{"id":8771,"date":"2025-02-20T13:02:43","date_gmt":"2025-02-20T12:02:43","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/neuromorphic-computing-gehirninspirierte-computertechnologie\/"},"modified":"2025-02-20T13:02:43","modified_gmt":"2025-02-20T12:02:43","slug":"obliczenia-neuromorficzne-technologia-komputerowa-inspirowana-mozgiem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/neuromorphic-computing-gehirninspirierte-computertechnologie\/","title":{"rendered":"Komputery neuromorficzne: technologia przysz\u0142o\u015bci inspirowana m\u00f3zgiem"},"content":{"rendered":"

Wprowadzenie do oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Obliczenia neuromorficzne to fascynuj\u0105ce podej\u015bcie do technologii komputerowej, kt\u00f3re ma na celu na\u015bladowanie sposobu dzia\u0142ania ludzkiego m\u00f3zgu. Ta innowacyjna technologia obiecuje zasadniczo zmieni\u0107 spos\u00f3b, w jaki projektujemy i u\u017cywamy komputer\u00f3w. W przeciwie\u0144stwie do konwencjonalnych komputer\u00f3w opartych na architekturze Von Neumanna, systemy neuromorficzne s\u0105 wzorowane na strukturze i funkcjonowaniu biologicznych sieci neuronowych.<\/p>\n

Historia i rozw\u00f3j oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Koncepcja oblicze\u0144 neuromorficznych zosta\u0142a opracowana przez Carvera Meada w latach 80. ubieg\u0142ego wieku. Od tego czasu rozwin\u0119\u0142a si\u0119 ona w obiecuj\u0105c\u0105 dziedzin\u0119 bada\u0144, kt\u00f3ra zaciera granice mi\u0119dzy neuronauk\u0105, technologi\u0105 komputerow\u0105 i sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Celem jest stworzenie system\u00f3w komputerowych, kt\u00f3re s\u0105 tak wydajne, elastyczne i pot\u0119\u017cne jak ludzki m\u00f3zg.<\/p>\n

W ostatnich dziesi\u0119cioleciach znacz\u0105ce post\u0119py w technologii p\u00f3\u0142przewodnikowej i materia\u0142oznawstwie przyczyni\u0142y si\u0119 do rozwoju chip\u00f3w neuromorficznych. Firmy takie jak IBM, Intel i Qualcomm intensywnie inwestuj\u0105 w badania i rozw\u00f3j tej technologii, co sprzyja wdra\u017caniu system\u00f3w neuromorficznych w zastosowaniach komercyjnych.<\/p>\n

Charakterystyka system\u00f3w neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Kluczow\u0105 cech\u0105 system\u00f3w neuromorficznych jest ich zdolno\u015b\u0107 do r\u00f3wnoleg\u0142ego przetwarzania informacji. Podczas gdy tradycyjne komputery przetwarzaj\u0105 zadania sekwencyjnie, chipy neuromorficzne mog\u0105 wykonywa\u0107 du\u017c\u0105 liczb\u0119 operacji jednocze\u015bnie. Umo\u017cliwia to znacznie wi\u0119ksz\u0105 szybko\u015b\u0107 przetwarzania w przypadku z\u0142o\u017conych zada\u0144, takich jak rozpoznawanie wzorc\u00f3w lub przetwarzanie mowy.<\/p>\n

Przetwarzanie r\u00f3wnoleg\u0142e<\/h3>
\nSystemy neuromorficzne wykorzystuj\u0105 architektur\u0119, kt\u00f3ra umo\u017cliwia jednoczesn\u0105 obs\u0142ug\u0119 kilku proces\u00f3w. Jest to por\u00f3wnywalne ze sposobem dzia\u0142ania ludzkiego m\u00f3zgu, kt\u00f3ry przetwarza informacje r\u00f3wnolegle, zapewniaj\u0105c w ten spos\u00f3b szybk\u0105 reakcj\u0119.<\/p>\n

Efektywno\u015b\u0107 energetyczna<\/h3>
\nPrzetwarzanie r\u00f3wnoleg\u0142e przyczynia si\u0119 nie tylko do szybko\u015bci, ale tak\u017ce do efektywno\u015bci energetycznej. Chipy neuromorficzne wymagaj\u0105 znacznie mniej energii ni\u017c konwencjonalne procesory, co czyni je idealnymi do stosowania w systemach mobilnych i wbudowanych.<\/p>\n

Architektura komputer\u00f3w neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Architektura komputer\u00f3w neuromorficznych r\u00f3\u017cni si\u0119 zasadniczo od konwencjonalnych system\u00f3w. Zamiast wyra\u017anego oddzielenia procesora od pami\u0119ci, jak ma to miejsce w architekturze Von Neumanna, uk\u0142ady neuromorficzne integruj\u0105 przetwarzanie i przechowywanie danych bezpo\u015brednio w sztucznych neuronach. Takie podej\u015bcie znacznie zmniejsza zu\u017cycie energii i umo\u017cliwia bardziej wydajne przetwarzanie danych.<\/p>\n

Integracja procesora i pami\u0119ci<\/h3>
\nW systemach neuromorficznych jednostki przetwarzaj\u0105ce i pami\u0119\u0107 s\u0105 po\u0142\u0105czone w sztucznych neuronach. Eliminuje to czasoch\u0142onny transfer danych mi\u0119dzy procesorem a pami\u0119ci\u0105, co poprawia og\u00f3ln\u0105 wydajno\u015b\u0107 systemu.<\/p>\n

Zdolno\u015b\u0107 adaptacji<\/h3>
\nArchitektura umo\u017cliwia systemom dynamiczne dostosowywanie si\u0119 do nowych informacji i zada\u0144. Ta elastyczno\u015b\u0107 jest znacz\u0105c\u0105 przewag\u0105 nad tradycyjnymi komputerami, kt\u00f3re cz\u0119sto s\u0105 sztywne i mniej elastyczne.<\/p>\n

Elektroniczne neurony i synapsy<\/h2><\/p>\n

Sztuczne neurony i synapsy s\u0105 kluczowym elementem komputer\u00f3w neuromorficznych. Te elektroniczne komponenty na\u015bladuj\u0105 funkcjonowanie swoich biologicznych odpowiednik\u00f3w. Sztuczne neurony mog\u0105 odbiera\u0107, przetwarza\u0107 i przesy\u0142a\u0107 sygna\u0142y elektryczne, podobnie jak kom\u00f3rki nerwowe w m\u00f3zgu. Po\u0142\u0105czenia mi\u0119dzy tymi neuronami, sztuczne synapsy, mog\u0105 regulowa\u0107 swoj\u0105 si\u0142\u0119, co umo\u017cliwia procesy uczenia si\u0119 i zdolno\u015b\u0107 adaptacji.<\/p>\n

Zdolno\u015b\u0107 uczenia si\u0119<\/h3>
\nDostosowuj\u0105c wagi synaps, systemy neuromorficzne mog\u0105 uczy\u0107 si\u0119 i dostosowywa\u0107 do zmieniaj\u0105cych si\u0119 warunk\u00f3w. Jest to podobne do procesu uczenia si\u0119 w ludzkim m\u00f3zgu, w kt\u00f3rym synapsy s\u0105 wzmacniane lub os\u0142abiane w celu zintegrowania nowych informacji.<\/p>\n

Przetwarzanie sygna\u0142u<\/h3>
\nSztuczne neurony s\u0105 w stanie przetwarza\u0107 i przesy\u0142a\u0107 z\u0142o\u017cone sygna\u0142y, co stanowi podstaw\u0119 zaawansowanych aplikacji, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy.<\/p>\n

Wyzwania w rozwoju sprz\u0119tu neuromorficznego<\/h2><\/p>\n

Rozw\u00f3j sprz\u0119tu neuromorficznego stawia przed in\u017cynierami powa\u017cne wyzwania. Konieczne jest opracowanie nowych materia\u0142\u00f3w i technik produkcji w celu odtworzenia z\u0142o\u017conych struktur biologicznych sieci neuronowych. Post\u0119py w nanotechnologii i nowe materia\u0142y p\u00f3\u0142przewodnikowe odgrywaj\u0105 tu decyduj\u0105c\u0105 rol\u0119.<\/p>\n

Nauka o materia\u0142ach<\/h3>
\nBadania nad nowymi materia\u0142ami, kt\u00f3re poprawiaj\u0105 elastyczno\u015b\u0107 i wydajno\u015b\u0107 system\u00f3w neuromorficznych, s\u0105 kluczowym obszarem bada\u0144. Materia\u0142y takie jak grafen i nowe zwi\u0105zki p\u00f3\u0142przewodnikowe oferuj\u0105 obiecuj\u0105ce podej\u015bcia do poprawy wydajno\u015bci chip\u00f3w neuromorficznych.<\/p>\n

Techniki produkcji<\/h3>
\nProdukcja chip\u00f3w neuromorficznych wymaga precyzyjnych technik produkcyjnych w celu wytworzenia z\u0142o\u017conych struktur o wystarczaj\u0105cym rozmiarze i g\u0119sto\u015bci. Post\u0119py w mikro- i nanoprodukcji maj\u0105 kluczowe znaczenie dla skalowalnej produkcji tych system\u00f3w.<\/p>\n

Algorytmy i modele oprogramowania dla oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Kolejnym wa\u017cnym aspektem oblicze\u0144 neuromorficznych jest opracowanie odpowiednich algorytm\u00f3w i modeli oprogramowania. Musz\u0105 one by\u0107 w stanie optymalnie wykorzysta\u0107 unikalne w\u0142a\u015bciwo\u015bci sprz\u0119tu neuromorficznego. Spiking neural networks (SNN) s\u0105 przyk\u0142adem takich modeli, kt\u00f3re na\u015bladuj\u0105 czasow\u0105 dynamik\u0119 biologicznych sieci neuronowych.<\/p>\n

Sieci neuronowe typu spiking (SNN)<\/h3>
\nSieci SNN wykorzystuj\u0105 sygna\u0142y wyzwalane czasowo do przetwarzania informacji, co poprawia wydajno\u015b\u0107 energetyczn\u0105 i szybko\u015b\u0107 przetwarzania. Sieci te s\u0105 szczeg\u00f3lnie odpowiednie dla aplikacji, kt\u00f3re wymagaj\u0105 szybkiej reakcji na dane zale\u017cne od czasu.<\/p>\n

Uczenie maszynowe<\/h3>
\nSystemy neuromorficzne mog\u0105 by\u0107 dalej optymalizowane poprzez uczenie maszynowe, rozpoznaj\u0105c wzorce i korelacje z du\u017cych ilo\u015bci danych. Umo\u017cliwia to personalizacj\u0119 aplikacji i usprawnienie proces\u00f3w decyzyjnych.<\/p>\n

Obszary zastosowa\u0144 oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Potencjalne obszary zastosowa\u0144 oblicze\u0144 neuromorficznych s\u0105 zr\u00f3\u017cnicowane i obiecuj\u0105ce. W sztucznej inteligencji mo\u017ce to prowadzi\u0107 do bardziej wydajnych i realistycznych algorytm\u00f3w uczenia si\u0119. W dziedzinie robotyki systemy neuromorficzne mog\u0105 prowadzi\u0107 do bardziej elastycznych i zdolnych do adaptacji maszyn, kt\u00f3re s\u0105 w stanie lepiej radzi\u0107 sobie z nieprzewidywalnymi sytuacjami.<\/p>\n

Sztuczna inteligencja<\/h3>
\nObliczenia neuromorficzne mog\u0105 nap\u0119dza\u0107 rozw\u00f3j zaawansowanych system\u00f3w sztucznej inteligencji, kt\u00f3re s\u0105 w stanie wydajniej i dok\u0142adniej wykonywa\u0107 z\u0142o\u017cone zadania, takie jak przetwarzanie mowy i obrazu. Prowadzi to do zastosowa\u0144 w takich obszarach jak autonomiczna jazda, spersonalizowani asystenci i inteligentne systemy nadzoru.<\/p>\n

Robotyka<\/h3>
\nW robotyce systemy neuromorficzne umo\u017cliwiaj\u0105 lepsz\u0105 integracj\u0119 czujnik\u00f3w i podejmowanie decyzji. Roboty mog\u0105 szybciej i bardziej precyzyjnie reagowa\u0107 na zmiany w swoim otoczeniu, co rozszerza zakres ich zastosowa\u0144.<\/p>\n

Technologia medyczna<\/h3>
\nObliczenia neuromorficzne otwieraj\u0105 r\u00f3wnie\u017c nowe mo\u017cliwo\u015bci w technologii medycznej. Przyk\u0142adowo, protezy neuromorficzne mog\u0142yby bardziej naturalnie wsp\u00f3\u0142dzia\u0142a\u0107 z ludzkim uk\u0142adem nerwowym, poprawiaj\u0105c tym samym jako\u015b\u0107 \u017cycia pacjent\u00f3w. W przetwarzaniu obrazu i rozpoznawaniu wzorc\u00f3w technologia ta obiecuje szybsze i dok\u0142adniejsze wyniki, co mo\u017ce przynie\u015b\u0107 ogromne korzy\u015bci w takich obszarach, jak diagnostyka medyczna.<\/p>\n

Internet rzeczy (IoT)<\/h3>
\nKolejnym obiecuj\u0105cym obszarem zastosowa\u0144 jest Internet Rzeczy (IoT). Chipy neuromorficzne mog\u0105 by\u0107 idealne do stosowania w urz\u0105dzeniach sieciowych i czujnikach ze wzgl\u0119du na ich efektywno\u015b\u0107 energetyczn\u0105 i zdolno\u015b\u0107 adaptacji. Mog\u0142yby one wykonywa\u0107 z\u0142o\u017cone analizy danych bezpo\u015brednio w miejscu ich gromadzenia, zmniejszaj\u0105c op\u00f3\u017anienia i poprawiaj\u0105c prywatno\u015b\u0107.<\/p>\n

Przemys\u0142 motoryzacyjny<\/h3>
\nObliczenia neuromorficzne mog\u0105 nap\u0119dza\u0107 rozw\u00f3j autonomicznych pojazd\u00f3w w przemy\u015ble motoryzacyjnym. Zdolno\u015b\u0107 do szybkiego przetwarzania danych z czujnik\u00f3w i dostosowywania si\u0119 do nowych sytuacji sprawia, \u017ce systemy neuromorficzne s\u0105 szczeg\u00f3lnie odpowiednie dla z\u0142o\u017conych wymaga\u0144 autonomicznej jazdy.<\/p>\n

Zalety oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Obliczenia neuromorficzne oferuj\u0105 liczne zalety w por\u00f3wnaniu z tradycyjnymi architekturami komputerowymi:<\/p>\n

- Wysoka wydajno\u015b\u0107 energetyczna: Zintegrowane przetwarzanie i przechowywanie minimalizuje straty energii.
\n- Szybkie przetwarzanie danych: Przetwarzanie r\u00f3wnoleg\u0142e umo\u017cliwia szybkie przetwarzanie z\u0142o\u017conych zada\u0144.
\n- Zdolno\u015b\u0107 adaptacji: Systemy mog\u0105 dynamicznie dostosowywa\u0107 si\u0119 do nowych danych i wymaga\u0144.
\n- Skalowalno\u015b\u0107: Modu\u0142owa struktura system\u00f3w neuromorficznych umo\u017cliwia \u0142atwe skalowanie do r\u00f3\u017cnych zastosowa\u0144.<\/p>\n

Wyzwania i perspektywy na przysz\u0142o\u015b\u0107<\/h2><\/p>\n

Pomimo swojego ogromnego potencja\u0142u, obliczenia neuromorficzne wci\u0105\u017c stoj\u0105 przed wieloma wyzwaniami. Skalowanie system\u00f3w neuromorficznych do rozmiaru i z\u0142o\u017cono\u015bci ludzkiego m\u00f3zgu jest ogromnym wyzwaniem technicznym. Integracja sprz\u0119tu neuromorficznego z istniej\u0105cymi systemami komputerowymi i opracowanie odpowiednich paradygmat\u00f3w programowania to r\u00f3wnie\u017c aktualne tematy badawcze.<\/p>\n

Kolejnym wa\u017cnym aspektem jest wydajno\u015b\u0107 energetyczna. Cho\u0107 systemy neuromorficzne ju\u017c teraz s\u0105 znacznie bardziej energooszcz\u0119dne ni\u017c konwencjonalne komputery, to wci\u0105\u017c pozostaje wiele do zrobienia. Ludzki m\u00f3zg zu\u017cywa tylko oko\u0142o 20 wat\u00f3w energii, podczas gdy nawet najbardziej wydajne chipy neuromorficzne s\u0105 jeszcze daleko w tyle.<\/p>\n

Badania w dziedzinie oblicze\u0144 neuromorficznych post\u0119puj\u0105 bardzo szybko. G\u0142\u00f3wne firmy technologiczne, takie jak IBM, Intel i Qualcomm, intensywnie inwestuj\u0105 w rozw\u00f3j chip\u00f3w neuromorficznych. Instytucje badawcze i uniwersytety na ca\u0142ym \u015bwiecie r\u00f3wnie\u017c intensywnie pracuj\u0105 nad dalszym rozwojem tej technologii.<\/p>\n

Skalowanie i integracja<\/h3>
\nSkalowanie system\u00f3w neuromorficznych wymaga innowacyjnego podej\u015bcia do rozwoju sprz\u0119tu i oprogramowania. Celem jest odtworzenie z\u0142o\u017cono\u015bci ludzkiego m\u00f3zgu w celu zmaksymalizowania wydajno\u015bci neuromorficznych system\u00f3w komputerowych.<\/p>\n

Poprawa efektywno\u015bci energetycznej<\/h3>
\nKluczowym celem bada\u0144 jest zmniejszenie zu\u017cycia energii. Dzi\u0119ki optymalizacji w\u0142a\u015bciwo\u015bci materia\u0142\u00f3w i projekt\u00f3w obwod\u00f3w, systemy neuromorficzne maj\u0105 sta\u0107 si\u0119 jeszcze bardziej energooszcz\u0119dne, dzi\u0119ki czemu b\u0119d\u0105 mog\u0142y by\u0107 wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowa\u0144.<\/p>\n

Rola oblicze\u0144 neuromorficznych w neuronauce<\/h2><\/p>\n

Jednym z interesuj\u0105cych aspekt\u00f3w oblicze\u0144 neuromorficznych jest ich potencjalna rola w badaniach nad ludzkim m\u00f3zgiem. Odtwarzaj\u0105c struktury i procesy neuronalne, systemy neuromorficzne mog\u0142yby s\u0142u\u017cy\u0107 jako platformy testowe dla teorii neuronaukowych, a tym samym przyczynia\u0107 si\u0119 do lepszego zrozumienia dzia\u0142ania m\u00f3zgu.<\/p>\n

Pomagaj\u0105 one neuronaukowcom symulowa\u0107 z\u0142o\u017con\u0105 dynamik\u0119 aktywno\u015bci neuron\u00f3w, co z kolei mo\u017ce wspiera\u0107 rozw\u00f3j innowacyjnych terapii chor\u00f3b neurologicznych.<\/p>\n

Etyczne implikacje oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Wa\u017cnym tematem dyskusji s\u0105 r\u00f3wnie\u017c etyczne implikacje tej technologii. W miar\u0119 jak sztuczne systemy coraz bardziej zbli\u017caj\u0105 si\u0119 do funkcjonowania ludzkiego m\u00f3zgu, pojawiaj\u0105 si\u0119 pytania o natur\u0119 \u015bwiadomo\u015bci i ludzkiego poznania. Te filozoficzne i etyczne rozwa\u017cania b\u0119d\u0105 towarzyszy\u0107 rozwojowi i wykorzystaniu system\u00f3w neuromorficznych w przysz\u0142o\u015bci.<\/p>\n

Kwestie takie jak odpowiedzialno\u015b\u0107 za decyzje podejmowane przez systemy neuromorficzne i wp\u0142yw na rynek pracy maj\u0105 kluczowe znaczenie. Wa\u017cne jest, aby opracowa\u0107 wytyczne etyczne w celu zapewnienia odpowiedzialnego korzystania z tej technologii.<\/p>\n

Perspektywy na przysz\u0142o\u015b\u0107 i potencja\u0142 oblicze\u0144 neuromorficznych<\/h2><\/p>\n

Podsumowuj\u0105c, obliczenia neuromorficzne to fascynuj\u0105ca i obiecuj\u0105ca dziedzina bada\u0144, kt\u00f3ra mo\u017ce zasadniczo zmieni\u0107 technologi\u0119 komputerow\u0105. \u0141\u0105czy w sobie spostrze\u017cenia z neuronauki, in\u017cynierii komputerowej i sztucznej inteligencji, tworz\u0105c systemy, kt\u00f3re s\u0105 bardziej wydajne, elastyczne i pot\u0119\u017cne ni\u017c konwencjonalne komputery. Cho\u0107 wci\u0105\u017c istnieje wiele wyzwa\u0144 do pokonania, obliczenia neuromorficzne mog\u0105 doprowadzi\u0107 do prze\u0142omowych post\u0119p\u00f3w w r\u00f3\u017cnych dziedzinach technologii w nadchodz\u0105cych latach i dziesi\u0119cioleciach oraz poszerzy\u0107 nasze rozumienie inteligencji i poznania.<\/p>\n

Trwaj\u0105ce badania i zacie\u015bniaj\u0105ca si\u0119 wsp\u00f3\u0142praca mi\u0119dzy \u015brodowiskiem akademickim, przemys\u0142em i instytucjami etycznymi b\u0119d\u0105 mia\u0142y kluczowe znaczenie dla uwolnienia pe\u0142nego potencja\u0142u system\u00f3w neuromorficznych przy jednoczesnym zminimalizowaniu potencjalnych zagro\u017ce\u0144. W miar\u0119 post\u0119pu technologicznego systemy neuromorficzne mog\u0105 odgrywa\u0107 kluczow\u0105 rol\u0119 w kszta\u0142towaniu cyfrowej przysz\u0142o\u015bci i wyznacza\u0107 nowe standardy w technologii komputerowej.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Odkryj neuromorphic computing - innowacyjn\u0105 technologi\u0119, kt\u00f3ra rewolucjonizuje komputery wzorowane na ludzkim m\u00f3zgu. Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej o jej dzia\u0142aniu, zastosowaniach i przysz\u0142ym potencjale.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":8770,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[732],"tags":[],"class_list":["post-8771","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-lexikon"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"4841","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":null,"_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":["webhostinglogo.png"],"litespeed_vpi_list_mobile":["webhostinglogo.png"],"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Neuromorphic Computing","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"8770","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8771","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8771"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8771\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8770"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8771"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8771"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8771"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}