محاسبات نورومورفیک برای بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا

فهرست مطالب

1. مقدمه

محاسبات نورومورفیک نشان‌دهنده تغییر پارادایم از معماری‌های سنتی فون نویمان با تقلید از فعالیت عصبی مغز از طریق شبکه‌های عصبی اسپایکینگ (SNN) است. این تحقیق کاربرد تراشه نورومورفیک Loihi اینتل را برای بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا (CBIR) بررسی می‌کند و بهبودهای قابل توجهی در کارایی انرژی در حالی که دقت رقابتی در مقایسه با پردازنده‌های متعارف حفظ می‌شود، نشان می‌دهد.

2. روش‌ها

2.1 تبدیل ANN به SNN

روش‌شناسی شامل تبدیل شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) آموزش‌دیده به شبکه‌های عصبی اسپایکینگ با استفاده از کدگذاری مبتنی بر نرخ است. فرآیند تبدیل قابلیت‌های عملکردی شبکه را حفظ می‌کند در حالی که با طبیعت رویداد-محور سخت‌افزار نورومورفیک سازگار می‌شود.

2.2 استقرار Loihi

تراشه Loihi اینتل، SNN را با سخت‌افزار تخصصی برای محاسبات عصبی اسپایکینگ پیاده‌سازی می‌کند. فرآیند استقرار شامل نگاشت SNN تبدیل شده به نوروکورهای Loihi و پیکربندی پروتکل‌های ارتباط اسپایک است.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 چارچوب ریاضی

مدل نورون اسپایکینگ از دینامیک نشت-ادغام-آتش (LIF) پیروی می‌کند:

$\\tau_m \\frac{dV}{dt} = -[V(t) - V_{rest}] + R_m I(t)$

که در آن $\\tau_m$ ثابت زمانی غشا، $V(t)$ پتانسیل غشا، $V_{rest}$ پتانسیل استراحت، $R_m$ مقاومت غشا و $I(t)$ جریان ورودی است.

3.2 معماری شبکه

معماری SNN پیاده‌سازی شده شامل لایه‌های کانولوشنال به دنبال لایه‌های کاملاً متصل است. شبکه بر روی مجموعه داده Fashion-MNIST آموزش داده شد و برای استخراج ویژگی در خط لوله بازیابی تصویر تطبیق یافت.

4. نتایج تجربی

4.1 معیارهای عملکرد

سیستم به دقت بازیابی قابل مقایسه با رویکردهای مبتنی بر CNN متعارف دست یافت در حالی که مصرف برق را به طور قابل توجهی کاهش داد. امبدینگ‌های تولید شده از الگوهای اسپایک زمانی برای جستجوی نزدیک‌ترین همسایه در فضای ویژگی بصری مؤثر ثابت شدند.

4.2 تحلیل کارایی انرژی

تحلیل مقایسه‌ای نشان داد راه‌حل نورومورفیک ۲.۵ برابر کارآمدتر از پردازنده ARM Cortex-A72 و ۱۲.۵ برابر کارآمدتر از پردازنده گرافیکی NVIDIA T4 برای وظایف استنتاج بدون بچینگ بود.

5. پیاده‌سازی کد

در زیر شبه‌کد ساده‌شده برای خط لوله بازیابی تصویر مبتنی بر SNN آمده است:

# خط لوله بازیابی تصویر SNN
class SNNImageRetrieval:
    def __init__(self):
        self.snn_model = load_snn_model()
        self.embedding_db = None
    
    def generate_embeddings(self, images):
        """تولید امبدینگ از الگوهای اسپایک"""
        embeddings = []
        for img in images:
            spikes = self.snn_model.forward(img)
            embedding = self.extract_spike_features(spikes)
            embeddings.append(embedding)
        return embeddings
    
    def query_image(self, query_img, k=5):
        """پیدا کردن k نزدیک‌ترین همسایه برای تصویر پرس‌وجو"""
        query_embedding = self.generate_embeddings([query_img])[0]
        distances = cosine_distance(query_embedding, self.embedding_db)
        nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
        return nearest_indices

6. کاربردهای آینده

محاسبات نورومورفیک نویدبخش کاربردهای هوش مصنوعی لبه، تحلیل ویدیوی بلادرنگ و سیستم‌های نهفته کم‌مصرف است. جهت‌های تحقیقاتی آینده شامل:

• ادغام با معماری‌های ترنسفورمر برای بازیابی چندوجهی
• توسعه قابلیت‌های یادگیری برخط برای مجموعه داده‌های پویا
• کاربرد در سیستم‌های خودمختار که نیاز به پردازش بصری بلادرنگ دارند
• ترکیب با الگوریتم‌های الهام‌گرفته از کوانتوم برای عملکرد بهبودیافته

7. تحلیل اصلی

این تحقیق نشان‌دهنده یک نقطه عطف مهم در کاربردهای محاسبات نورومورفیک برای وظایف بینایی کامپیوتر است. بهبود کارایی انرژی ۲.۵ تا ۱۲.۵ برابری نشان داده شده نسبت به پردازنده‌های متعارف، با روند گسترده‌تر تخصصی‌سازی سخت‌افزار هوش مصنوعی همسو است، مشابه تکاملی که در TPUهای گوگل و IPUهای Graphcore مشاهده شده است. موفقیت Loihi در وظایف بازیابی تصویر نشان می‌دهد که معماری‌های نورومورفیک می‌توانند مکمل سیستم‌های فون نویمان موجود شوند، به ویژه برای کاربردهای محاسبات لبه که محدودیت‌های برق حیاتی هستند.

روش تبدیل ANNهای از پیش آموزش‌دیده به SNN، همانطور که در این کار نشان داده شد، از روش‌شناسی‌های ثابت‌شده در این زمینه پیروی می‌کند. با این حال، نوآوری در اعمال این تکنیک به طور خاص به بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا نهفته است، وظیفه‌ای که معمولاً به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. سطوح دقت حفظ شده در حالی که کاهش‌های انرژی قابل توجهی حاصل می‌شود، قابلیت کاربردی عملی راه‌حل‌های نورومورفیک را برای کاربردهای دنیای واقعی تأیید می‌کند.

در مقایسه با پارادایم‌های محاسباتی نوظهور دیگر مانند یادگیری ماشین کوانتومی یا محاسبات فوتونیک، محاسبات نورومورفیک مزیت سازگاری نزدیک‌تر با چارچوب‌های شبکه عصبی موجود را ارائه می‌دهد. همانطور که در IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence اشاره شده است، کارایی انرژی سیستم‌های نورومورفیک آن‌ها را به ویژه برای کاربردهای هوش مصنوعی همیشه‌روشن و دستگاه‌های اینترنت اشیاء مناسب می‌سازد. ادغام دینامیک زمانی در SNNها همچنین امکان‌هایی برای پردازش ویدیو و تحلیل داده‌های ترتیبی که فراتر از بازیابی تصویر ایستا هستند، باز می‌کند.

توسعه‌های آینده می‌توانند معماری‌های ترکیبی را بررسی کنند که نقاط قوت یادگیری عمیق متعارف را با کارایی نورومورفیک ترکیب می‌کنند، مشابه رویکردهایی که در Nature Machine Intelligence بحث شده است. مقیاس‌پذیری این سیستم‌ها به مجموعه داده‌های بزرگتر و وظایف بازیابی پیچیده‌تر همچنان یک جهت تحقیقاتی مهم باقی می‌ماند، همانطور که توسعه الگوریتم‌های آموزش تخصصی که مستقیماً برای سخت‌افزار نورومورفیک بهینه‌سازی می‌کنند به جای اتکا به تبدیل ANN به SNN.

8. مراجع

1. Liu, T.-Y., et al. "Neuromorphic Computing for Content-based Image Retrieval." arXiv:2008.01380 (2021)
2. Davies, M., et al. "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning." IEEE Micro (2018)
3. Maass, W. "Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models." Neural Networks (1997)
4. Roy, K., et al. "Towards Spike-based Machine Intelligence with Neuromorphic Computing." Nature (2019)
5. Xiao, H., et al. "Fashion-MNIST: A Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms." arXiv:1708.07747 (2017)
6. Merolla, P. A., et al. "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface." Science (2014)