IT之家 1 月 13 日音书开yun体育网，科技媒体 phys 于 1 月 7 日发布博文，报说念称好意思国桑迪亚国度实验室（Sandia National Laboratories）在《当然-机器智能》发表最新后果，展示了一种能让神经形态硬件科罚偏微分方程（PDEs）的新式算法 Neurofem。

偏微分方程是模拟流体能源学、电磁场和结构力学等物理风物的数学基石。长久以来，业界精深以为类脑琢磨仅适用于图像识别或加快东说念主工神经网罗，无法胜任严谨的科学琢磨。关联词，这项臆想阐发，效法东说念主脑架构的琢磨机不仅能处理这些复杂方程，而况遵循惊东说念主。

传统超等琢磨机在求解偏微分方程时需要耗尽浩荡的琢磨资源与电力，而神经形态琢磨机提供了一条人大不同的旅途。

臆想员 Aimone 指出，东说念主脑日复一日不在进行复杂的“后台琢磨”。他例如称：“像击打网球或挥棒击球这么的作为法规，推行上是极其复杂的琢磨。这些在传统琢磨机看来属于‘百亿亿次级（Exascale）’的高难度任务，大脑却能以极低的能耗狂放完成。”该臆想恰是诈欺了这一旨趣，通过类脑机制大幅裁减了科学琢磨的能源老本。

臆想东说念主员竖立了一种名为“Neurofem”的全新算法，得手在英特尔的 Loihi 2 神经拟态芯片上实行了有限元范例（FEM）。

FEM 是工程师常用的“化整为零”琢磨范例。把一个复杂的物体（如汽车零件）在电脑里切成多数个小块（单位），通过琢磨每个小块的受力情况来展望举座是否会断裂或变形。

与依赖海量数据试验的传统 AI 模子不同，Neurofem 皆备不需要事前试验，而是诈欺芯片架构径直进行数学优化。这意味着类脑芯片的应用场景已从单纯的模式识别彭胀到了复杂的物理仿真领域。

Neurofem 的中枢在于对硬件的创造性使用。传统的有限元分析将物体区别为多数个相互衔接的节点网格，以模拟受力变形或波的传播。

臆想团队将这些网格节点径直映射到神经拟态芯片上，每个节点由 8 到 16 个“东说念主造神经元”示意，节点间的相互作使劲则飘浮为神经网罗的权重参数。

通过这种时势，原来需要大型琢磨机通过矩阵乘法求解的线性方程组，被飘浮为神经网罗寻找“均衡景况”的优化经过，从而径直输出数值解。

在基于 32 块英特尔 Loihi 2 芯片的测试中，Neurofem 展现了惊东说念主的能效后劲。据臆想东说念主员估算，该范例的能耗不到传统琢磨机启动同类软件时的五分之一。

在准确性方面，Neurofem 的琢磨撤消与经典 FEM 软件比较，过错仅在千分之几的范围内，阐发了其高度的可靠性。不外，当今的运算速率仍慢于传统琢磨机，这标明该期间当今更妥当对能效条目极高而非追求极致速率的场景。

尽管展现了浩荡的能效上风，Neurofem 当今仍存在特定的适用范围。臆想指出，该算法仅在处理“疏淡矩阵”方程组（即仅相邻节点间存在交互）时智商保握高效，因此尚不行径直套用于所有这个词类型的方程求解。

此外，跟着英特尔推出包含更多神经元的 Hala Point 系统，以及像 Spinncloud 这么的初创公司竖立千片级 SNN 系统，神经拟态琢磨在物理模拟领域的规模化应用有望进一步加快。

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Solving sparse finite element problems on neuromorphic hardware

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