Beyne Benzeri Yeni Bir Süper Bilgisayar İnsan Beyninin Ölçeğine Ulaşmayı Hedefliyor

Beyne Benzeri Yeni Bir Süper Bilgisayar İnsan Beyninin Ölçeğine Ulaşmayı Hedefliyor

Zaman Damgası: 20 Aralık 2023 10:00
Beyin Benzeri Yeni Bir Süper Bilgisayar, İnsan Beyni Ölçeğine Ulaşmayı Hedefliyor PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

Nisan 2024'te çevrimiçi olması planlanan bir süper bilgisayar, insan beynindeki tahmini işlem hızına rakip olacak. Avustralya'daki araştırmacılara göre. DeepSouth adı verilen makine saniyede 228 trilyon işlem gerçekleştirebiliyor.

Bu, nöron ve sinaps ağlarını (sinir sistemimizi oluşturan temel biyolojik yapılar) insan beyni ölçeğinde simüle edebilen dünyanın ilk süper bilgisayarıdır.

DeepSouth bir yaklaşıma aittir nöromorfik hesaplama olarak bilinirİnsan beyninin biyolojik süreçlerini taklit etmeyi amaçlıyor. Western Sydney Üniversitesi'ndeki Uluslararası Nöromorfik Sistemler Merkezi'nden yürütülecek.

Beynimiz bildiğimiz en muhteşem bilgi işlem makinesidir. Onu dağıtarak
Trilyonlarca bağlantı (sinaps) aracılığıyla etkileşime giren milyarlarca küçük birimin (nöron) hesaplama gücü sayesinde beyin, yalnızca bir buzdolabı lambası ampulünün kullandığı güce ihtiyaç duyarken, dünyadaki en güçlü süper bilgisayarlarla rekabet edebilir.

Bu arada süper bilgisayarlar genellikle çok fazla yer kaplıyor ve çalışmak için büyük miktarda elektrik gücüne ihtiyaç duyuyor. Dünyanın en güçlü süper bilgisayar, Hewlett Packard Kurumsal Sınırsaniyede bir kentilyondan fazla işlem gerçekleştirebilir. 680 metrekareyi (7,300 feet kare) kapsıyor ve çalışması için 22.7 megawatt gerekiyor.

Beynimiz, yalnızca 20 watt güçle, saniyede aynı sayıda işlemi gerçekleştirebilirken ağırlığı da yalnızca 1.3 ila 1.4 kilogramdır. Diğer şeylerin yanı sıra nöromorfik hesaplama, bu şaşırtıcı verimliliğin sırlarını açığa çıkarmayı amaçlıyor.

Sınırlardaki Transistörler

30 Haziran 1945'te matematikçi ve fizikçi John von Neumann yeni bir makinenin tasarımını anlattı, Elektronik Ayrık Değişken Otomatik Bilgisayar (Edvac). Bu, bildiğimiz şekliyle modern elektronik bilgisayarı etkili bir şekilde tanımladı.

Akıllı telefonum, bu makaleyi yazmak için kullandığım dizüstü bilgisayar ve dünyanın en güçlü süper bilgisayarı, neredeyse 80 yıl önce von Neumann tarafından ortaya atılan aynı temel yapıyı paylaşıyor. Bunların hepsinin farklı işlem ve hafıza birimleri varVerilerin ve talimatların bellekte saklandığı ve bir işlemci tarafından hesaplandığı yer.

Onlarca yıldır bir mikroçip üzerindeki transistörlerin sayısı her iki yılda bir ikiye katlandı. Moore Yasası olarak bilinen bir gözlem. Bu da daha küçük ve daha ucuz bilgisayarlara sahip olmamızı sağladı.

Ancak transistör boyutları artık yaklaşıyor atom ölçeği. Bu küçük boyutlarda aşırı ısı üretimi, transistörlerin işleyişine müdahale eden kuantum tünelleme adı verilen bir olay gibi bir sorundur. Bu yavaşlıyor ve sonunda transistör minyatürleşmesini durduracak.

Bu sorunun üstesinden gelmek için bilim adamları yeni yaklaşımlar araştırıyorlar.
bilgisayarHepimizin kafamızda sakladığı güçlü bilgisayar olan insan beyninden başlayarak. Beynimiz John von Neumann'ın bilgisayar modeline göre çalışmıyor. Ayrı bilgi işlem ve hafıza alanlarına sahip değillerdir.

Bunun yerine, bilgileri elektriksel uyarılar şeklinde ileten milyarlarca sinir hücresini birbirine bağlayarak çalışırlar. Bilgiler şuradan aktarılabilir: sinaps adı verilen bir bağlantı yoluyla bir nöronun diğerine geçmesi. Beyindeki nöronların ve sinapsların organizasyonu esnek, ölçeklenebilir ve etkilidir.

Yani beyinde -bilgisayardan farklı olarak- hafıza ve hesaplama aynı nöronlar ve sinapslar tarafından yönetilir. 1980'lerin sonlarından bu yana bilim insanları bu modeli bilgisayarlara aktarmak amacıyla üzerinde çalışıyorlar.

Yaşam İmitasyon

Nöromorfik bilgisayarlar, basit, temel işlemcilerden (beynin nöronları ve sinapsları gibi davranan) oluşan karmaşık ağlara dayanır. Bunun en büyük avantajı bu makinelerin doğası gereği “paraleldir”.

Bunun anlamı şudur ki, nöronlar ve sinapslarda olduğu gibiBir bilgisayardaki hemen hemen tüm işlemciler potansiyel olarak aynı anda çalışabilir ve birlikte iletişim kurabilir.

Ayrıca bireysel nöronlar ve sinapslar tarafından gerçekleştirilen hesaplamalar geleneksel bilgisayarlarla karşılaştırıldığında çok basit olduğundan, enerji tüketimi çok daha azdır. Her ne kadar nöronlar bazen işlem birimleri, sinapslar ise bellek birimleri olarak düşünülse de, bunlar hem işleme hem de depolamaya katkıda bulunurlar. Başka bir deyişle veriler zaten hesaplamanın gerektirdiği yerde bulunur.

Bu, genel olarak beynin hesaplamasını hızlandırır çünkü bellek ve işlemci arasında klasik (von Neumann) makinelerde yavaşlamaya neden olan bir ayrım yoktur. Ancak aynı zamanda, geleneksel bilgi işlem sistemlerinde olduğu gibi, ana bellek bileşeninden verilere erişme gibi belirli bir görevi gerçekleştirme ihtiyacını da ortadan kaldırır ve önemli miktarda enerji tüketir.

Az önce tanımladığımız ilkeler DeepSouth'un ana ilham kaynağıdır. Şu anda aktif olan tek nöromorfik sistem bu değil. Şunu belirtmekte fayda var İnsan Beyni Projesi (HBP)kapsamında finanse edilen AB inisiyatifi. HBP 2013'ten 2023'e kadar faaliyetteydi ve Almanya'nın Heidelberg kentinde bulunan ve nöronların ve sinapsların çalışma şeklini taklit eden bir makine olan BrainScaleS'e yol açtı.

Beyin Ölçeği Bir elektriksel uyarının beynimizdeki bir nöron boyunca ilerleyişi gibi, nöronların nasıl "sivri uçtuğunu" simüle edebilir. Bu, BrainScaleS'i bilişsel süreçlerin mekaniğini ve gelecekte ciddi nörolojik ve nörodejeneratif hastalıkların altında yatan mekanizmaları araştırmak için ideal bir aday haline getirecektir.

Gerçek beyinleri taklit edecek şekilde tasarlandıkları için nöromorfik bilgisayarlar bir dönüm noktasının başlangıcı olabilir. Sürdürülebilir ve uygun fiyatlı bilgi işlem gücü sunan ve araştırmacıların nörolojik sistem modellerini değerlendirmesine olanak tanıyan bu cihazlar, çeşitli uygulamalar için ideal bir platformdur. Hem beyni anlamamızı ilerletecek hem de sunabilecek potansiyele sahipler. yapay zekaya yeni yaklaşımlar.

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.

Resim Kredi: Marian Anbu Juwan / Pixabay

Zaman Damgası:

Den fazla Tekillik Merkezi