Un nou supercomputer asemănător creierului își propune să se potrivească cu scara creierului uman

Un supercomputer programat să intre online în aprilie 2024 va rivaliza cu rata estimată a operațiunilor din creierul uman. conform cercetătorilor din Australia. Mașina, numită DeepSouth, este capabilă să efectueze 228 de trilioane de operațiuni pe secundă.

Este primul supercomputer din lume capabil să simuleze rețele de neuroni și sinapse (structuri biologice cheie care alcătuiesc sistemul nostru nervos) la scara creierului uman.

DeepSouth aparține unei abordări cunoscut sub numele de calcul neuromorfic, care își propune să imite procesele biologice ale creierului uman. Acesta va fi condus de Centrul Internațional pentru Sisteme Neuromorfe de la Universitatea Western Sydney.

Creierul nostru este cea mai uimitoare mașină de calcul pe care o cunoaștem. Prin distribuirea acestuia
Puterea de calcul a miliarde de unități mici (neuroni) care interacționează prin trilioane de conexiuni (sinapse), creierul poate rivaliza cu cele mai puternice supercomputere din lume, necesitând în același timp doar aceeași putere folosită de becul lampii frigiderului.

Între timp, supercalculatoarele ocupă în general mult spațiu și au nevoie de cantități mari de energie electrică pentru a funcționa. ale lumii cel mai puternic supercomputer, Hewlett Packard Enterprise Frontier, poate efectua puțin peste un miliard de operații pe secundă. Acesta acoperă 680 de metri pătrați (7,300 de picioare pătrate) și necesită 22.7 megawați pentru a funcționa.

Creierul nostru poate efectua același număr de operații pe secundă cu doar 20 de wați de putere, în timp ce cântărește doar 1.3 până la 1.4 kilograme. Printre altele, calcularea neuromorfă își propune să dezvăluie secretele acestei eficiențe uimitoare.

Tranzistori la limită

La 30 iunie 1945, matematicianul și fizicianul John von Neumann a descris proiectarea unei noi mașini, the Calculator electronic automat cu variabile discrete (Edvac). Acest lucru a definit în mod eficient computerul electronic modern așa cum îl cunoaștem.

Smartphone-ul meu, laptopul pe care îl folosesc pentru a scrie acest articol și cel mai puternic supercomputer din lume au toate aceeași structură fundamentală introdusă de von Neumann acum aproape 80 de ani. Toate acestea au unități distincte de procesare și memorie, unde datele și instrucțiunile sunt stocate în memorie și calculate de un procesor.

Timp de zeci de ani, numărul de tranzistori de pe un microcip sa dublat aproximativ la fiecare doi ani, o observație cunoscută sub numele de Legea lui Moore. Acest lucru ne-a permis să avem computere mai mici și mai ieftine.

Cu toate acestea, dimensiunile tranzistorilor se apropie acum scara atomică. La aceste dimensiuni mici, generarea excesivă de căldură este o problemă, la fel ca și un fenomen numit tunel cuantic, care interferează cu funcționarea tranzistoarelor. Acest lucru încetinește și în cele din urmă va opri miniaturizarea tranzistorului.

Pentru a depăși această problemă, oamenii de știință explorează noi abordări
tehnica de calcul, pornind de la computerul puternic pe care îl avem cu toții ascuns în cap, creierul uman. Creierul nostru nu funcționează conform modelului computerului lui John von Neumann. Nu au zone separate de calcul și memorie.

În schimb, aceștia funcționează conectând miliarde de celule nervoase care comunică informații sub formă de impulsuri electrice. Informațiile pot fi transmise de la de la un neuron la altul printr-o joncțiune numită sinapsă. Organizarea neuronilor și a sinapselor din creier este flexibilă, scalabilă și eficientă.

Deci, în creier – și spre deosebire de computer – memoria și calculul sunt guvernate de aceiași neuroni și sinapse. De la sfârșitul anilor 1980, oamenii de știință au studiat acest model cu intenția de a-l importa în calcul.

Imitație de viață

Calculatoarele neuromorfe se bazează pe rețele complicate de procesoare simple, elementare (care acționează ca neuronii și sinapsele creierului). Principalul avantaj al acestui lucru este că aceste mașini sunt în mod inerent „paralele”.

Aceasta înseamnă că, ca şi în cazul neuronilor şi al sinapselor, practic toate procesoarele dintr-un computer pot funcționa simultan, comunicând în tandem.

În plus, deoarece calculele efectuate de neuroni și sinapse individuali sunt foarte simple în comparație cu computerele tradiționale, consumul de energie este cu ordine de mărime mai mic. Deși uneori neuronii sunt considerați unități de procesare, iar sinapsele ca unități de memorie, ei contribuie atât la procesare, cât și la stocare. Cu alte cuvinte, datele sunt deja localizate acolo unde calculul o cere.

Acest lucru accelerează calcularea creierului în general, deoarece nu există o separare între memorie și procesor, ceea ce în mașinile clasice (von Neumann) provoacă o încetinire. Dar evită și nevoia de a efectua o sarcină specifică de accesare a datelor dintr-o componentă a memoriei principale, așa cum se întâmplă în sistemele de calcul convenționale și consumă o cantitate considerabilă de energie.

Principiile pe care tocmai le-am descris sunt principala inspirație pentru DeepSouth. Acesta nu este singurul sistem neuromorf activ în prezent. Merită menționat Proiectul creierului uman (HBP), finanțat în temeiul unui Inițiativa UE. HBP a fost operațional din 2013 până în 2023 și a condus la BrainScaleS, o mașină situată în Heidelberg, Germania, care emulează modul în care funcționează neuronii și sinapsele.

BrainScaleS poate simula modul în care neuronii „pică”, modul în care un impuls electric se deplasează de-a lungul unui neuron din creierul nostru. Acest lucru ar face BrainScaleS un candidat ideal pentru a investiga mecanica proceselor cognitive și, în viitor, mecanismele care stau la baza bolilor neurologice și neurodegenerative grave.

Deoarece sunt proiectate pentru a imita creierele reale, computerele neuromorfe ar putea fi începutul unui punct de cotitură. Oferind o putere de calcul durabilă și accesibilă și permițând cercetătorilor să evalueze modele de sisteme neurologice, acestea reprezintă o platformă ideală pentru o gamă largă de aplicații. Ele au potențialul de a avansa atât înțelegerea noastră asupra creierului, cât și oferta noi abordări ale inteligenței artificiale.

Acest articol este republicat de la Conversaţie sub licență Creative Commons. Citeste Articol original.

Credit imagine: marian anbu juwan / Pixabay

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://singularityhub.com/2023/12/20/a-new-brain-like-supercomputer-aims-to-match-the-scale-of-the-human-brain/