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神経型プロセッサとは何ですか？
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広い意味で、ニューロン（ニューロモルフィー）プロセッサは、人工ニューラルネットワーク、コンピュータービジョン、音声と画像の認識、機械学習、および人工知能のその他の方法を強化するために使用されるマイクロプロセッサの特殊なクラスです。
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商業的に手頃な価格の神経型プロセッサはありますか？産業における神経形成プロセッサの使用の例を挙げてください（現実または仮説）。
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問題の商業的な部分を犠牲にして正確に言うことはできませんが、この分野の研究モデルはすでに存在しています。最も手頃なソリューションは、2つのLoiHIプロセッサを備えたKapoho Bayデバイスです。また、研究者は64のLoihiチップでPohoikiビーチシステムを使用して、800万個のニューロンに相当するニューロンに相当し、約1億個のニューロンを備えた768 LoihiチップのPohoiki Springsプラットフォームを使用しています。これは、すでに小さな哺乳類の脳に匹敵します。神経型プロセッサを使用して、複雑なアナログ計算、たとえば関数の積分の値、または損失なしにニューラルネットワークの最も正確なシミュレーションのために作業することができます。
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これらのプロセッサはどのように機能しますか？
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ニューロモルフィックプロセッサでは、各「ニューロン」は、「シナプス」を介して他のニューロンから入力信号を受信し、これらの入り口で計算を実行できる単純なコンピューティング要素として機能します。これらの計算は、プロセッサの設計に応じて、入力の合計としきい値関数の使用とより複雑なもののいずれかです。入力データを処理した後、ニューロンはネットワーク上の他のニューロンに送信できる出力信号を生成できます。

シナプスで接続されたこのようなブロックを使用すると、高い並列で効果的な計算を実行できます。計算は分散された方法で実行され、フォンノイマンの従来のプロセッサのように、集中型制御ユニットに依存しません。これにより、コンピューティング要素間の通信の数が減り、エネルギー消費が削減され、特定の種類のコンピューティングタスクに適した神経型プロセッサが適切になります。

神経型プロセッサのもう1つの利点は、データをリアルタイムで処理し、明らかなプログラミングを必要とせずに迅速に意思決定を行う能力です。これにより、迅速かつ正確な決定が重要である自律ナビゲーションなどのアプリケーションで有用になります。