Un nuovo supercomputer simile al cervello mira a eguagliare le dimensioni del cervello umano

Un supercomputer che dovrebbe essere messo online nell’aprile del 2024 eguaglierà il tasso stimato di operazioni nel cervello umano, secondo i ricercatori in Australia. La macchina, chiamata DeepSouth, è in grado di eseguire 228 trilioni di operazioni al secondo.

È il primo supercomputer al mondo in grado di simulare reti di neuroni e sinapsi (strutture biologiche chiave che compongono il nostro sistema nervoso) su scala del cervello umano.

DeepSouth appartiene a un approccio noto come calcolo neuromorfico, che mira a imitare i processi biologici del cervello umano. Sarà gestito dal Centro internazionale per i sistemi neuromorfici della Western Sydney University.

Il nostro cervello è la macchina informatica più sorprendente che conosciamo. Distribuendo il suo
capacità di calcolo di miliardi di piccole unità (neuroni) che interagiscono attraverso trilioni di connessioni (sinapsi), il cervello può rivaleggiare con i supercomputer più potenti del mondo, pur richiedendo solo la stessa energia utilizzata da una lampadina di un frigorifero.

I supercomputer, invece, generalmente occupano molto spazio e necessitano di grandi quantità di energia elettrica per funzionare. Del mondo supercomputer più potente, le Hewlett Packard Enterprise Frontiera, può eseguire poco più di un quintilione di operazioni al secondo. Copre 680 metri quadrati (7,300 piedi quadrati) e richiede 22.7 megawatt per funzionare.

Il nostro cervello può eseguire lo stesso numero di operazioni al secondo con soli 20 watt di potenza, pesando solo da 1.3 a 1.4 chilogrammi. Tra le altre cose, il calcolo neuromorfico mira a svelare i segreti di questa straordinaria efficienza.

Transistor ai limiti

Il 30 giugno 1945, il matematico e fisico John von Neumann ha descritto il progetto di una nuova macchina, la Computer automatico elettronico variabile discreta (Edvac). Ciò ha effettivamente definito il moderno computer elettronico come lo conosciamo.

Il mio smartphone, il laptop che sto utilizzando per scrivere questo articolo e il supercomputer più potente del mondo condividono tutti la stessa struttura fondamentale introdotta da von Neumann quasi 80 anni fa. Tutti questi hanno unità di elaborazione e memoria distinte, dove i dati e le istruzioni vengono archiviati nella memoria e calcolati da un processore.

Per decenni, il numero di transistor su un microchip è raddoppiato all’incirca ogni due anni, un’osservazione nota come Legge di Moore. Questo ci ha permesso di avere computer più piccoli ed economici.

Tuttavia, le dimensioni dei transistor si stanno avvicinando la scala atomica. A queste piccole dimensioni, la generazione eccessiva di calore è un problema, così come il fenomeno chiamato tunneling quantistico, che interferisce con il funzionamento dei transistor. Questo sta rallentando e finirà per fermare la miniaturizzazione dei transistor.

Per superare questo problema, gli scienziati stanno esplorando nuovi approcci
informatica, a partire dal potente computer che tutti abbiamo nascosto nella nostra testa, il cervello umano. Il nostro cervello non funziona secondo il modello del computer di John von Neumann. Non hanno aree di calcolo e di memoria separate.

Funzionano invece collegando miliardi di cellule nervose che comunicano informazioni sotto forma di impulsi elettrici. Le informazioni possono essere passate da un neurone all’altro attraverso una giunzione chiamata sinapsi. L’organizzazione dei neuroni e delle sinapsi nel cervello è flessibile, scalabile ed efficiente.

Quindi nel cervello, e a differenza di un computer, la memoria e il calcolo sono governati dagli stessi neuroni e sinapsi. Dalla fine degli anni '1980, gli scienziati hanno studiato questo modello con l'intenzione di importarlo nell'informatica.

Lo specchio della vita

I computer neuromorfi si basano su reti complesse di processori semplici ed elementari (che agiscono come i neuroni e le sinapsi del cervello). Il vantaggio principale di questo è che queste macchine sono intrinsecamente “paralleli”.

Ciò significa che, come con i neuroni e le sinapsi, praticamente tutti i processori di un computer possono potenzialmente funzionare simultaneamente, comunicando in tandem.

Inoltre, poiché i calcoli eseguiti dai singoli neuroni e dalle sinapsi sono molto semplici rispetto ai computer tradizionali, il consumo energetico è inferiore di ordini di grandezza. Sebbene i neuroni siano talvolta considerati unità di elaborazione e le sinapsi come unità di memoria, essi contribuiscono sia all'elaborazione che all'immagazzinamento. In altre parole, i dati si trovano già dove il calcolo lo richiede.

Ciò accelera l’elaborazione del cervello in generale perché non c’è separazione tra memoria e processore, cosa che nelle macchine classiche (von Neumann) provoca un rallentamento. Ma evita anche la necessità di svolgere un compito specifico di accesso ai dati da un componente della memoria principale, come accade nei sistemi informatici convenzionali e consuma una notevole quantità di energia.

I principi che abbiamo appena descritto sono la principale ispirazione per DeepSouth. Questo non è l'unico sistema neuromorfico attualmente attivo. Vale la pena menzionare il Progetto Cervello Umano (HBP), finanziato con l'an Iniziativa dell'UE. L’HBP è stato operativo dal 2013 al 2023 e ha portato a BrainScaleS, una macchina situata a Heidelberg, in Germania, che emula il modo in cui funzionano i neuroni e le sinapsi.

BrainScaleS può simulare il modo in cui i neuroni “si attivano”, il modo in cui un impulso elettrico viaggia lungo un neurone nel nostro cervello. Ciò renderebbe BrainScaleS un candidato ideale per studiare la meccanica dei processi cognitivi e, in futuro, i meccanismi alla base di gravi malattie neurologiche e neurodegenerative.

Poiché sono progettati per imitare il cervello reale, i computer neuromorfici potrebbero rappresentare l’inizio di una svolta. Offrendo una potenza di calcolo sostenibile e conveniente e consentendo ai ricercatori di valutare modelli di sistemi neurologici, rappresentano una piattaforma ideale per una vasta gamma di applicazioni. Hanno il potenziale sia per far avanzare la nostra comprensione del cervello che per offrire nuovi approcci all’intelligenza artificiale.

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

Immagine di credito: Marian Anbu Juwan / Pixabay

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• Fonte: https://singularityhub.com/2023/12/20/a-new-brain-like-supercomputer-aims-to-match-the-scale-of-the-human-brain/