Новий суперкомп’ютер, схожий на мозок, має відповідати масштабу людського мозку

Новий суперкомп’ютер, схожий на мозок, має відповідати масштабу людського мозку

Мітка часу: 20 грудня 2023 р., 10:00
Новий суперкомп’ютер, схожий на мозок, має на меті відповідати масштабу людського мозку PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Суперкомп'ютер, запущений в Інтернет у квітні 2024 року, буде конкурувати з оціненою швидкістю операцій у людському мозку, на думку дослідників з Австралії. Машина під назвою DeepSouth здатна виконувати 228 трильйонів операцій на секунду.

Це перший у світі суперкомп’ютер, здатний імітувати мережі нейронів і синапсів (ключові біологічні структури, з яких складається наша нервова система) у масштабі людського мозку.

DeepSouth належить до підходу відомий як нейроморфне обчислення, метою якого є імітація біологічних процесів людського мозку. Його буде проводити Міжнародний центр нейроморфних систем Університету Західного Сіднея.

Наш мозок — найдивовижніша обчислювальна машина, яку ми знаємо. Розповсюджуючи його
Обчислювальна потужність для мільярдів маленьких одиниць (нейронів), які взаємодіють через трильйони з’єднань (синапсів), мозок може конкурувати з найпотужнішими суперкомп’ютерами у світі, вимагаючи при цьому тієї самої потужності, яку використовує лампочка лампи в холодильнику.

Тим часом суперкомп’ютери, як правило, займають багато місця та потребують великої кількості електроенергії для роботи. світу найпотужніший суперкомп'ютер, Hewlett Packard Enterprise Frontier, може виконувати трохи більше одного квінтильйона операцій за секунду. Він охоплює 680 квадратних метрів (7,300 квадратних футів) і потребує 22.7 мегават для роботи.

Наш мозок може виконувати таку саму кількість операцій за секунду, споживаючи лише 20 Вт потужності, але важить лише 1.3-1.4 кілограма. Серед іншого, нейроморфні обчислення мають на меті розкрити секрети цієї дивовижної ефективності.

Транзистори на межі

30 червня 1945 р. математик і фіз Джон фон Нейман описав конструкцію нової машини Електронний дискретний змінний автоматичний комп'ютер (Edvac). Це фактично визначило сучасний електронний комп’ютер, яким ми його знаємо.

Мій смартфон, ноутбук, який я використовую для написання цієї статті, і найпотужніший суперкомп’ютер у світі мають однакову фундаментальну структуру, представлену фон Нейманом майже 80 років тому. Усі вони мають різні блоки обробки та пам’яті, де дані та інструкції зберігаються в пам’яті та обчислюються процесором.

Протягом десятиліть кількість транзисторів на мікрочіпі подвоювалася приблизно кожні два роки, спостереження, відоме як закон Мура. Це дозволило нам мати менші та дешевші комп’ютери.

Однак розміри транзисторів зараз наближаються атомний масштаб. При цих крихітних розмірах надмірне виділення тепла є проблемою, як і явище під назвою квантове тунелювання, яке заважає функціонуванню транзисторів. Це сповільнюється і зрештою призупинить мініатюризацію транзисторів.

Щоб подолати цю проблему, вчені шукають нові підходи
обчислення, починаючи з потужного комп’ютера, який ми всі ховаємо в наших головах, людського мозку. Наш мозок не працює відповідно до моделі комп’ютера Джона фон Неймана. Вони не мають окремих областей обчислення та пам’яті.

Натомість вони працюють, з’єднуючи мільярди нервових клітин, які передають інформацію у формі електричних імпульсів. Інформацію можна передати з один нейрон до іншого через з’єднання, яке називається синапсом. Організація нейронів і синапсів у мозку є гнучкою, масштабованою та ефективною.

Тож у мозку — на відміну від комп’ютера — пам’яттю та обчисленнями керують ті самі нейрони та синапси. З кінця 1980-х років вчені вивчали цю модель з наміром імпортувати її в обчислювальну техніку.

Імітація життя

Нейроморфні комп’ютери засновані на складних мережах простих елементарних процесорів (які діють як нейрони та синапси мозку). Головною перевагою цього є те, що ці машини за своєю суттю «паралельні».

Це означає що, як у нейронів і синапсів, фактично всі процесори в комп’ютері потенційно можуть працювати одночасно, спілкуючись у тандемі.

Крім того, оскільки обчислення, які виконуються окремими нейронами та синапсами, дуже прості порівняно з традиційними комп’ютерами, споживання енергії на порядки менше. Хоча нейрони іноді вважаються одиницями обробки, а синапси – одиницями пам’яті, вони сприяють як обробці, так і збереженню. Іншими словами, дані вже знаходяться там, де цього вимагає обчислення.

Це прискорює обчислення мозку в цілому, оскільки пам’ять і процесор відсутні, що в класичних машинах (фон Неймана) викликає уповільнення. Але це також дозволяє уникнути необхідності виконувати конкретне завдання доступу до даних із компонента основної пам’яті, як це відбувається у звичайних обчислювальних системах, і споживає значну кількість енергії.

Принципи, які ми щойно описали, є головним джерелом натхнення для DeepSouth. Це не єдина активна нейроморфна система. Варто згадати про Проект людського мозку (HBP), що фінансується в рамках an Ініціатива ЄС. HBP працював з 2013 по 2023 рік і привів до BrainScaleS, машини, розташованої в Гейдельберзі, Німеччина, яка емулює роботу нейронів і синапсів.

BrainScaleS може симулювати те, як нейрони «спикують», тобто те, як електричний імпульс проходить по нейрону в нашому мозку. Це зробило б BrainScaleS ідеальним кандидатом для дослідження механіки когнітивних процесів і, в майбутньому, механізмів, що лежать в основі серйозних неврологічних і нейродегенеративних захворювань.

Оскільки нейроморфні комп’ютери створені для імітації справжнього мозку, вони можуть стати початком поворотного моменту. Пропонуючи стабільну та доступну обчислювальну потужність і дозволяючи дослідникам оцінювати моделі неврологічних систем, вони є ідеальною платформою для низки застосувань. Вони мають потенціал як для покращення нашого розуміння мозку, так і для пропозиції нові підходи до штучного інтелекту.

Ця стаття перевидана з Бесіда за ліцензією Creative Commons. Читати оригінал статті.

Зображення Фото: маріан анбу джуван / Pixabay

Часова мітка:

Більше від Хаб сингулярності