023 роках Європейський проект Human Brain Project підтримував нейроморфні платформи BrainScaleS та SpiNNaker через EBRAINS.
- У квітні 2024 року Intel оголосила про Hala Point, систему з 1 152 чипами Loihi 2, близько 1,15 мільярда нейронів, до 20 квадрильйонів операцій на секунду та понад 15 трильйонів операцій на секунду на ватт.
- У науковій публікації Science за 2023 рік NorthPole демонстрував моделі візуального ШІ з перевагою над NVIDIA V100 за швидкістю та приблизно у 5 разів кращою енергоефективністю порівняно з H100.
- BrainChip Akida — цифровий подієво-орієнтований нейроморфний процесор для edge-акселераторів, ліцензований для автомобільних сенсорних модулів та використаний у NASA та Лабораторії досліджень ВПС США.
- У 2021 році Samsung оголосив ідею «скопіювати і вставити» нейронні зв’язки мозку на чипи пам’яті з використанням 3D‑масивів пам’яті.
- Nature Communications у квітні 2025 року опублікував шлях до комерційного успіху нейроморфних технологій, тоді як Gartner і PwC оцінювали їх як перспективні, очікуваний ринок до 2030 року з CAGR близько 25–30%.
Що таке нейроморфні обчислення (і як вони працюють)?
Нейроморфні обчислення – іноді їх називають обчисленнями, натхненними мозком – це підхід до проектування комп’ютерів, який імітує структуру та функції людського мозку ibm.com. Замість традиційної моделі, де окремі блоки відповідають за обробку та пам’ять, нейроморфні системи інтегрують ці функції в мережах штучних “нейронів” і “синапсів”, подібно до біологічного мозку. Простими словами, нейроморфний чип – це комп’ютерний чип, який працює як мережа клітин мозку, обробляючи інформацію через велику кількість взаємопов’язаних нейронів en.wikipedia.org.
В основі нейроморфних обчислень лежать спайкові нейронні мережі (SNN) – мережі штучних нейронів, які спілкуються за допомогою коротких електричних імпульсів, що називаються “спайками”, аналогічних сплескам напруги в біологічних нейронах ibm.com. Кожен нейрон накопичує вхідні сигнали з часом і “спрацьовує”, надсилаючи спайк іншим нейронам лише коли досягається певний поріг ibm.com. Якщо вхідні сигнали залишаються нижчими за поріг, сигнал зрештою згасає (це часто описують як “витік заряду” нейрона). Такий подієво-орієнтований стиль обчислень означає, що на відміну від звичайних процесорів, які працюють безперервно, нейроморфні чипи здебільшого залишаються неактивними і активують нейрони лише тоді, коли потрібно обробити дані pawarsaurav842.medium.com. У результаті вони споживають значно менше енергії – більша частина “мозкоподібної” мережі залишається неактивною, поки не виникне потреба, так само, як у нашому мозку мільярди нейронів, але в будь-який момент часу активується лише невеликий відсоток pawarsaurav842.medium.com.
Ще однією ключовою особливістю є те, що обробка та пам’ять розташовані разом. У нейроморфному дизайні кожен нейрон може як зберігати, так і обробляти інформацію, тоді як у класичному комп’ютері дані постійно переміщуються між процесором (CPU) та окремими банками пам’яті. Вбудовуючи пам’ять у обчислювальні елементи (нейрони), нейроморфні чипи уникають вузького місця традиційних архітектур, пов’язаного з переміщенням даних spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Це забезпечує масовий паралелізм і ефективність: багато нейронів працюють одночасно, і потрібна лише локальна комунікація. Як пояснює керівник нейроморфних досліджень IBM Dharmendra Modha, «Мозок є набагато енергоефективнішим за сучасні комп’ютери, частково тому, що він зберігає пам’ять разом з обчисленнями в кожному нейроні». spectrum.ieee.org Фактично, нейроморфні системи працюють більше як живі нейронні мережі, ніж як звичайні послідовні комп’ютери, забезпечуючи обробку інформації в реальному часі та розріджену, подієво-орієнтовану комунікацію між нейронами nature.com.
Коротка історія та ключові віхи
Нейроморфні обчислення можуть звучати футуристично, але їхні концептуальні витоки сягають 1980-х років. Термін «нейроморфний» (що означає «схожий на мозок») був введений Carver Mead, професором Caltech, який започаткував цю галузь наприкінці 1980-х років colocationamerica.com. У той час Мід і його колеги, такі як Міша Маховальд, створили перші експериментальні «силіконові нейрони» та сенсорні чипи – наприклад, аналогову силіконову сітківку, яка могла виявляти світло, як людське око, і силіконову равлика, що обробляла звук ibm.com. Ці ранні чипи продемонстрували, що електронні схеми можуть імітувати базові нейронні функції, породивши бачення, що комп’ютери колись зможуть працювати подібно до мозку.
У 1990-х і 2000-х роках нейроморфна інженерія залишалася переважно в академічному середовищі та дослідницьких лабораторіях, поступово розвиваючись у тіні. Важливою віхою став 2014 рік із чипом TrueNorth від IBM, розробленим у рамках програми SyNAPSE агентства DARPA. TrueNorth містив 1 мільйон “нейронів” і 256 мільйонів “синапсів” на одному чипі, з вражаючими 5,4 мільярда транзисторів – і все це при споживанні менше 100 міліват потужності darpa.mil. Цей “мозок на чипі”, натхненний архітектурою мозку ссавців, міг виконувати складні завдання розпізнавання образів із енергоспоживанням у сто разів меншим, ніж у звичайних процесорів darpa.mil. Дизайн TrueNorth був подієво-орієнтованим і масово паралельним: 4096 нейросинаптичних ядер обмінювалися сигналами-імпульсами, демонструючи можливість створення великомасштабного нейроморфного обладнання. IBM порівнювала масштаб TrueNorth (один мільйон нейронів) приблизно з мозком бджоли або таргана, і це довело, що нейроморфні чипи можуть бути одночасно енергоефективними та здатними до мозкоподібних завдань darpa.mil.
Ще один прорив стався у 2017 році, коли Intel представила свій нейроморфний чип Loihi. Loihi був повністю цифровим нейроморфним процесором із 128 ядрами, 130 000 нейронів і 130 мільйонів синапсів, реалізованих у кремнії pawarsaurav842.medium.com. Важливо, що Loihi мав вбудоване навчання на чипі: кожне нейронне ядро мало власний навчальний модуль, що дозволяло чипу змінювати синаптичні ваги й “вчитися” на основі патернів із часом. В одному з експериментів Intel показала, що Loihi може навчитися розпізнавати запахи небезпечних хімікатів – фактично навчаючи чип розпізнавати запахи, обробляючи дані з ольфакторних сенсорів мозкоподібним способом pawarsaurav842.medium.com. Ця здатність до самонавчання підкреслила, що нейроморфні системи можуть адаптуватися в реальному часі, що є кроком уперед порівняно з виконанням попередньо навчених нейронних мереж.
Відтоді прогрес прискорився. Університети створили спеціалізовані нейроморфні суперкомп’ютери, такі як SpiNNaker (Манчестерський університет) — машина з понад мільйоном малих процесорів, розроблена для моделювання мільярда спайкових нейронів у реальному часі pawarsaurav842.medium.com. У Європі десятирічний Human Brain Project (2013–2023) підтримував нейроморфні платформи, такі як BrainScaleS (Гейдельберзький університет), яка використовує аналогові електронні схеми для імітації нейронів, а також версію SpiNNaker — обидві доступні дослідникам через дослідницьку інфраструктуру EBRAINS ibm.com. Ці масштабні академічні проєкти стали віхами у демонстрації того, як нейроморфні принципи можуть масштабуватися.З боку індустрії IBM, Intel та інші продовжують рухати межі можливого. Остання нейроморфна розробка IBM, представлена у 2023 році, має кодову назву NorthPole — чип, що ще тісніше поєднує пам’ять і обробку. NorthPole досягає вражаючих результатів у швидкості та енергоефективності, за повідомленнями, у 25 разів енергоефективніший і у 22 рази швидший за провідні звичайні AI-чипи у завданнях розпізнавання зображень spectrum.ieee.org. Він містить 22 мільярди транзисторів у корпусі площею 800 мм², а завдяки повній відмові від зовнішньої пам’яті значно зменшує енергоспоживання на переміщення даних spectrum.ieee.org. Дослідники IBM описують NorthPole як «прорив в архітектурі чипів, що забезпечує величезні покращення в енергоефективності, компактності та швидкості» research.ibm.com, спираючись на уроки TrueNorth десятирічної давнини. Паралельно Intel у 2021 році представила чип другого покоління Loihi 2, а у 2024 році анонсувала Hala Point — нейроморфну суперсистему, що містить 1 152 чипи Loihi 2 із сукупною кількістю 1,2 мільярда нейронів — приблизно відповідає мозковій потужності невеликого птаха (сови) newsroom.intel.com. Встановлений у Національних лабораторіях Sandia, Hala Point наразі є найбільшим у світі нейроморфним комп’ютером, призначеним для досліджень AI у масштабах мозку.
Від нейронів з одного транзистора Карвера Міда до сучасних систем із мільярдами нейронів, нейроморфні обчислення еволюціонували з вузькоспеціалізованої академічної ідеї до передової технології. Історія позначена постійним зростанням масштабів, енергоефективності та реалістичності мозкоподібної обробки, що створює передумови для наступної епохи обчислень.
Ключові технології нейроморфних обчислень
Нейроморфні обчислення об’єднують інновації в апаратних пристроях та моделях нейронних мереж. Деякі з ключових технологій, що забезпечують цей натхненний мозком підхід, включають:- Спайкові нейронні мережі (SNN): Як вже згадувалося, SNN є алгоритмічною основою нейроморфних систем. Їх іноді називають «третьою генерацією» нейронних мереж pawarsaurav842.medium.com, оскільки вони включають елемент часу в моделі нейронів. На відміну від постійних, безперервних активацій у стандартних штучних нейронних мережах, спайкові нейрони спілкуються за допомогою дискретних спайків, що дозволяє використовувати часовий код (інформація передається через час спайків) та подієво-орієнтовану роботу. SNN можуть природніше моделювати такі явища, як часові затримки нейронів, рефрактерні періоди та пластичність (навчання через зміну сили синапсів), ніж традиційні мережі ibm.com. Це робить їх особливо придатними для обробки потоків сенсорних даних (зір, аудіо тощо) у реальному часі. Однак розробка алгоритмів навчання для SNN є складним завданням – дослідники використовують методи від відображення навчених глибоких мереж на спайкові еквіваленти до біо-натхнених правил навчання ibm.com. SNN є динамічною сферою досліджень і критично важливою частиною нейроморфної головоломки.
- Мемристори та нові пристрої: Багато нейроморфних платформ досі використовують звичайні кремнієві транзистори, але існує великий інтерес до нових пристроїв, таких як мемристори (резистори пам’яті). Мемристор — це наноелектронний елемент, який може одночасно зберігати дані (як пам’ять) і виконувати обчислення (як резистор/мережа), змінюючи свій опір залежно від протікаючого струму – по суті, імітуючи здатність синапсу «запам’ятовувати» шляхом посилення або ослаблення зв’язків ibm.com. Мемристори та інші резистивні технології пам’яті (наприклад, пам’ять на фазових переходах, фероелектричні пристрої, спінтронні пристрої) можуть реалізовувати «аналогові» синапси, які оновлюються безперервно, забезпечуючи архітектури обчислень у пам’яті. Інтегруючи пам’ять у ті ж фізичні пристрої, що й обчислення, вони ще більше руйнують розділення, притаманне традиційній обчислювальній парадигмі. Ці новітні компоненти обіцяють прирости ефективності на порядки, однак у 2025 році вони все ще є експериментальними і стикаються з проблемами надійності та виробництва. Як зазначив один експерт, аналогові нейроморфні системи мають величезний потенціал, але «ще не досягли технологічної зрілості», тому багато сучасних розробок (наприклад, NorthPole від IBM та Loihi від Intel) наразі використовують цифрові схеми як короткострокове рішення spectrum.ieee.org.
- Асинхронні схеми та апаратне забезпечення, кероване подіями: Нейроморфні чипи часто використовують асинхронну логіку, тобто вони не мають єдиного глобального тактового генератора, який керує всіма операціями синхронно. Натомість обчислення розподілені та запускаються подіями. Коли нейрон спрацьовує, він активує наступні нейрони; якщо активності немає, частини схеми переходять у сплячий режим. Такий підхід до апаратного забезпечення, який іноді називають «безтактова» або подієва архітектура, безпосередньо підтримує розріджені, керовані спайками навантаження SNN. Це відхід від синхронного дизайну більшості CPU/GPU. Наприклад, TrueNorth від IBM працював повністю асинхронно, а його нейрони обмінювалися пакетами в мережі-на-чипі, коли виникали події darpa.mil. Це не лише економить енергію, а й відповідає тому, як біологічні нейронні мережі працюють паралельно без головного тактового генератора.
- Архітектура обчислень у пам’яті: Термін, який часто асоціюється з нейроморфними чипами, — це обчислення у пам’яті, коли елементи пам’яті (SRAM, енергонезалежна пам’ять або мемристори) розташовані поруч із обчислювальними блоками. Завдяки цьому нейроморфні розробки мінімізують переміщення даних – одну з найбільших причин енергоспоживання в обчисленнях newsroom.intel.com. На практиці це може означати, що кожне нейронне ядро на чипі має власну локальну пам’ять для зберігання свого стану та синаптичних ваг, що усуває постійні звернення до зовнішньої DRAM. Чип NorthPole від IBM є прикладом цього: він повністю усуває зовнішню пам’ять, розміщуючи всі ваги на чипі та роблячи пристрій «активною пам’яттю» для системи spectrum.ieee.org. Обчислення у пам’яті можна реалізувати цифровим способом (як у NorthPole) або аналоговим (використовуючи мемристорні кросбар-матриці для виконання матричних операцій на місці). Ця концепція є ключовою для досягнення ефективності, подібної до мозку.
Підсумовуючи, нейроморфні обчислення спираються на нейронауку (спайкові нейрони, пластичні синапси), нове апаратне забезпечення (мемристори, фазова пам’ять) та нетрадиційний дизайн схем (подієвий підхід, інтеграція пам’яті й обчислень), щоб створювати обчислювальні системи, які працюють за зовсім іншими принципами, ніж енергоємні чипи сьогодення.
Нейроморфні vs. традиційні обчислювальні парадигми
Щоб оцінити нейроморфні обчислення, корисно порівняти їх із традиційною архітектурою фон Неймана, яка домінує з середини XX століття. У класичному комп’ютері (будь то ПК чи смартфон) конструкція по суті є послідовною і розділеною: центральний процесор отримує інструкції та дані з пам’яті, виконує їх (одну за одною, дуже швидко) і записує результати назад у пам’ять. Навіть якщо сучасні CPU та GPU використовують паралельні ядра чи конвеєри, вони все одно страждають від так званого вузького місця фон Неймана – необхідності постійно переміщати дані до і з пам’яті, що вимагає часу та енергії colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Уявіть собі кухаря, який повинен бігати до комори за кожним інгредієнтом перед тим, як нарізати й змішувати; саме так працюють стандартні комп’ютери.
Нейроморфні комп’ютери, навпаки, працюють більше як величезна мережа міні-процесорів (нейронів), які всі працюють паралельно, кожен із власною локальною пам’яттю. Тут немає центрального тактового генератора чи лічильника команд, що послідовно виконує інструкції. Натомість обчислення відбуваються колективно й асинхронно: тисячі або мільйони нейронів виконують прості операції одночасно і обмінюються результатами через імпульси. Це аналогічно до того, як людський мозок виконує завдання – мільярди нейронів спрацьовують паралельно, без єдиного центрального процесора. У результаті система може бути масово паралельною та подієво-орієнтованою, обробляючи багато сигналів одночасно й природно очікуючи, коли немає чого робити.
Переваги включають швидкість завдяки паралелізму та значно вищу енергоефективність. Традиційний процесор може споживати 100 ват для запуску великої AI-моделі, головним чином через перемикання мільярдів транзисторів і переміщення даних у та з кешу пам’яті. На відміну від цього, нейроморфні чипи використовують події та розріджене спрацьовування: якщо лише 5% нейронів активні одночасно, інші 95% практично не споживають енергії. Така розріджена активність — одна з причин, чому нейроморфні архітектури продемонстрували до 1000× кращу енергоефективність у певних AI-завданнях порівняно з CPU/GPU medium.com. Насправді, людський мозок, на який орієнтуються наші нейроморфні розробки, працює лише на близько 20 ватах потужності (менше, ніж тьмяна лампочка), але перевершує сучасні суперкомп’ютери в таких сферах, як зір і розпізнавання образів medium.com. Як сказав директор нейроморфної лабораторії Intel Mike Davies, «Вартість обчислень для сучасних AI-моделей зростає неприйнятними темпами. Індустрія потребує принципово нових підходів, здатних до масштабування.» newsroom.intel.com Нейроморфні обчислення пропонують один із таких нових підходів, інтегруючи пам’ять з обчисленнями та використовуючи високопаралельні, мозкоподібні архітектури для мінімізації переміщення даних і споживання енергії newsroom.intel.com.
Однак важливо зазначити, що нейроморфні обчислення не є повною заміною для всіх обчислень. Традиційні детерміновані процесори відмінно справляються з точними, лінійними завданнями (такими як арифметика, запити до баз даних тощо), тоді як нейроморфні системи найкраще підходять для сенсорних, перцептивних і завдань розпізнавання шаблонів, де мозкоподібна обробка проявляє себе найкраще. У багатьох уявленнях про майбутнє нейроморфні чипи доповнюватимуть класичні CPU та GPU — виступаючи як спеціалізовані співпроцесори для AI-навантажень, пов’язаних із сприйняттям, навчанням чи адаптацією, подібно до того, як сьогодні GPU прискорюють графіку та обчислення нейромереж. Обидві парадигми можуть співіснувати, причому нейроморфне обладнання виконуватиме «мозкоподібні» завдання принципово ефективніше. По суті, машини фон Неймана — це послідовні обчислювачі, а нейроморфні машини — паралельні розпізнавачі шаблонів — кожна має своє місце.
Основні гравці та проєкти, що рухають нейроморфні технології вперед
Нейроморфні обчислення — це мультидисциплінарний напрям, що об’єднує технологічні компанії, дослідницькі лабораторії та академічні установи. Великі корпорації, стартапи та державні агентства також долучилися до розробки мозкоподібного апаратного та програмного забезпечення. Ось деякі з ключових гравців і проєктів станом на 2025 рік:
- IBM: IBM була піонером у дослідженнях когнітивних обчислень. Окрім знакового чипа TrueNorth (2014) з 1 млн нейронів, дослідницька команда IBM під керівництвом Дхармендри Модха нещодавно представила NorthPole (2023), нейроморфний чип для інференсу нового покоління. Прорив NorthPole полягає у тісній інтеграції обчислень і пам’яті на чипі, що забезпечує безпрецедентну ефективність для завдань AI-інференсу spectrum.ieee.org. IBM повідомляє, що NorthPole може перевершувати навіть найсучасніші GPU у бенчмарках, таких як розпізнавання зображень, використовуючи лише частку енергії spectrum.ieee.org. Довгострокове бачення IBM — використовувати такі чипи для живлення AI-систем, які будуть значно енергоефективнішими, потенційно дозволяючи запускати AI від дата-центрів до edge-пристроїв без енергетичних обмежень сьогодення.
- Intel: Intel створила спеціалізовану лабораторію нейроморфних обчислень і представила сімейство чипів Loihi. Перший Loihi (2017) та Loihi 2 (2021) — це дослідницькі чипи, доступні університетам і компаніям через Neuromorphic Research Community від Intel. Підхід Intel повністю цифровий, але з асинхронними спайковими ядрами та навчанням на чипі. У квітні 2024 року Intel анонсувала Hala Point, по суті нейроморфний суперкомп’ютер з понад тисячею чипів Loihi 2, з’єднаних разом newsroom.intel.com. Hala Point, розгорнутий у Sandia Labs, може моделювати понад 1 мільярд нейронів і використовується для дослідження масштабних алгоритмів, натхненних мозком, та систем AI з безперервним навчанням newsroom.intel.com. Intel розглядає нейроморфні технології як ключ до більш сталого AI, прагнучи радикально скоротити енергоспоживання для навчання та інференсу AI-моделей newsroom.intel.com. Як зазначив Майк Девіс під час запуску, масштабування сучасного AI на поточному обладнанні є енергетично забороненим, тому Intel робить ставку на нейроморфні розробки, щоб подолати цю стіну неефективності newsroom.intel.com.
- Qualcomm: Qualcomm досліджувала нейроморфні принципи для енергоефективного ШІ на пристроях. Ще на початку (близько 2013-2015 років) компанія розробила платформу під назвою “Zeroth” і продемонструвала акселератори спайкових нейронних мереж для завдань, таких як розпізнавання шаблонів на смартфонах. Останніми роками нейроморфна діяльність Qualcomm стала менш публічною, але, за повідомленнями, вони продовжують НДДКР, особливо оскільки нейроморфні обчислення відповідають вимогам ультраенергоефективного edge-ШІ (що природно підходить для мобільного та вбудованого чип-бізнесу Qualcomm) medium.com. Зацікавленість Qualcomm підкреслює, що навіть виробники мобільних чипів бачать потенціал у дизайнах, натхненних мозком, щоб відповідати вимогам ШІ без виснаження батарей пристроїв.
- BrainChip Holdings: Австралійський стартап BrainChip є одним із перших, хто комерціалізував нейроморфний IP. Їхній Akida — це повністю цифровий, подієво-орієнтований нейроморфний процесор, який може використовуватися як ШІ-акселератор у edge-пристроях brainchip.com. BrainChip робить акцент на навчанні та висновках у реальному часі при малому енергоспоживанні — наприклад, додаючи локальне розпізнавання жестів або аномалій до IoT-датчиків чи транспортних засобів без підключення до хмари. Станом на 2025 рік BrainChip співпрацює з партнерами щодо інтеграції Akida у продукти — від розумних сенсорів до аерокосмічних систем, і навіть продемонструвала нейроморфну обробку для космічних застосувань (у співпраці з такими організаціями, як NASA та Лабораторія досліджень ВПС США) embedded.com, design-reuse.com. Такі стартапи, як BrainChip, ілюструють зростаючий комерційний інтерес до впровадження нейроморфних технологій на ринок для edge-ШІ та IoT.
- Академічні та урядові лабораторії: У академічній сфері кілька університетів і коаліцій створили значні нейроморфні системи. Ми згадували SpiNNaker (Манчестерський університет, Велика Британія), який у 2018 році досяг апаратної нейронної мережі з мільйоном ядер, маючи на меті моделювати 1% нейронів людського мозку в реальному часі pawarsaurav842.medium.com. Також існує BrainScaleS (Гейдельберзький університет, Німеччина), який використовує аналогові схеми на великих кремнієвих пластинах для емуляції нейронних мереж на прискорених швидкостях (фактично «перемотуючи вперед» нейронні процеси для вивчення навчання). У США дослідницькі установи, такі як Стенфорд (який створив систему Neurogrid, здатну до симуляції мільйона нейронів ibm.com) і MIT, серед інших, мають активні лабораторії нейроморфної інженерії. Державні агентства, такі як DARPA, продовжують фінансувати програми (наприклад, поточна програма “Electronic Photonic Neural Networks”, що досліджує фотонні нейроморфні чипи). Тим часом Європейський проект Human Brain Project (HBP) значно інвестував у нейроморфну інфраструктуру через свою платформу Neuromorphic Computing Platform, а його наступні ініціативи в рамках дослідницької інфраструктури EBRAINS продовжують надавати вченим доступ до нейроморфного обладнання ibm.com.
- Інші гравці індустрії: Окрім IBM та Intel, такі компанії, як Samsung і HRL Laboratories, також займаються нейроморфними технологіями. У 2021 році дослідники Samsung оголосили про бачення “скопіювати і вставити” нейронні зв’язки мозку на чипи пам’яті, фактично використовуючи 3D-масиви пам’яті для відтворення зв’язності біологічного мозку як нейроморфної системи – амбітна мета, яка все ще далека від практичної реалізації. HRL Labs (яка належить Boeing і GM) розробила нейроморфний чип з мемристорами, що продемонстрував навчання з одного прикладу у 2019 році (пристрій міг навчитися розпізнавати шаблон з одного прикладу). Також європейські стартапи, такі як GrAI Matter Labs (зі своїми чипами GrAI “NeuronFlow” ibm.com) і SynSense (компанія із Цюриха/Китаю, відома своїми наднизькопотужними візуальними чипами), є помітними учасниками.
Підсумовуючи, нейроморфна сфера є спільною сумішшю технологічних гігантів, які розширюють межі можливого, стартапів, що приносять інновації на спеціалізовані ринки, і академічних консорціумів, які досліджують нові горизонти. Ця широка екосистема прискорює прогрес і виводить нейроморфні ідеї з лабораторій у реальні застосування.
Поточні застосування та реальні приклади використання
Нейроморфні обчислення все ще є новою технологією, тому їхні реальні застосування лише на початковій стадії – але вже є багатообіцяючі демонстрації у різних сферах. Подумайте про завдання, з якими наш мозок справляється надзвичайно добре (і ефективно), але з якими звичайні комп’ютери мають труднощі, – саме тут нейроморфні системи проявляють себе найкраще. Ось кілька помітних прикладів використання та потенційних застосувань:
- Автономні транспортні засоби: Автомобілі з автопілотом і дрони повинні реагувати на динамічне оточення в реальному часі. Нейроморфні чипи, завдяки швидкій паралельній обробці та низькому енергоспоживанню, можуть допомогти транспортним засобам сприймати ситуацію та приймати рішення більш подібно до людини-водія. Наприклад, нейроморфний процесор може отримувати дані з камер і сенсорів та виявляти перешкоди або приймати навігаційні рішення з дуже низькою затримкою. Дослідники IBM зазначають, що нейроморфні обчислення можуть забезпечити швидше коригування курсу та уникнення зіткнень в автономних транспортних засобах, при цьому значно знижуючи енергоспоживання (що важливо для електромобілів і дронів) ibm.com. На практиці, спайкова нейронна мережа може безперервно аналізувати оточення автомобіля, але активувати нейрони лише тоді, коли відбувається важлива подія (наприклад, пішохід виходить на дорогу), забезпечуючи швидку реакцію без марної витрати енергії на непотрібні обчислення.
- Кібербезпека та виявлення аномалій: Системи кібербезпеки повинні виявляти незвичні шаблони (потенційні вторгнення або шахрайство) у величезних потоках даних. Нейроморфні архітектури природно пристосовані до розпізнавання шаблонів і можуть використовуватися для позначення аномалій у реальному часі. Оскільки вони подієво-орієнтовані, вони можуть моніторити мережевий трафік або дані сенсорів і активуватися лише тоді, коли з’являється справді аномальний шаблон. Це дозволяє виявляти загрози в реальному часі з низькою затримкою, і це настільки енергоефективно, що така система потенційно може працювати безперервно на простому обладнанні ibm.com. У деяких експериментах нейроморфні чипи використовували для виявлення мережевих вторгнень або шахрайства з кредитними картками, навчаючись “нормальним” шаблонам і потім виявляючи відхилення без необхідності обробляти кожну точку даних на енерговитратному процесорі.
- Edge AI та пристрої IoT: Одним із найактуальніших випадків використання нейроморфних обчислень є edge-пристрої – такі як розумні сенсори, носимі пристрої або побутова техніка – де енергетичні та обчислювальні ресурси обмежені. Наднизьке енергоспоживання нейроморфних чипів дозволяє додати можливості ШІ (наприклад, розпізнавання голосу, жестів або виявлення подій) до пристроїв без необхідності у хмарних серверах чи частій зарядці батареї ibm.com. Наприклад, дрон, оснащений нейроморфним сенсором зору, може самостійно орієнтуватися та уникати перешкод, реагуючи так само швидко й ефективно, як кажан за допомогою ехолокації. Дрони з нейроморфними системами зору продемонстрували здатність долати складну місцевість і реагувати на зміни, збільшуючи обчислення лише тоді, коли з’являється новий сенсорний вхід, подібно до того, як працює мозок живої істоти builtin.com. Так само, смарт-годинник або медичний монітор з крихітним нейроморфним чипом може безперервно локально аналізувати біосигнали (серцевий ритм, ЕЕГ тощо), виявляти аномалії, такі як аритмії чи судоми, у реальному часі й робити це протягом кількох днів на одному заряді батареї – що надзвичайно складно для звичайних чипів. (Насправді, нещодавно було описано випадок, коли смарт-годинник на основі нейроморфних технологій виявив аритмію серця у пацієнта на місці, що було б складно зробити за допомогою хмарного аналізу medium.com.)
- Розпізнавання шаблонів і когнітивні обчислення: Нейроморфні системи від природи добре справляються із завданнями, що пов’язані з розпізнаванням шаблонів у зашумлених даних – чи то зображення, звуки або сигнали сенсорів. Їх застосовували в експериментальних установках для розпізнавання зображень, обробки мови та звуків, а також навіть для нюху (як у випадку з чипом Loihi від Intel, що навчився розрізняти запахи) pawarsaurav842.medium.com. Нейроморфні чипи також можуть взаємодіяти з аналоговими сенсорами (наприклад, динамічними сенсорами зору, які видають імпульси при змінах у сцені), створюючи повністю нейроморфні сенсорні системи. У медицині нейроморфні процесори можуть аналізувати потоки біомедичних сигналів (наприклад, ЕЕГ мозкових хвиль) і виділяти значущі події чи шаблони для діагностики ibm.com. Їхня здатність до навчання й адаптації також означає, що вони можуть персоналізувати розпізнавання шаблонів безпосередньо на пристрої – наприклад, нейроморфний слуховий апарат може постійно адаптуватися до конкретного оточення користувача й покращувати фільтрацію шуму від мови.
- Робототехніка та керування в реальному часі: Робототехніка часто вимагає жорстких зворотних зв’язків для керування двигунами, інтерпретації даних із сенсорів і прийняття рішень на ходу. Нейроморфні контролери можуть надати роботам своєрідні рефлекси та адаптивність. Оскільки вони обробляють інформацію паралельно й можуть навчатися на основі сенсорного зворотного зв’язку, вони добре підходять для завдань, як-от балансування, захоплення предметів або ходьба по непередбачуваній місцевості. Дослідники використовували нейроморфні чипи для керування роботизованими руками й ногами, де контролер може навчатися коригувати моторні сигнали на основі сенсорних даних у реальному часі, подібно до того, як людина опановує моторні навички. Однією з переваг є те, що роботи на основі імпульсних нейронних мереж можуть продовжувати працювати навіть у разі відмови деяких нейронів (своєрідна плавна деградація), що забезпечує відмовостійкість, схожу на біологічні системи colocationamerica.com. Такі компанії, як Boston Dynamics, натякали на дослідження систем, натхненних нейроморфікою, щоб підвищити ефективність і швидкість реакції роботів. У виробництві нейроморфна система зору може дозволити роботу розпізнавати об’єкти або природніше орієнтуватися на завантаженому заводському майданчику й швидше реагувати на раптові зміни builtin.com.
- Інтерфейси мозок-машина та нейронаука: Оскільки нейроморфні чипи працюють за принципами, дуже близькими до біологічного мозку, їх використовують як інструменти для вивчення нейронауки й навіть для взаємодії з живими нейронами. Наприклад, науковці можуть підключати живі нейронні культури до нейроморфного обладнання, створюючи гібридні системи, використовуючи чип для стимуляції або моніторингу біологічних нейронів так, як звичайні комп’ютери не можуть робити це в реальному часі. Крім того, нейроморфні моделі допомагають нейронауковцям перевіряти гіпотези щодо того, як можуть функціонувати певні нейронні кола мозку, відтворюючи ці кола в silico й спостерігаючи, чи поводяться вони подібно. Хоча це більше дослідницькі, ніж комерційні застосування, вони підкреслюють універсальність цієї технології.
Варто зазначити, що багато з цих застосувань усе ще перебувають на стадії прототипів або досліджень. Нейроморфні обчислення у 2025 році приблизно там, де був традиційний ШІ на початку 2010-х – ми бачимо багатообіцяючі демонстрації та нішеві застосування, але технологія лише починає виходити з лабораторії. Технологічні консалтингові компанії, такі як Gartner і PwC, називають нейроморфні обчислення перспективною технологією, за якою варто стежити в найближчі роки ibm.com. Очікується, що зі зрілістю апаратного й програмного забезпечення ми побачимо, як нейроморфні процесори надаватимуть повсякденним пристроям перцептивний інтелект без потреби у величезних обчислювальних ресурсах. Від самокерованих авто до крихітних медичних імплантів – будь-який сценарій, де потрібен ШІ в реальному часі в умовах обмежень по енергоспоживанню чи розміру, може стати кандидатом для нейроморфних рішень.
Виклики та обмеження
Незважаючи на свій захопливий потенціал, нейроморфні обчислення стикаються з значними викликами на шляху до ширшого впровадження. Багато з цих викликів виникають через те, що нейроморфні підходи радикально відрізняються від статус-кво, вимагаючи нового мислення у сфері апаратного забезпечення, програмного забезпечення і навіть освіти. Ось деякі з основних перешкод і обмежень станом на 2025 рік:
- Зрілість технології: Нейроморфні обчислення ще не є зрілою, мейнстрімною технологією. За гіперциклом Gartner, вона знаходиться на ранніх стадіях — перспективна, але ще не готова до масового впровадження ibm.com. Сучасні нейроморфні чипи здебільшого є дослідницькими прототипами або пристроями обмеженого виробництва. Ще не існує загальноприйнятих галузевих стандартів для проєктування нейроморфного апаратного забезпечення чи еталонів продуктивності builtin.com. Це ускладнює потенційним користувачам оцінку та порівняння систем. У результаті, організації обережно досліджують нейроморфні технології, розуміючи, що вони ще розвиваються і можуть не одразу перевершити традиційні рішення для всіх задач.
- Відсутність програмного забезпечення та інструментів: Одним із найбільших вузьких місць є екосистема програмного забезпечення. Світ обчислень десятиліттями будувався навколо машин фон Неймана — мови програмування, компілятори, операційні системи та експертиза розробників усі базуються на традиційній архітектурі. Нейроморфне апаратне забезпечення, навпаки, вимагає іншого підходу до програмування (більше про проєктування нейронних мереж і налаштування моделей, ніж про написання послідовного коду). Станом на зараз, “належних інструментів для розробки програмного забезпечення для нейроморфних систем фактично не існує”, як висловився один із дослідників builtin.com. Багато нейроморфних експериментів покладаються на власне програмне забезпечення або адаптації фреймворків нейронних мереж. Ведуться розробки (наприклад, відкритий фреймворк Lava від Intel для Loihi чи університетські проєкти на кшталт Nengo), але немає єдиної, зручної платформи, аналогічної TensorFlow чи PyTorch для масштабних спайкових нейронних мереж. Така крута крива навчання обмежує впровадження — типовий AI-розробник не може просто взяти нейроморфний чип і розгорнути застосунок без суттєвого перенавчання. Поліпшення стеку програмного забезпечення, бібліотек і симуляторів — критичне завдання для спільноти.
- Зміна парадигми програмування: Пов’язане з проблемою інструментів — це фундаментальна зміна парадигми мислення. Програмування нейроморфної системи — це не написання скрипту на Python; це більше схоже на проєктування та навчання мозкоподібної моделі. Розробникам потрібні знання з нейронауки (частота спайків, синаптична пластичність) на додаток до комп’ютерних наук. Це означає, що вхідний бар’єр дуже високий. Оцінюється, що лише кілька сотень людей у світі є справжніми експертами з нейроморфних обчислень сьогодні builtin.com. Подолання цього кадрового розриву — виклик: потрібно або навчати більше людей у цій міждисциплінарній сфері, або створювати інструменти вищого рівня, які абстрагують складність. До того часу нейроморфні обчислення залишатимуться певною мірою нішевими, доступними переважно для спеціалізованих дослідницьких груп.
- Масштабованість апаратного забезпечення та виробництво: Створення нейроморфного апаратного забезпечення, яке надійно імітує складність мозку, є надзвичайно складним завданням. Хоча цифрові чипи, такі як Loihi та TrueNorth, показали, що ми можемо масштабуватися до мільйона нейронів і більше, досягнення масштабу мозку (86 мільярдів нейронів у людському мозку) все ще дуже далеко. Ще важливіше, аналогові підходи (з використанням мемристорів тощо), які можуть найкраще відтворювати синапси, ще не готові до масового виробництва — потрібні нові матеріали та виробничі процеси, щоб зробити їх стабільними та відтворюваними spectrum.ieee.org. Передові аналогові пристрої часто стикаються з такими проблемами, як варіабельність пристроїв, дрейф або обмежена витривалість. Цифрові нейроморфні чипи, з іншого боку, використовують стандартне виробництво CMOS, але можуть поступатися в ефективності чи щільності порівняно з аналоговими. Також існує проблема інтеграції нейроморфних чипів у наявні обчислювальні системи (комунікаційні інтерфейси, форм-фактори тощо). Чип NorthPole від IBM намагається вирішити це, виступаючи як “активна пам’ять” для хост-системи spectrum.ieee.org, але такі інтеграційні рішення поки що експериментальні. Коротко кажучи, нейроморфне апаратне забезпечення на порозі — перспективне, але потребує більше досліджень і розробок, щоб стати надійним, масштабованим і економічно вигідним для масового виробництва.
- Стандартизація та еталонні тести: У традиційних обчисленнях ми маємо чітко визначені еталонні тести (SPEC для процесорів, MLPerf для AI-акселераторів тощо) та метрики продуктивності. Для нейроморфних систем поки що не зрозуміло, як чесно вимірювати та порівнювати продуктивність. Якщо один чип виконує спайкову нейронну мережу, а інший — стандартну, як порівнювати “точність” чи “пропускну здатність” для певного завдання? Розробляються нові еталонні тести, які враховують сильні сторони нейроморфіки (наприклад, безперервне навчання чи розпізнавання образів з обмеженим енергоспоживанням), але поки спільнота не погодиться щодо них, довести цінність нейроморфних рішень для сторонніх осіб складно builtin.com. Відсутність стандартних метрик і архітектури також означає, що обмін результатами між дослідницькими групами може бути проблематичним — те, що працює на одному чипі, може не переноситися на інший, якщо їхні моделі нейронів чи інструментарії відрізняються.
- Сумісність із існуючим AI: Наразі більшість світового AI працює на моделях глибокого навчання, оптимізованих для GPU та TPU. Ці моделі використовують високоточну арифметику, щільні матричні множення тощо, що безпосередньо не сумісно зі спайковим нейроморфним обладнанням. Щоб використати ефективність нейроморфіки, часто потрібно конвертувати або перенавчити стандартну нейронну мережу у спайкову, і цей процес може призвести до певної втрати точності builtin.com. Деякі завдання можуть показувати гіршу продуктивність при примусовому переході до спайкової парадигми. Крім того, певні AI-алгоритми (наприклад, великі трансформери для мовних моделей) поки що не мають очевидної спайкової реалізації. Це означає, що наразі нейроморфні чипи найкраще працюють у нішевих сферах (наприклад, зір, обробка сенсорних даних, просте навчання з підкріпленням), але вони поки що не є універсальним рішенням для всіх AI-завдань. Дослідники працюють над гібридними підходами та кращими методами навчання, щоб скоротити розрив у точності, але залишається викликом забезпечити, щоб нейроморфна система могла досягати такої ж якості результату, як і традиційна, для конкретного застосування.
- Ринкові та екосистемні виклики: З бізнесової точки зору, нейроморфні обчислення все ще шукають свій “killer app” і чіткий шлях до комерціалізації. Інвестори та компанії обережні, оскільки терміни окупності цієї технології невизначені. Аналіз на початку 2025 року описав нейроморфні обчислення як “перспективну інновацію з серйозними ринковими викликами”, зазначивши, що хоча потенціал високий, відсутність негайних прибуткових застосувань робить це ризикованою ставкою для компаній omdia.tech.informa.com. Тут спостерігається певна проблема “курки й яйця”: виробники обладнання чекають на попит, щоб виправдати масове виробництво чипів, а кінцеві користувачі — на доступні чипи, щоб виправдати розробку застосувань. Тим не менш, імпульс зростає, і нішеві впровадження (наприклад, нейроморфні чипи в космічних супутниках чи військових сенсорах, де енергоспоживання критичне) починають демонструвати реальну цінність, що може поступово розширити ринок.
Підсумовуючи, нейроморфні обчислення у 2025 році знаходяться на передовій досліджень та інженерії. Галузь стикається з нетривіальними викликами у розвитку технологій, інструментів та побудові екосистеми. Проте жоден із цих викликів не є фундаментальною перешкодою – вони нагадують труднощі, з якими стикалися перші паралельні комп’ютери або перші дні GPU для загальних обчислень. У міру того, як спільнота вирішує питання стандартизації, покращує апаратне забезпечення та навчає більше розробників, можна очікувати, що багато з цих обмежень буде зменшено в найближчі роки. Погляд Nature у 2025 році оптимістично зазначив, що після кількох невдалих стартів, поєднання нещодавніх досягнень (кращі алгоритми навчання, покращення цифрового дизайну та обчислення в пам’яті) «тепер обіцяє широке комерційне впровадження» нейроморфної технології, за умови, що ми вирішимо, як програмувати та розгортати ці системи у великому масштабі nature.com. Над цими рішеннями активно працюють, і, ймовірно, саме наступне десятиліття визначить, наскільки далеко просунуться нейроморфні обчислення звідси.
Останні розробки та новини (станом на 2025 рік)
Останні кілька років відзначилися значними досягненнями та відновленням інтересу до нейроморфних обчислень, що свідчить про те, що галузь набирає обертів. Ось деякі з останніх подій до 2025 року:
- Hala Point від Intel – розширення масштабів нейроморфних обчислень: У квітні 2024 року Intel анонсувала Hala Point, найбільшу коли-небудь створену нейроморфну обчислювальну систему newsroom.intel.com. Hala Point об’єднує 1 152 чипи Loihi 2, досягаючи нейронної ємності близько 1,15 мільярда нейронів (порівнянно з мозком сови) newsroom.intel.com. Вона встановлена в Національних лабораторіях Сандія і використовується як дослідницький стенд для масштабування нейроморфних алгоритмів. Важливо, що Hala Point продемонструвала здатність виконувати основні AI-навантаження (наприклад, глибокі нейронні мережі) з небаченою ефективністю – досягаючи 20 квадрильйонів операцій на секунду з понад 15 трильйонами операцій на секунду на ватт у тестах newsroom.intel.com. Intel стверджує, що це конкурує або перевищує продуктивність кластерів GPU/CPU для цих завдань, але з набагато кращою енергоефективністю newsroom.intel.com. Це означає, що нейроморфні системи вже не просто іграшкові моделі; вони вирішують AI-завдання у масштабах, важливих для індустрії, і натякають, що нейроморфні підходи можуть у майбутньому доповнювати або навіть конкурувати з сучасними AI-акселераторами. Майк Девіс з Intel Labs зазначив, що Hala Point поєднує ефективність глибокого навчання з “новим навчанням, натхненним мозком”, щоб досліджувати більш стійкий AI, і що такі дослідження можуть призвести до створення AI-систем, які навчаються безперервно, замість нинішнього неефективного циклу навчання та розгортання newsroom.intel.com.
- NorthPole від IBM і науковий прорив: Наприкінці 2023 року IBM опублікувала деталі свого чипа NorthPole у журналі Science, що привернуло значну увагу spectrum.ieee.org. NorthPole важливий не лише своїми технічними характеристиками (згаданими раніше), а й тим, що демонструє чіткий шлях до інтеграції нейроморфних чипів у звичайні системи. Ззовні він працює як компонент пам’яті, тобто його можна підключити до шини пам’яті комп’ютера і використовувати з існуючими CPU spectrum.ieee.org. Така інтеграція є ключовою для комерціалізації. У статті в Science було показано, що NorthPole виконує моделі візуального ШІ (наприклад, ResNet-50 для класифікації зображень і YOLO для виявлення об’єктів) значно швидше й ефективніше, ніж NVIDIA V100 GPU – і навіть перевершує топову NVIDIA H100 за енергоефективністю приблизно у 5 разів spectrum.ieee.org. Один із незалежних експертів, професор UCLA Ввані Ройчоудхурі, назвав цю роботу «інженерним шедевром», зазначивши, що оскільки аналогова нейроморфна технологія ще не готова, цифровий підхід NorthPole «є короткостроковим варіантом для розгортання ШІ там, де це потрібно» spectrum.ieee.org. Іншими словами, IBM показала, що нейроморфні чипи вже зараз можуть мати практичний вплив, використовуючи сучасні технології виробництва. Цей розвиток широко висвітлювався у технічних медіа і вважається великим кроком до впровадження нейроморфних ідей у реальні продукти.
- ШІ, натхненний мозком, для космосу та оборони: У 2022 та 2023 роках такі агентства, як NASA і Міністерство оборони США, почали експериментувати з нейроморфними процесорами для спеціалізованих завдань. NASA тестувала нейроморфний чип (Loihi) для обробки супутникових знімків і навігації космічних апаратів, де критично важливі стійкість до радіації та низьке енергоспоживання. Ідея полягає в тому, що невеликий нейроморфний співпроцесор на супутнику може аналізувати дані з сенсорів на борту (наприклад, виявляти особливості поверхні планети або аномалії в телеметрії апарата) без постійного зв’язку із Землею, економлячи пропускну здатність і енергію. Дослідницька лабораторія ВПС США співпрацювала зі стартапами (наприклад, BrainChip), щоб з’ясувати, чи може нейроморфна технологія картувати складні сигнали сенсорів для автономних літальних апаратів або систем виявлення ракет embedded.com. Надзвичайна енергоефективність і здатність до навчання в реальному часі роблять нейроморфні системи дуже привабливими для автономних військових систем, що працюють на батареях або сонячній енергії. Ці проекти переважно перебувають на стадії тестування, але вони свідчать про зростаючу впевненість у надійності нейроморфного обладнання поза лабораторією.
- Комерційні продукти Edge AI: До 2025 року ми бачимо перші комерційні продукти, що впроваджують нейроморфні технології. Наприклад, IP-ядро Akida від BrainChip було ліцензовано для використання в автомобільних сенсорних модулях – один із прикладів: використання нейроморфних мереж для аналізу даних із сенсорів тиску в шинах автомобіля з метою виявлення пробуксовки шин або змін дорожніх умов у реальному часі. Інший приклад – у смарт-пристроях для дому: нейроморфна камера, яка може виконувати розпізнавання людей і керування жестами на пристрої, працюючи місяцями від однієї батареї. Це ще не загальновідомі бренди, але вони демонструють, що нейроморфні обчислення знаходять своє місце у нішевих високовартісних застосуваннях. Аналітики прогнозують, що зі зростанням Інтернету речей (IoT) потреба в крихітному, енергоефективному AI різко зросте, і нейроморфні чипи можуть зайняти значну частку цього ринку, якщо їх буде легко інтегрувати. Звіти з досліджень ринку прогнозують стрімке зростання доходів від нейроморфних обчислень у наступному десятилітті – на рівні 25-30% середньорічного темпу зростання – що потенційно створить багатомільярдний ринок до 2030 року builtin.com.
- Глобальна співпраця та конференції: Спільнота нейроморфних технологій активно ділиться досягненнями. На конференціях, таких як Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) та IEEE Neuro Inspired Computational Elements (NICE), відзначається зростання участі. У 2023 році на воркшопі в Теллурайді демонструвалися роботи-собаки з нейроморфним керуванням, демонстрації розпізнавання облич на одноплатних нейроморфних системах, а також нові застосування нейроморфної сенсорної інтеграції. Крім того, зростає кількість open-source ініціатив – наприклад, код і симулятори Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) доступні дослідникам у всьому світі, а програмне забезпечення Lava від Intel для Loihi стало відкритим наприкінці 2022 року, що дозволяє спільноті вносити свій внесок у розробку алгоритмів і сценаріїв використання.
- Енергетична криза AI та надія на нейроморфіку: Останнім часом у новинах часто порушується тема енергетичних витрат AI. Оскільки великі мовні моделі та AI-сервіси споживають дедалі більше електроенергії (деякі оцінки вказують, що енергоспоживання AI-індустрії становить значну і зростаючу частку світового обсягу), нейроморфні обчислення часто розглядають як потенційний вихід. На початку 2025 року в статті на Medium зазначалося, що енергетичний слід AI стрімко зростає, і нейроморфні чипи називали «зеленим, розумним майбутнім AI», припускаючи, що 2025 рік може стати переломним моментом, коли індустрія серйозно звернеться до чипів, натхненних мозком, щоб стримати енергоспоживання medium.com. Цей наратив набирає обертів у технічній журналістиці та на AI-конференціях: по суті, нейроморфні обчислення для сталого AI. Держави також через ініціативи з енергоефективних обчислень починають фінансувати дослідження нейроморфіки з подвійною метою – підтримувати зростання продуктивності AI та зменшувати енергетичні й вуглецеві витрати.
Усі ці досягнення створюють картину галузі, яка швидко розвивається на багатьох фронтах: наукове розуміння, інженерні досягнення та перші комерційні випробування. Складається враження, що нейроморфні обчислення переходять від тривалого періоду інкубації до етапу практичної демонстрації. Хоча ця технологія ще не стала «мейнстрімом», прогрес у 2023–2025 роках свідчить про те, що це може змінитися в найближчі роки. Загальна думка в спільноті полягає в тому, що якщо залишкові перешкоди (особливо програмне забезпечення та масштабованість) будуть подолані, нейроморфні технології можуть стати проривом для наступної хвилі ШІ – такої, що буде більш адаптивною, постійно активною та енергоефективною, ніж те, чого ми можемо досягти з існуючими архітектурами.
Погляди експертів на майбутнє
Для завершення цього огляду цікаво дізнатися, що говорять експерти в цій галузі про нейроморфні обчислення та їхнє майбутнє. Ось кілька змістовних цитат і точок зору провідних дослідників і представників індустрії:
- Дгармендра С. Модха (IBM Fellow, головний науковець з обчислень, натхненних мозком): «NorthPole стирає межі між обчисленнями, натхненними мозком, і оптимізованими для кремнію обчисленнями, між обчисленнями та пам’яттю, між апаратним і програмним забезпеченням». spectrum.ieee.org Модха підкреслює, що підхід IBM із NorthPole розмиває традиційні відмінності в дизайні комп’ютерів – створюючи новий клас чипів, які одночасно є і процесором, і пам’яттю, і апаратним забезпеченням, і алгоритмом. Він давно стверджує, що співрозташування пам’яті з обчисленнями є ключем до досягнення ефективності, подібної до мозку. На його думку, справді нейроморфні чипи вимагають переосмислення всієї архітектури, і успіх NorthPole у перевершенні GPU є доказом того, що цей нетрадиційний підхід працює. Модха навіть припускав, що при масштабуванні нейроморфні системи можуть зрештою наблизитися до можливостей кори головного мозку людини для певних завдань, використовуючи при цьому лише крихітну частку енергії сучасних суперкомп’ютерів spectrum.ieee.org.
- Майк Девіс (директор лабораторії нейроморфних обчислень Intel): «Вартість обчислень для сучасних моделей ШІ зростає неприйнятними темпами… Індустрія потребує принципово нових підходів, здатних до масштабування». newsroom.intel.com Девіс часто говорить про стіну енергоефективності, на яку наштовхується ШІ. Він зазначає, що просто додавати більше GPU до проблеми — це не життєздатне довгострокове рішення через енергетичні та масштабні обмеження. На його думку, нейроморфні обчислення — один із небагатьох шляхів продовження прогресу. Стратегія Intel відображає цю віру: інвестуючи в нейроморфні дослідження, такі як Loihi та Hala Point, вони прагнуть відкрити нові алгоритми (наприклад, безперервне навчання, розріджене кодування тощо), які можуть зробити майбутній ШІ не лише швидшим, а й значно ефективнішим. Девіс підкреслював, що нейроморфні чипи відмінно справляються із завданнями адаптивного керування та сенсорики, і він передбачає їх інтеграцію у більші системи ШІ — можливо, сервер ШІ з кількома нейроморфними прискорювачами поряд із GPU, кожен з яких обробляє ті завдання, у яких найкращий. Його цитата підкреслює, що масштабованість у ШІ вимагатиме зсуву парадигми, і нейроморфний дизайн — один із таких зсувів.
- Карвер Мід (піонер нейроморфної інженерії): (З історичної перспективи) Мід часто висловлював захоплення ефективністю біології. В інтерв’ю він казав таке: «Коли у вас 10¹¹ нейронів, що обчислюють паралельно, ви можете виконувати завдання з одним джоулем енергії, на які звичайному комп’ютеру знадобилися б кілоджоулі чи більше». (переказано з різних виступів). Візія Міда з 1980-х — що поєднання аналогової фізики з обчисленнями може відкрити мозкоподібні можливості — нарешті починає приносити плоди. Він вважає, що нейроморфна інженерія — це «природне продовження закону Мура» darpa.mil у певному сенсі: оскільки масштабування транзисторів дає все менше вигоди, ми маємо знаходити нові способи використання величезної кількості транзисторів, і використання їх для імітації мозкових схем (які віддають перевагу енергоефективності над точністю) — логічний наступний крок. Згідно з його останніми коментарями, Мід залишається оптимістом, що наступне покоління інженерів продовжить розвивати ці ідеї, і що нейроморфні принципи проникнуть у майбутні обчислювальні платформи (хоча Мід на пенсії, його спадщина відчувається у кожному нейроморфному проєкті).
- Ввані Ройчоудхурі (професор електротехніки, UCLA): «Враховуючи, що аналогові системи ще не досягли технологічної зрілості, ця робота пропонує короткостроковий варіант для розгортання ШІ там, де це потрібно». spectrum.ieee.org Ройчоудхурі дав цю оцінку щодо чипа NorthPole від IBM. Як незалежний науковець, який не пов’язаний безпосередньо з IBM чи Intel, його точка зору має вагу: він визнає, що хоча великою метою є аналогові нейроморфні процесори (які теоретично можуть бути ще ефективнішими та більш схожими на мозок), насправді вони ще не готові. Тим часом такі чипи, як NorthPole, показують, що цифрові нейроморфні чипи можуть заповнити цю прогалину та принести негайну користь для розгортання ШІ на периферії spectrum.ieee.org. Його цитата підкреслює прагматичний підхід у спільноті: використовувати те, що працює зараз (навіть якщо це цифрово змодельовані нейрони), щоб почати отримувати переваги, і продовжувати дослідження більш екзотичних аналогових пристроїв на майбутнє. Це підтвердження того, що нейроморфні технології вже готові для певних завдань сьогодні.
- Дослідники Лос-Аламоської національної лабораторії: У статті за березень 2025 року дослідники ШІ з Лос-Аламоса написали, що «нейроморфні обчислення, наступне покоління ШІ, будуть меншими, швидшими та ефективнішими за людський мозок». en.wikipedia.org Ця смілива заява відображає оптимізм деяких експертів щодо кінцевого потенціалу нейроморфних розробок. Хоча бути «меншими та швидшими» за людський мозок — це амбітна мета (мозок — надзвичайно потужна 20-ватна машина), суть у тому, що нейроморфні обчислення можуть привести до появи систем ШІ, які не лише наближаються до людського інтелекту, а й фактично перевершують мозок за швидкістю та ефективністю для певних операцій. Контекст цієї цитати — ідея, що мозок, хоч і дивовижний, є продуктом біології та має обмеження — машини, натхненні мозком, потенційно можуть оптимізуватися поза цими обмеженнями (наприклад, передача сигналів електричними імпульсами на коротші відстані, ніж це можливо у біологічних нейронів, може дозволити швидше поширення сигналу, а використання матеріалів, які дозволяють вищу частоту спрацьовування тощо). Це довгострокове бачення, але показово, що серйозні дослідники розглядають такі можливості.
Ці точки зору разом створюють уявлення про галузь, яка одночасно є орієнтованою на майбутнє та приземленою. Експерти визнають труднощі, але явно захоплені напрямком розвитку. Послідовна тема полягає в тому, що нейроморфні обчислення розглядаються як ключ до майбутнього обчислювальної техніки — особливо для ШІ та машинного навчання. Йдеться не про заміну мозку чи створення свідомих машин, а про натхнення біологією для подолання сучасних обмежень. Як красномовно підсумував Модха, мета — об’єднати найкраще з обох світів: мозкоподібну адаптивність і ефективність із перевагами сучасних кремнієвих обчислень spectrum.ieee.org.
Додаткове читання та ресурси
Для тих, хто зацікавлений у глибшому вивченні нейроморфних обчислень, ось кілька авторитетних джерел та посилань:
- IBM Research – Нейроморфні обчислення: Оглядова стаття IBM “Що таке нейроморфні обчислення?” пропонує доступне введення та висвітлює проєкти IBM, такі як TrueNorth і NorthPole ibm.comibm.com.
- Intel Neuromorphic Research Community: Новини та дослідницькі блоги Intel містять оновлення про Loihi та Hala Point, включаючи пресреліз за квітень 2024 року з деталями про характеристики та цілі Hala Point newsroom.intel.com.
- DARPA SyNAPSE Program: Оголошення DARPA 2014 року про чип IBM TrueNorth дає уявлення про мотивацію (енергоефективність) та архітектуру чипа darpa.mil.
- IEEE Spectrum: Жовтнева стаття 2023 року “IBM представляє чип, натхненний мозком, для швидкого та ефективного ШІ” Чарльза К’ю. Чоя детально розглядає чип NorthPole і містить коментарі експертівspectrum.ieee.org.
- Nature та Nature Communications: Для більш академічного погляду Nature Communications (квітень 2025) опублікував “Шлях до комерційного успіху нейроморфних технологій” nature.com, де обговорюється подальший шлях і наявні виклики. Science (жовтень 2023) містить технічну статтю про NorthPole для тих, хто хоче заглибитися в деталі.
- BuiltIn і статті на Medium: Технічний сайт BuiltIn має ґрунтовний вступ до нейроморфних обчислень, включаючи переваги та виклики простою мовою builtin.com. Також деякі автори на Medium написали матеріали (наприклад, чому такі компанії, як IBM та Intel, інвестують у нейроморфіку) для широкої аудиторії medium.com.
Нейроморфні обчислення — це динамічна галузь на перетині інформатики, електроніки та нейронауки. Вона є сміливою спробою переосмислити, як ми створюємо машини, що “мислять”. Як ми вже розглянули, шлях від концепції до реальності тривав десятиліттями, але прогрес незаперечний і прискорюється. Якщо нинішні тенденції збережуться, чипи, натхненні мозком, незабаром можуть доповнити CPU та GPU у наших пристроях, зробивши ШІ всюдисущим та надзвичайно ефективним. Як зазначає одна з дослідницьких груп, нейроморфна технологія має стати “наступним поколінням ШІ” en.wikipedia.org – еволюцією, яка може докорінно змінити обчислення, якими ми їх знаємо. Це сфера, за якою варто стежити у найближчі роки.
Джерела:
- IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
- DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (серпень 2014) darpa.mil
- Intel Newsroom, “Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (17 квітня 2024) newsroom.intel.com
- IEEE Spectrum, “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (23 жовтня 2023) spectrum.ieee.org
- BuiltIn, “What Is Neuromorphic Computing?” (2023) builtin.com
- Nature Communications, «Шлях до комерційного успіху нейроморфних технологій» (15 квітня 2025) nature.com
- Вікіпедія, «Нейроморфні обчислення» (дата звернення: 2025) en.wikipedia.org
