En ny hjernelignende supercomputer har til formål at matche omfanget af den menneskelige hjerne

En ny hjernelignende supercomputer har til formål at matche omfanget af den menneskelige hjerne

Tidsstempel: 20. december 2023 kl. 10:00
A New Brain-Like Supercomputer Aims to Match the Scale of the Human Brain PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

En supercomputer, der er planlagt til at gå online i april 2024, vil konkurrere med den anslåede hastighed af operationer i den menneskelige hjerne, ifølge forskere i Australien. Maskinen, kaldet DeepSouth, er i stand til at udføre 228 billioner operationer i sekundet.

Det er verdens første supercomputer, der er i stand til at simulere netværk af neuroner og synapser (nøgle biologiske strukturer, der udgør vores nervesystem) på størrelse med den menneskelige hjerne.

DeepSouth hører til en tilgang kendt som neuromorfisk databehandling, som har til formål at efterligne den menneskelige hjernes biologiske processer. Det vil blive kørt fra International Center for Neuromorphic Systems ved Western Sydney University.

Vores hjerne er den mest fantastiske computer, vi kender. Ved at distribuere sin
regnekraft til milliarder af små enheder (neuroner), der interagerer gennem billioner af forbindelser (synapser), kan hjernen konkurrere med de mest kraftfulde supercomputere i verden, mens den kun kræver den samme strøm, som en køleskabspære bruger.

Supercomputere optager i mellemtiden generelt masser af plads og har brug for store mængder elektrisk strøm for at køre. verdens den mest kraftfulde supercomputer, Hewlett Packard Enterprise Frontier, kan udføre lidt over en kvintillion operationer i sekundet. Den dækker 680 kvadratmeter (7,300 kvadratfod) og kræver 22.7 megawatt for at køre.

Vores hjerner kan udføre det samme antal operationer i sekundet med kun 20 watt effekt, mens de kun vejer 1.3 til 1.4 kg. Blandt andet sigter neuromorphic computing på at låse op for hemmelighederne bag denne fantastiske effektivitet.

Transistorer ved grænserne

Den 30. juni 1945, matematikeren og fysikeren John von Neumann beskrev designet af en ny maskine, den Elektronisk diskret variabel automatisk computer (Edvac). Dette definerede effektivt den moderne elektroniske computer, som vi kender den.

Min smartphone, den bærbare computer, jeg bruger til at skrive denne artikel, og den mest kraftfulde supercomputer i verden deler alle den samme grundlæggende struktur, som blev introduceret af von Neumann for næsten 80 år siden. Disse har alle forskellige behandlings- og hukommelsesenheder, hvor data og instruktioner gemmes i hukommelsen og beregnes af en processor.

I årtier fordobledes antallet af transistorer på en mikrochip cirka hvert andet år, en observation kendt som Moores lov. Dette gav os mulighed for at have mindre og billigere computere.

Imidlertid nærmer transistorstørrelserne sig nu den atomare skala. Ved disse små størrelser er overdreven varmeudvikling et problem, ligesom et fænomen kaldet kvantetunneling, som forstyrrer transistorernes funktion. Dette er ved at bremse og vil i sidste ende standse transistorminiaturisering.

For at overvinde dette problem udforsker forskere nye tilgange til
computing, startende fra den kraftfulde computer, vi alle har gemt i vores hoveder, den menneskelige hjerne. Vores hjerner fungerer ikke efter John von Neumanns model af computeren. De har ikke separate computer- og hukommelsesområder.

De virker i stedet ved at forbinde milliarder af nerveceller, der kommunikerer information i form af elektriske impulser. Oplysninger kan videregives fra en neuron til den næste gennem et kryds kaldet en synapse. Organiseringen af ​​neuroner og synapser i hjernen er fleksibel, skalerbar og effektiv.

Så i hjernen - og i modsætning til i en computer - er hukommelse og beregning styret af de samme neuroner og synapser. Siden slutningen af ​​1980'erne har videnskabsmænd studeret denne model med den hensigt at importere den til computere.

Imitation of Life

Neuromorfe computere er baseret på indviklede netværk af simple, elementære processorer (som fungerer som hjernens neuroner og synapser). Den største fordel ved dette er, at disse maskiner er i sagens natur "parallelle".

Det betyder at, som med neuroner og synapser, stort set alle processorer i en computer kan potentielt fungere samtidigt og kommunikere i tandem.

Fordi beregningerne udført af individuelle neuroner og synapser er meget enkle sammenlignet med traditionelle computere, er energiforbruget desuden størrelsesordener mindre. Selvom neuroner nogle gange opfattes som behandlingsenheder og synapser som hukommelsesenheder, bidrager de til både behandling og lagring. Med andre ord er data allerede placeret, hvor beregningen kræver det.

Dette fremskynder hjernens databehandling generelt, fordi der ikke er nogen adskillelse mellem hukommelse og processor, hvilket i klassiske (von Neumann) maskiner forårsager en opbremsning. Men det undgår også behovet for at udføre en specifik opgave med at få adgang til data fra en hovedhukommelseskomponent, som det sker i konventionelle computersystemer og bruger en betydelig mængde energi.

De principper, vi lige har beskrevet, er hovedinspirationen for DeepSouth. Dette er ikke det eneste neuromorfe system, der er aktivt i øjeblikket. Det er værd at nævne Human Brain Project (HBP), finansieret under en EU-initiativ. HBP var operationelt fra 2013 til 2023 og førte til BrainScaleS, en maskine placeret i Heidelberg, Tyskland, der emulerer den måde, neuroner og synapser fungerer på.

Hjerneskalaer kan simulere, hvordan neuroner "spidser", den måde, som en elektrisk impuls bevæger sig langs en neuron i vores hjerner. Dette ville gøre BrainScaleS til en ideel kandidat til at undersøge mekanikken i kognitive processer og i fremtiden mekanismer bag alvorlige neurologiske og neurodegenerative sygdomme.

Fordi de er konstrueret til at efterligne faktiske hjerner, kan neuromorfe computere være begyndelsen på et vendepunkt. De tilbyder bæredygtig og overkommelig computerkraft og giver forskere mulighed for at evaluere modeller af neurologiske systemer, og de er en ideel platform til en række applikationer. De har potentialet til både at fremme vores forståelse af hjernen og tilbyde nye tilgange til kunstig intelligens.

Denne artikel er genudgivet fra The Conversation under en Creative Commons-licens. Læs oprindelige artikel.

Billede Credit: marian anbu juwan / Pixabay

Tidsstempel:

Mere fra Singularitet Hub