脳に似た新しいスーパーコンピューター、人間の脳の規模に匹敵することを目指す

2024 年 XNUMX 月に稼動予定のスーパーコンピューターは、人間の脳の推定動作速度に匹敵します。 オーストラリアの研究者によると。 DeepSouth と呼ばれるこのマシンは、228 秒あたり XNUMX 兆回の演算を実行できます。

これは、ニューロンとシナプス (神経系を構成する重要な生物学的構造) のネットワークを人間の脳の規模でシミュレートできる世界初のスーパーコンピューターです。

DeepSouth はアプローチに属します ニューロモーフィック コンピューティングとして知られる、人間の脳の生物​​学的プロセスを模倣することを目的としています。これは、西シドニー大学のニューロモーフィック システム国際センターによって運営されます。

私たちの脳は、私たちが知っている中で最も素晴らしいコンピューティング マシンです。それを配布することで、
数兆の接続 (シナプス) を介して相互作用する数十億の小さなユニット (ニューロン) に演算能力を与えることで、脳は冷蔵庫のランプの電球と同じ電力しか必要とせずに、世界で最も強力なスーパーコンピューターに匹敵することができます。

一方、スーパーコンピューターは一般に多くのスペースを占有し、実行するには大量の電力が必要です。世界の 最も強力なスーパーコンピューター ヒューレット・パッカード エンタープライズ フロンティア、680 秒あたり 7,300 京をわずかに超える操作を実行できます。面積は 22.7 平方メートル (XNUMX 平方フィート) で、稼働には XNUMX メガワットが必要です。

私たちの脳は、わずか 20 ～ 1.3 キログラムの重さでありながら、わずか 1.4 ワットの電力で XNUMX 秒あたり同じ回数の処理を実行できます。とりわけ、ニューロモーフィック コンピューティングは、この驚くべき効率性の秘密を解明することを目的としています。

限界に達したトランジスタ

30 年 1945 月 XNUMX 日、数学者で物理学者 ジョン・フォン・ノイマン 新しい機械の設計について説明しました。 電子離散変数自動計算機 (Edvac)。これは、私たちが知っている現代の電子コンピューターを効果的に定義しました。

私のスマートフォン、この記事を書くために使用しているラップトップ、そして世界で最も強力なスーパーコンピューターはすべて、ほぼ 80 年前にフォン・ノイマンによって導入された同じ基本構造を共有しています。 これらはすべて、個別の処理ユニットとメモリユニットを備えています、データと命令はメモリに保存され、プロセッサによって計算されます。

何十年もの間、マイクロチップ上のトランジスタの数は約 XNUMX 年ごとに XNUMX 倍になりました。 ムーアの法則として知られる観察。これにより、より小型で安価なコンピューターを使用できるようになりました。

しかし、現在ではトランジスタのサイズは近づきつつあります。 原子スケール。このような小さなサイズでは、トランジスタの機能を妨げる量子トンネルと呼ばれる現象と同様に、過剰な発熱が問題になります。 これは減速しています そして最終的にはトランジスタの微細化を止めるでしょう。

この問題を克服するために、科学者たちは新しいアプローチを模索しています。
コンピューティング、私たち全員が頭の中に隠している強力なコンピューター、人間の脳から始まります。私たちの脳は、ジョン・フォン・ノイマンのコンピューターモデルに従っては機能しません。個別のコンピューティング領域とメモリ領域はありません。

代わりに、電気インパルスの形で情報を伝達する数十億の神経細胞を接続することによって機能します。情報を渡すことができるのは、 XNUMX つのニューロンがシナプスと呼ばれる接合部を介して次のニューロンに伝達される。脳内のニューロンとシナプスの組織は、柔軟で拡張性があり、効率的です。

したがって、コンピューターとは異なり、脳では、記憶と計算は同じニューロンとシナプスによって制御されます。 1980 年代後半以来、科学者はこのモデルをコンピューティングに導入することを目的として研究してきました。

生命の模倣

ニューロモーフィック コンピューターは、単純な基本プロセッサ (脳のニューロンやシナプスのように機能する) の複雑なネットワークに基づいています。この主な利点は、これらのマシンが 本質的に「平行」です。

この意味は、 ニューロンやシナプスと同様に、コンピュータ内の事実上すべてのプロセッサが同時に動作し、連携して通信する可能性があります。

さらに、個々のニューロンやシナプスによって実行される計算は従来のコンピューターに比べて非常に単純であるため、エネルギー消費は桁違いに小さくなります。ニューロンは処理ユニット、シナプスは記憶ユニットと考えられることもありますが、ニューロンは処理と記憶の両方に貢献します。言い換えれば、データは計算に必要な場所にすでに配置されています。

これにより、古典的な (ノイマン型) マシンでは速度低下の原因となるメモリとプロセッサーの間に分離がないため、一般に脳のコンピューティングが高速化されます。しかし、従来のコンピューティング システムで発生し、かなりの量のエネルギーを消費するような、メイン メモリ コンポーネントからデータにアクセスするという特定のタスクを実行する必要性も回避されます。

ここまで説明した原則は、DeepSouth の主なインスピレーションです。現在活動しているニューロモーフィック システムはこれだけではありません。言及する価値があるのは、 ヒューマン ブレイン プロジェクト (HBP)、に基づいて資金提供されています EUイニシアチブ。 HBP は 2013 年から 2023 年まで運用され、ドイツのハイデルベルクにあるニューロンとシナプスの動作方法をエミュレートするマシン BrainScaleS につながりました。

ブレインスケールS ニューロンがどのように「スパイク」するか、つまり電気インパルスが脳内のニューロンに沿って伝わる様子をシミュレートできます。このため、BrainScaleS は、認知プロセスのメカニズム、さらには将来的には重篤な神経疾患や神経変性疾患の根底にあるメカニズムを研究するための理想的な候補となるでしょう。

ニューロモーフィック コンピューターは実際の脳を模倣するように設計されているため、転換点の始まりとなる可能性があります。持続可能かつ手頃な価格のコンピューティング能力を提供し、研究者が神経系のモデルを評価できるようにするこれらは、さまざまなアプリケーションにとって理想的なプラットフォームです。これらは、脳についての理解を深め、提供する可能性を秘めています。 人工知能への新しいアプローチ.

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

画像のクレジット： マリアン・アンブ・ジュワン / Pixabay

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