Новый суперкомпьютер, подобный мозгу, будет соответствовать масштабу человеческого мозга

Суперкомпьютер, запуск которого запланирован на апрель 2024 года, будет конкурировать с предполагаемой скоростью операций в человеческом мозге. по мнению исследователей из Австралии. Машина под названием DeepSouth способна выполнять 228 триллионов операций в секунду.

Это первый в мире суперкомпьютер, способный моделировать сети нейронов и синапсов (ключевых биологических структур, составляющих нашу нервную систему) в масштабе человеческого мозга.

DeepSouth принадлежит к подходу известный как нейроморфные вычисления, цель которого имитировать биологические процессы человеческого мозга. Он будет проводиться из Международного центра нейроморфных систем Университета Западного Сиднея.

Наш мозг — самая удивительная вычислительная машина, которую мы знаем. Распространяя свои
вычислительную мощность миллиардов маленьких единиц (нейронов), которые взаимодействуют через триллионы соединений (синапсов), мозг может соперничать с самыми мощными суперкомпьютерами в мире, потребляя при этом только ту же мощность, что и лампочка в холодильнике.

Между тем суперкомпьютеры обычно занимают много места и требуют для работы большого количества электроэнергии. Мировой самый мощный суперкомпьютер, Hewlett Packard Enterprise Frontier, может выполнять чуть более одного квинтиллиона операций в секунду. Его площадь составляет 680 квадратных метров (7,300 квадратных футов), а для его работы требуется 22.7 мегаватт.

Наш мозг может выполнять такое же количество операций в секунду при мощности всего 20 Вт и весе всего от 1.3 до 1.4 килограмма. Помимо прочего, нейроморфные вычисления призваны раскрыть секреты этой удивительной эффективности.

Транзисторы на пределе

30 июня 1945 года математик и физик Джон фон Нейман описал конструкцию новой машины, Электронный автоматический компьютер с дискретными параметрами (Edvac). Это фактически определило современный электронный компьютер, каким мы его знаем.

Мой смартфон, ноутбук, который я использую для написания этой статьи, и самый мощный суперкомпьютер в мире имеют одну и ту же фундаментальную структуру, представленную фон Нейманом почти 80 лет назад. Все они имеют отдельные блоки обработки и памяти., где данные и инструкции хранятся в памяти и вычисляются процессором.

На протяжении десятилетий количество транзисторов в микрочипе удваивалось примерно каждые два года. наблюдение, известное как закон Мура. Это позволило нам иметь меньшие по размеру и более дешевые компьютеры.

Однако сейчас размеры транзисторов приближаются к атомный масштаб. При таких крошечных размерах проблемой является чрезмерное выделение тепла, а также явление, называемое квантовым туннелированием, которое мешает работе транзисторов. Это замедляется и в конечном итоге остановит миниатюризацию транзисторов.

Чтобы решить эту проблему, ученые изучают новые подходы к решению этой проблемы.
вычисление, начиная с мощного компьютера, который мы все спрятали в своих головах, человеческого мозга. Наш мозг не работает в соответствии с моделью компьютера Джона фон Неймана. У них нет отдельных вычислительных областей и областей памяти.

Вместо этого они работают, соединяя миллиарды нервных клеток, которые передают информацию в форме электрических импульсов. Информация может передаваться из один нейрон к другому через соединение, называемое синапсом. Организация нейронов и синапсов в мозге является гибкой, масштабируемой и эффективной.

Таким образом, в мозгу (в отличие от компьютера) память и вычисления управляются одними и теми же нейронами и синапсами. С конца 1980-х годов ученые изучают эту модель с намерением перенести ее в компьютеры.

Имитация жизни

Нейроморфные компьютеры основаны на сложных сетях простых элементарных процессоров (которые действуют как нейроны и синапсы мозга). Главным преимуществом этого является то, что эти машины по своей сути «параллельны».

Это значит, что, как с нейронами и синапсамиФактически все процессоры компьютера потенциально могут работать одновременно и обмениваться данными в тандеме.

Кроме того, поскольку вычисления, выполняемые отдельными нейронами и синапсами, очень просты по сравнению с традиционными компьютерами, потребление энергии на порядки меньше. Хотя нейроны иногда считают единицами обработки, а синапсы — единицами памяти, они способствуют как обработке, так и хранению. Другими словами, данные уже находятся там, где этого требуют вычисления.

Это ускоряет работу мозга в целом, поскольку нет разделения между памятью и процессором, что в классических машинах (фон Неймана) приводит к замедлению работы. Но это также позволяет избежать необходимости выполнять конкретную задачу доступа к данным из компонента основной памяти, как это происходит в обычных вычислительных системах и потребляет значительное количество энергии.

Принципы, которые мы только что описали, являются основным источником вдохновения для DeepSouth. Это не единственная действующая в настоящее время нейроморфная система. Стоит упомянуть о Проект человеческого мозга (HBP), финансируемый в рамках Инициатива ЕС. HBP работал с 2013 по 2023 год и привел к созданию BrainScaleS, машины, расположенной в Гейдельберге, Германия, которая имитирует работу нейронов и синапсов.

BrainScaleS может моделировать, как нейроны «всплывают», то есть то, как электрический импульс распространяется по нейрону в нашем мозгу. Это сделало бы BrainScaleS идеальным кандидатом для исследования механики когнитивных процессов и, в будущем, механизмов, лежащих в основе серьезных неврологических и нейродегенеративных заболеваний.

Поскольку нейроморфные компьютеры созданы для имитации реального мозга, они могут стать началом поворотного момента. Предлагая устойчивую и доступную вычислительную мощность и позволяя исследователям оценивать модели нейрологических систем, они являются идеальной платформой для целого ряда приложений. У них есть потенциал как улучшить наше понимание работы мозга, так и предложить новые подходы к искусственному интеллекту.

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.

Изображение Фото: Мариан Анбу Джуван / Pixabay

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://singularityhub.com/2023/12/20/a-new-brain-like-supercomputer-aims-to-match-the-scale-of-the-human-brain/