สมองของมนุษย์นั้นเก่งมากในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล แม้ว่าความรู้ของเราเกี่ยวกับวิธีการทำงานของสมองจะยังไม่สมบูรณ์ แต่นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรกำลังพัฒนาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบวิธีการทำงานของเซลล์ประสาทในสมอง นี่ไม่ใช่แค่การสร้างคอมพิวเตอร์ที่เร็วขึ้นเท่านั้น สมองยังใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย และข้อบ่งชี้ในช่วงแรกๆ ก็คือระบบนิวโรมอร์ฟิก
สามารถ
มอบประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นได้ นี่เป็นข้อพิจารณาที่สำคัญเนื่องจากการใช้พลังงานและความร้อนเหลือทิ้งเป็นปัจจัยจำกัดสำหรับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทั่วไปคำถามใหญ่สำหรับผู้ที่ทำงานภาคสนามคือเราควรไปไกลแค่ไหนในการเลียนแบบสมอง ระบบในอนาคตควรเป็น หรือไม่
พยายามสร้างระบบที่ใกล้เคียงกับสมองมากที่สุด หรือควรได้รับแรงบันดาลใจจากสมองแทนที่จะเลียนแบบ?วิธีคิดที่ดีเกี่ยวกับเรื่องนี้คือความสัมพันธ์ระหว่างนกกับเครื่องบิน การบินของมนุษย์ได้รับแรงบันดาลใจจากนก และเครื่องบินก็เลียนแบบลักษณะต่างๆ ของการบินของนก ที่เห็นได้ชัดเจนที่สุด
เริ่มการโต้วาทีโดยกล่าวว่าความสำเร็จของการประมวลผลแบบ นั้นขึ้นอยู่กับความสามารถของเราในการรวมและขยายขนาดส่วนประกอบตามที่แสดงให้เห็นโดยอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ซึ่งประสบความสำเร็จในการเพิ่มจำนวนทรานซิสเตอร์บนชิปแบบทวีคูณเป็นเวลาหลายปี เพื่อแสดงให้เห็นความสำคัญ
ของค่าคงที่ของเวลาในกฎของมัวร์เกี่ยวกับนิวโรมอร์ฟิกนี้ เขาใช้หน่วยคำนวณนิวโรมอร์ฟิคที่น่าขบขัน ซึ่งก็คือสมองของคาปิบารา ซึ่งเขาเปรียบเทียบกับสมองของแมลงวันคือปีกสองข้าง แต่เครื่องบินไม่ได้เป็นสำเนาของนก เครื่องยนต์ไอพ่นแตกต่างจากกล้ามเนื้อกระพือปีกอย่างมากสี่ผู้เชี่ยวชาญสัปดาห์นี้
นั้นแตกต่างอย่างมากกับการคำนวณแบบทั่วไป ซึ่งแตกต่างจากพัลส์อิเล็กทรอนิกส์ในคอมพิวเตอร์ แรงดันไฟฟ้าพุ่งสูงในระบบประสาทไม่ได้นำข้อมูลมา แต่เป็นช่วงเวลาระหว่างไฟพุ่งที่มีความสำคัญ ในแง่หนึ่ง ระบบนิวโรมอร์ฟิกเข้าถึงมิติที่สี่ การใช้งานทางการแพทย์ เขาเน้นย้ำว่าระบบนิวโรมอร์ฟิกแบบสไปค์
จะมีบทบาท
สำคัญในการรวมระบบชีวภาพเข้ากับคอมพิวเตอร์ทั่วไป ซึ่งจะนำไปสู่เทคโนโลยีทางการแพทย์ที่ดีขึ้น เช่น กายอุปกรณ์ เป็นต้นเมื่อพูดถึงข้อ จำกัด ของการคำนวณแบบ ชี้ให้เห็นว่าการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเป็นวิธีที่ไม่มีประสิทธิภาพในการแสดงตัวเลข ซึ่งหมายความว่าไม่มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับ
การทำงานหลายอย่างที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปทำอยู่ในปัจจุบัน อันที่จริง เขากล่าวว่าเราต้องคิดให้มากขึ้นว่าโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแบบใดที่เหมาะกับงานประเภทใด โดยใช้ตัวอย่างนกและเครื่องบิน ระบบนิวโรมอร์ฟิกจะมีประโยชน์สำหรับการจำลองทางชีววิทยา เขากล่าว
เห็นด้วยกับความจำเป็นที่จะต้องฉลาดเกี่ยวกับสิ่งที่เราคัดลอกจากสมองในระบบคอมพิวเตอร์ เขาชี้ให้เห็นว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบอะนาลอกที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกนั้นยากมากที่จะสร้างและรวมเข้าด้วยกันในขณะนี้ และถามว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีกำลังจะมาถึงหรือไม่
ตัวเร่งความเร็วเปลี่ยนแปลงความเร็วจำนวนมากและกระแสไฟฟ้าภายใน ซึ่งจะปรับเปลี่ยนสนามแม่เหล็ก เหตุและผลสับสนไปหมดที่มองเห็นได้ของดวงอาทิตย์ แต่เช่นเดียวกับการจับหัวขโมยแบบคาหนังคาเขาจากหน้าต่างพร้อมถุงปล้น เราไม่สามารถสังเกตการกระทำและระบุกลไกที่ต้องสงสัยได้ง่ายๆ
แต่ตามที่อัลเฟเวนตระหนักว่า อิเลคตรอนที่ปลดปล่อยออกมายังทำให้เกิดผลกระทบที่ไม่ใช่เฉพาะที่อีกด้วย เขาคำนวณว่าในขีดจำกัดอุดมคติของความต้านทานไฟฟ้าเป็นศูนย์ หยดของเหลวที่เคลื่อนที่จะอยู่ในชุดของเส้นแรงแม่เหล็กชุดหนึ่งเสมอ ขณะที่พวกมันเคลื่อนที่ไปตามเส้นเหล่านั้น
หยดจะติดตามโครงสร้างคล้ายท่อในเวลาอันสั้น แต่เนื่องจากหยดไม่สามารถข้ามเส้นสนามได้ไม่ว่าของไหลจะเคลื่อนที่อย่างไร หลอดจึงต้องคงโทโพโลยีไว้ ตัวอย่างเช่น ท่อสองท่อที่ไม่ได้เชื่อมต่อกัน ไม่สามารถร้อยเป็นเกลียวเข้าด้วยกันได้ในทันที ข้อมูลเชิงลึกมีความสำคัญเนื่องจากพลาสมา
ในโคโรนา
ของดวงอาทิตย์มีพฤติกรรมในรูปแบบที่เกือบจะสมบูรณ์แบบนี้ ยกเว้น นั่นคือในระดับที่เล็กมากซึ่งมีผลกระทบที่ไม่เป็นไปตามอุดมคติที่เกี่ยวข้องกับไอออน อิเล็กตรอน และปฏิกิริยาเชิงพลวัตของพวกมัน อันที่จริง เนื่องจากพลาสมาในอุดมคติมี ไม่มีการกระจาย แบบจำลองใด ๆ สำหรับการทำความร้อน
แบบโคโรนาจะต้องสร้างการกระจายบนเครื่องชั่งขนาดเล็กเหล่านี้ ในโคโรนาของดวงอาทิตย์ แนวคิดของเราเกี่ยวกับพลาสมาในฐานะของเหลวแตกตัวเป็นเกล็ดที่เล็กที่สุดการจำลองชี้ให้เห็นว่าการกระจายเกิดขึ้นในระดับประมาณ 100 เมตร ซึ่งไอออนและอิเล็กตรอนที่เป็นส่วนประกอบสามารถทำงานแยกกัน
ได้ ในระดับนี้เรียกว่า “ความยาวเฉื่อยของไอออน” พลาสมาจะไม่ทำตัวเป็นของไหลเดี่ยวอีกต่อไปตามที่สันนิษฐานไว้ใน MHD เพื่อค้นหาว่าเกิดอะไรขึ้น นักวิจัยต้องแก้สมการ “จลนพลศาสตร์” ซึ่งได้มาจากสมการการขนส่งซึ่งอธิบายการเคลื่อนที่คู่ของอนุภาคและสนามไฟฟ้าและสนามแม่เหล็ก
การคำนวณและการสังเกตคุณอาจสงสัยว่าทำไมเราไม่สามารถไขปริศนาโคโรนาของดวงอาทิตย์ด้วยตัวเลขได้ การหมุนตัวเลขบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์สามารถให้คำตอบได้อย่างแน่นอน? เป็นความจริงที่การทดลองเชิงตัวเลขสามารถระบุแง่มุมต่างๆ ของปัญหาที่ไม่สามารถศึกษาได้ง่ายๆ ในห้องแล็บ
(เช่น โทคามัคที่เต็มไปด้วยพลาสมาที่ใช้สร้างพลังงานฟิวชันจะไม่เข้าใกล้สภาวะสุริยะ-โคโรนาที่ใกล้เคียงอุดมคติ) . น่าเสียดายที่แม้แต่คอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดก็ไม่มีหน่วยความจำเพียงพอที่จะจัดการกับสเกลขนาดมหึมาที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้เข้าใจถึงปัญหา ให้พิจารณา “บริเวณที่มีการเคลื่อนไหว” บนโคโรนา ซึ่งเป็นกลุ่มของจุดมืดบนดวงอาทิตย์พร้อมกับบริเวณที่สว่างกว่าซึ่งมา
แนะนำ ufaslot888g
