Hyperdimensional computing (HDC)

Wat is hyperdimensional computing?

Hyperdimensional computing is een innovatieve methode voor gegevensverwerking waarbij men gebruikmaakt van hoogdimensionale wiskundige vectoren om informatie te representeren en te bewerken, in plaats van de traditionele machinetaal met enen en nullen.

Deze aanpak, die streeft naar efficiëntere codering, verwerking en opslag van gegevens, is een opkomend onderzoeksgebied met veelbelovende toepassingsmogelijkheden in domeinen als cognitieve modellering, machine learning (ML), natural language processing (NLP) en robotica.

Techopedia legt hyperdimensional computing uit

In de wiskunde is een vector een geordende verzameling van waarden, waarbij de dimensie van een vector overeenkomt met het aantal elementen dat deze bevat. (In deze context verwijst dimensie naar een specifiek attribuut, kenmerk of waarde die aan de vector is gekoppeld).

Hoog-dimensionale vectoren, die een groot aantal dimensies bevatten, hebben het potentieel om complexe gegevenspatronen en relaties nauwkeuriger vast te leggen dan traditionele binaire berekeningen, afhankelijk van de gebruikte algoritmen en technieken.

Hoe hyperdimensional computing werkt

Een vector kan worden gezien als een lijst van getallen die iets beschrijft. Deze getallen, zowel positief als negatief, kunnen op diverse manieren worden gecombineerd door optellen, aftrekken en andere bewerkingen uit te voeren om de relaties tussen verschillende vectoren te analyseren.

Hyperdimensional computing maakt gebruik van de concepten binding en superpositie om deze analyse te vereenvoudigen.

Binding is het proces waarbij verschillende kenmerken worden samengevoegd om een representatie te creëren die al deze kenmerken tegelijkertijd codeert. Superpositie is het proces waarbij twee hypervectoren worden gecombineerd om een nieuwe representatie te creëren die de relatie tussen de oorspronkelijke vectoren vastlegt.

Vectoriële symbolische architecturen (VSA) bieden een wiskundig kader voor het coderen en verwerken van symbolische kennis.

Waarom hyperdimensional computing belangrijk is

Hyperdimensional computing is om verschillende redenen van groot belang in het onderzoek en de ontwikkeling van computersystemen:

1. Met hyperdimensional computing kunnen complexe relaties en genuanceerde patronen in gegevens effectiever worden vastgelegd dan met traditionele binaire weergaven, omdat elke dimensie verschillende aspecten of kenmerken van de gegevens kan weergeven.
2. Deze benadering is geïnspireerd op cognitieve en neurale processen. Het kan onderzoekers meer inzicht geven in hoe het menselijk brein omgaat met complexe concepten zoals geheugen, patroonherkenning en leren.
3. Deze benadering kan ontbrekende informatie beter verwerken dan binaire berekeningen, omdat kleine fouten in individuele componenten een minimale impact hebben op de algehele representatie.
4. Vectorbewerkingen zoals optellen, aftrekken en vermenigvuldigen kunnen parallel worden uitgevoerd, waardoor hyperdimensional computing zeer schaalbaar zijn.
5. De principes van hyperdimensional computing kunnen worden aangepast en aangepast aan specifieke toepassingen en gebruikssituaties.

Voordelen

Hoogdimensionale vectoren kunnen een grote hoeveelheid informatie compact representeren, waardoor er minder geheugen nodig is en informatie efficiënter kan worden opgeslagen en opgevraagd. Deze efficiëntie is vooral nuttig in situaties met beperkte rekenkracht of grootschalige gegevensverwerking.

Hyperdimensional computing biedt verschillende potentiële voordelen voor het verbeteren en efficiënter maken van kunstmatige intelligentie (AI)-systemen. Door informatie in hoogdimensionale ruimtes te coderen, kan deze nieuwe benadering complexe relaties tussen gegevenspunten vastleggen en goed generaliseren naar onbekende voorbeelden.

Dit vermogen is vooral gunstig wanneer er beperkte trainingsgegevens beschikbaar zijn om een basismodel te verfijnen.

De toekomst van hyperdimensional computing

De toekomst van hyperdimensional computing biedt veelbelovende mogelijkheden voor vooruitgang en toepassingen in diverse vakgebieden. Mogelijke richtingen en interessegebieden omvatten:

• Het vastleggen van complexe relaties en correlaties tussen sensorgegevens in het Internet of Things (IoT) en het bieden van een eenduidige weergave van sensorgegevens uit meerdere bronnen;
• Nuancering verbeteren in taalmodellering, semantisch begrip, sentimentanalyse, automatische vertaling en andere generatieve AI-bewerkingen;
• Robots helpen bij het waarnemen en interpreteren van sensorgegevens over hun omgeving en bij het nemen van beslissingen;
• Medische sensorgegevens analyseren om afwijkingen te detecteren, ziekten te voorspellen of patronen te identificeren die wijzen op specifieke aandoeningen;
• Het identificeren van geraffineerde cyberaanvalpatronen die mogelijk onopgemerkt blijven met traditionele benaderingen.

Hyperdimensionaal versus kwantum computing

Sommige experts beschouwen hyperdimensional computing als een mogelijke brug tussen klassieke computers en kwantumcomputers.

• Hyperdimensional computing is geïnspireerd op de manier waarop het menselijk brein informatie verwerkt. Er wordt gedacht dat het brein kwantumachtige processen gebruikt om informatie op te slaan en te verwerken, dus hyperdimensional computing zou een manier kunnen zijn om deze processen op een klassieke computer te simuleren.
• Zowel hyperdimensional computing als kwantum computing maken gebruik van hoogdimensionale vectoren om informatie weer te geven, wat betekent dat ze enkele gemeenschappelijke wiskundige grondslagen delen. Dit zou het mogelijk kunnen maken om hybride systemen te ontwikkelen die de sterke punten van beide benaderingen combineren.