Hyperdimensionales Rechnen (HDC)

Was ist hyperdimensionales Rechnen?

Hyperdimensionales Rechnen ist ein neuer Ansatz für die Informationsverarbeitung, bei dem hochdimensionale mathematische Vektoren anstelle der traditionellen 0 und 1 der Maschinensprache zur Darstellung und Bearbeitung von Informationen verwendet werden.

Dieser Ansatz, der darauf abzielt, die Codierung, Verarbeitung und Speicherung von Daten effizienter zu gestalten, ist ein aufstrebendes Forschungsgebiet mit vielversprechendem Potenzial für Anwendungen in den Bereichen kognitive Modellierung, maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Robotik.

Techopedia erklärt

In der Mathematik ist ein Vektor eine geordnete Sammlung von Werten, und die Dimension eines Vektors entspricht der Anzahl der darin enthaltenen Elemente. (In diesem Zusammenhang ist eine Dimension ein bestimmtes Attribut, ein Merkmal oder ein Wert, der mit dem Vektor verbunden ist).

Hochdimensionale Vektoren, die eine große Anzahl von Dimensionen aufweisen, haben das Potenzial, komplexe Datenmuster und -beziehungen in bestimmten Kontexten genauer zu erfassen als herkömmliche binäre Berechnungen, je nach den verwendeten Algorithmen und Techniken.

So funktioniert das hyperdimensionale Rechnen

Einen Vektor kann man sich als eine Liste von Zahlen vorstellen, die etwas beschreiben. Die Zahlen, die positiv oder negativ sein können, können addiert, subtrahiert und auf verschiedene Weise kombiniert werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Vektoren zu analysieren.

Das hyperdimensionale Rechnen macht sich die Konzepte der Bindung und Überlagerung zunutze, um die Analyse zu vereinfachen.

Bei der Bindung werden verschiedene Merkmale miteinander kombiniert, um eine Darstellung zu erstellen, die alle Merkmale gleichzeitig kodiert. Überlagerung ist ein Prozess, bei dem zwei Hypervektoren miteinander kombiniert werden, um eine neue Darstellung zu erstellen, die die Beziehung zwischen den ursprünglichen Vektoren wiedergibt.

Vektorsymbolische Architekturen (VSA) bieten einen mathematischen Rahmen für die Kodierung und Verarbeitung von symbolischem Wissen.

Warum hyperdimensionales Rechnen wichtig ist

Das hyperdimensionale Rechnen ist aufgrund seiner reichhaltigen Merkmalsdarstellungen aus mehreren Gründen ein wichtiger Bereich der Forschung und Entwicklung (F&E) im Bereich der Datenverarbeitung:

1. Hyperdimensionales Rechnen ermöglicht es, komplexe Beziehungen und nuancierte Muster in Daten effektiver zu erfassen als herkömmliche binäre Darstellungen, da jede Dimension verschiedene Aspekte oder Merkmale der Daten darstellen kann.
2. Dieser Ansatz ist von kognitiven und neuronalen Prozessen inspiriert. Er kann Forschern einen besseren Einblick in die Art und Weise geben, wie das menschliche Gehirn komplexe Konzepte wie Gedächtnis, Mustererkennung und Lernen verarbeitet.
3. Bei diesem Ansatz können fehlende Informationen besser berücksichtigt werden als bei der binären Datenverarbeitung, da kleine Fehler in einzelnen Komponenten nur minimale Auswirkungen auf die Gesamtdarstellung haben.
4. Vektorielle Operationen wie Addition, Subtraktion und Multiplikation können parallel durchgeführt werden, was hyperdimensionale Berechnungen hoch skalierbar macht.
5. Die Prinzipien des hyperdimensionalen Rechnens lassen sich an spezifische Anwendungen und Anwendungsfälle anpassen und individuell gestalten.

Vorteile

Hochdimensionale Vektoren können eine große Menge an Informationen in einer prägnanten Form kodieren, was den Speicherbedarf reduziert und eine effizientere Speicherung und Abfrage von Informationen ermöglicht. Diese Effizienz ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind, oder in Anwendungen, die eine umfangreiche Datenverarbeitung erfordern.

Das hyperdimensionale Rechnen bietet mehrere potenzielle Vorteile, die Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) verbessern und effizienter machen können. Durch die Kodierung von Informationen in hochdimensionalen Räumen kann dieser neue Ansatz der Informationsverarbeitung komplexe Beziehungen zwischen Datenpunkten erfassen und gut auf ungesehene Beispiele verallgemeinern.

Diese Fähigkeit ist besonders dann von Vorteil, wenn die Trainingsdaten für die Feinabstimmung eines Grundmodells begrenzt sind.

Die Zukunft des hyperdimensionalen Rechnens

Die Zukunft des hyperdimensionalen Rechnens birgt ein vielversprechendes Potenzial für Fortschritte und Anwendungen in vielen Studienbereichen. Mögliche Richtungen und Bereiche von Interesse sind unter anderem:

• Erfassung komplexer Sensordatenbeziehungen und -korrelationen im Internet der Dinge (IoT) und Bereitstellung einer einheitlichen Darstellung von Sensordaten aus verschiedenen Quellen;
• Verbesserung der Nuancierung bei der Sprachmodellierung, dem semantischen Verständnis, der Stimmungsanalyse, der maschinellen Übersetzung und anderen generativen KI-Verfahren;
• Unterstützung von Robotern bei der Wahrnehmung und Interpretation von Sensordaten über ihre Umgebung und beim Treffen von Entscheidungen;
• Analyse medizinischer Sensordaten zur Erkennung von Anomalien, zur Vorhersage von Krankheiten oder zur Identifizierung von Mustern, die auf bestimmte Zustände hinweisen;
• Identifizierung von ausgeklügelten Cyberangriffsmustern, die mit herkömmlichen Ansätzen möglicherweise unbemerkt bleiben.

Hyperdimensionales Rechnen vs. Quantencomputing

Einige Experten sind der Meinung, dass das hyperdimensionale Rechnen eine Brücke zwischen dem klassischen Rechnen und dem Quantencomputing schlagen könnte.

• Das hyperdimensionale Rechnen ist von der Art und Weise inspiriert, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Man geht davon aus, dass das Gehirn quantenähnliche Prozesse nutzt, um Informationen zu speichern und zu verarbeiten, so dass das hyperdimensionale Rechnen eine Möglichkeit bieten könnte, diese Prozesse auf einem klassischen Computer zu simulieren.
• Sowohl das hyperdimensionale Rechnen als auch das Quantencomputing verwenden hochdimensionale Vektoren zur Darstellung von Informationen. Das bedeutet, dass sie einige der gleichen mathematischen Grundlagen haben, was die Entwicklung von Hybridsystemen, die die Stärken beider Ansätze kombinieren, erleichtern könnte.