類腦計算技術發(fā)展研究及趨勢預測?

• 2022年8月26日 GuoMeng來源：互聯(lián)網 1178 76
• 繁體

中國為腦計劃項目制定了一個十五年計劃(2016-2030 年)，前五年與中國國家社會經濟發(fā)展第十三個五年計劃相符，更在第十四個五年計劃上升為國家戰(zhàn)略地位，其中圍繞抑郁障礙的研究在國家科技創(chuàng)新2030—“腦科學與類腦研究”重大項目中占據重要比重。

類腦計算技術發(fā)展研究及趨勢預測

中國為腦計劃項目制定了一個十五年計劃(2016-2030 年)，前五年與中國國家社會經濟發(fā)展第十三個五年計劃相符，更在第十四個五年計劃上升為國家戰(zhàn)略地位，其中圍繞抑郁障礙的研究在國家科技創(chuàng)新2030—“腦科學與類腦研究”重大項目中占據重要比重。

據世界衛(wèi)生組織報道，預計到2030年，抑郁癥的疾病負擔將躍升至第一位，中國最新精神衛(wèi)生調查顯示抑郁癥的終身患病率為6.9%，目前中國有超過9500萬的抑郁癥患者，給社會、家庭及個人帶來了沉重負擔。

類腦運算平臺或者類腦芯片， 是受到生物學腦工作機制啟發(fā)開發(fā)的專用于為SNN提供計算的硬件系統(tǒng)。制作類腦芯片最具有挑戰(zhàn)性的是如何把不計其數spiking 神經元和突觸放進一個小小的芯片里并同時讓他們的鏈接結構是可調整的。

類腦計算是指利用數字電路、模擬電路、數?；旌想娐坊蛐缕骷矸抡嫔锷窠浽约吧窠浽g的突觸連接，進而利用超大規(guī)模集成電路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系統(tǒng)來模仿神經系統(tǒng)中的神經生物學結構。

據中研普華研究報告《2021-2025年國內外類腦計算技術發(fā)展研究及趨勢預測報告》分析

和現有馮諾伊曼體系結構 計算與存儲分離的特點相對，類腦計算中的神經元結構既有計算能力，也有存儲能力。類腦計算的這種特點從根本上消除了馮諾伊曼體系結構的“存儲墻”問題。通過對類腦計算進行研究，能夠更好地理解腦計算模型，為實現類腦智能提供路徑。

SNN也被稱為第三代神經網絡，是人工智能領域機器學習算法的一種，是計算機科學與生物神經科學交叉而成的新興學科。相比于傳統(tǒng)的ANN，如各種深度學習網絡，SNN實現了更高級的生物神經元模擬水平，更容易模擬人腦低功耗高性能的處理方式，是信息技術向智能化發(fā)展的重點研究方向。與ANN相比，SNN有諸多優(yōu)良特性，在實現低功耗、高性能的智能系統(tǒng)上潛力巨大。類腦計算研究涉及的領域范圍廣泛，包括材料科學、神經科學、電氣工程、計算機工程和計算機科學等。材料科學家研究、制造和表征可用于類腦器件的新材料，重點是展示與生物神經系統(tǒng)相似特性的材料。神經科學家提供可能在類腦計算意義上有用的新知識，并利用類腦計算系統(tǒng)來模擬和研究生物神經系統(tǒng)。電子和計算機工程師利用模擬電路、數字電路、數?；旌想娐泛推骷順嬙煜到y(tǒng)，模擬神經系統(tǒng)的運行過程，開發(fā)由生物啟發(fā)的類腦計算系統(tǒng)。類腦計算系統(tǒng)的研究涉及到類腦處理器微體系結構技術、體系結構技術、類腦處理器配套的軟件工具鏈和基于脈沖神經網絡的算法等研究領域。在現階段的社會發(fā)展過程中計算機科學技術在社會中的應用具有極大的社會現實含義，不僅其在加速社會經濟的道路上起到了積極的作用。

計算機技術在發(fā)展的同時帶動經濟社會的進步。由于傳統(tǒng)的計算機科學沒有相關的技術信息支撐，當代的發(fā)展方向是積極向前的、相互融合的。不過由于當代社會信息的共享性還有待于提高到新的階段，-些方面的信息受到一定的局限和壟斷性。伴隨著越來越普遍的計算機科學在全世界范圍內的迅猛發(fā)展，信息將可以被方便快捷的進行傳播，有理由相信計算機技術將會帶動社會經濟更好發(fā)展，其對經濟的發(fā)展將起到積極有效的作用。

類腦計算領域的相關研究，為新一代計算變革帶來了希望。以大腦為模仿對象建立新一代計算技術體系，既可以保留計算機的既有優(yōu)勢，又可以疊加人腦處理信息的諸多優(yōu)勢，將有望打破馮·諾伊曼架構的束縛，實現存儲處理一體化、超低能耗和超大規(guī)模并行信息處理，讓結構逼近人腦、性能媲美人腦的“人造超級大腦”成為可能。類腦研究發(fā)展迅猛、前景廣闊，但總體仍處于起步階段。

欲了解更多市場具體詳情可以點擊查看中研普華研究報告《2021-2025年國內外類腦計算技術發(fā)展研究及趨勢預測報告》。

• 相關深度報告REPORTS

  

  2021-2025年國內外類腦計算技術發(fā)展研究及趨勢預測報告

  類腦計算是指利用數字電路、模擬電路、數模混合電路或新器件來仿真生物神經元以及神經元間的突觸連接，進而利用超大規(guī)模集成電路（Very Large Scale Integrated，VLSI）系統(tǒng)來模仿神經系統(tǒng)中...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡