Innovatie & Strategie

Analytics
De tweede golf

De tweede golf

Niet alles kan tegen de analoge computer op.

Analoge computer © RWS
26 augustus 2020

Ik ben nog uit de tijd dat je via een bakelieten telefoon de computeroperator moest bellen om met het schaamrood op de kaken te bekennen dat je een tikfout in een differentiaalvergelijking had gemaakt, omdat je je eigen priegelhandschrift in voetnootformaat op het A0-vel toch verkeerd had gelezen. De output was een gasbuis waarop analoog de oplossingen werden geschilderd. Dan nam je daar een foto van met een speciale camera en dat resultaat kon in je onderzoeksverslag.

Analoog ging het allemaal makkelijker: je bouwde de vergelijkingen gewoon fysiek na. Destijds kon niets tegen de analoge computer op. Dat lag ook aan de problemen. Denk aan processen die met geavanceerde wiskundige modellen worden beschreven; de koers van een schip, simulatie van vliegen, of de piekhoogte en het piekmoment van de IC-bezettingsgraad door COVID-19-patiënten. Een potmeter is een in te stellen coëfficiënt, een differentiator is het nemen van de afgeleide, en een integrator het omgekeerde. Zo kon je hele stelsels differentiaal- en integraalvergelijkingen bouwen die je dan door middel van een ingangsstroom kon oplossen door naar de output op een plotter of gasbuis te kijken.

Als een probleem zich door een handvol differentiaalvergelijkingen laat modelleren, zoals hoe een virus door een populatie heengaat, kun je nu natuurlijk beter een normale computer gebruiken. Maar voor heel specifieke complexe issues, is de oerkracht van de analoge computer herontdekt. Complexe neuromorfologische en cytomorfologische engineering kun je ook doen op daartoe speciaal ontworpen analoge systemen zoals we dat vroeger ook deden. Dat zijn disciplines waar men een biologische oplossing probeert te implementeren in plaats van een digitale.

Bijvoorbeeld ruiken is een heel complex biologisch proces waarbij zelfs kwantumeffecten meespelen om het te kunnen verklaren. In maart 2020 presenteerde Intel zijn Pohoiki Springs-systeem: een neuromorfologisch systeem met 100 miljoen neuronen. Met een kleine trainingsset leerden ze het ding bepaalde stoffen te ruiken. Een aantal geursensoren werd blootgesteld aan tien gevaarlijke stoffen, zoals methaan en ammoniak.

Met de output van de geursensoren werd het systeem getraind, en er was maar één sample van elke chemische stof nodig om het Pohoiki Springs-systeem in te leren. Daarna was het mogelijk de geuren te detecteren, ook als je daar andere dingen bij mengde. De analoge aanpak kent natuurlijk allerlei nadelen, maar ook grote voordelen: het is snel en energiezuinig. Bovenal is het superieur aan een digitale oplossing, net als vroeger eigenlijk, maar dan heel anders. 

De tweede golf komt eraan! Klinkt bekend?

Magazine AG Connect

Dit artikel is ook gepubliceerd in het magazine van AG Connect (augustusnummer, 2020). Wil je alle artikelen uit dit nummer lezen, klik dan hier voor de inhoudsopgave.

Reactie toevoegen