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

Un supercomputer programat să devină operațional în aprilie 2024 va rivaliza cu rata estimată a operațiunilor din creierul uman. Potrivit 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 (principalele structuri biologice care alcătuiesc sistemul nostru nervos) la nivelul creierului uman.

DeepSouth aparține abordării Cunoscut sub numele de calcul neuronal, care își propune să simuleze procesele biologice ale creierului uman. Acesta va fi condus de Centrul Internațional pentru Sisteme Neurale de la Universitatea Western Sydney.

Creierul nostru este cea mai uimitoare mașină de calcul pe care o cunoaștem. Prin distribuirea lui
De la puterea de calcul la miliarde de unități minuscule (neuroni) care interacționează prin trilioane de conexiuni neuronale (sinapse), creierul poate rivaliza cu cele mai puternice supercalculatoare din lume, necesitând în același timp doar aceeași energie ca un bec de la frigider.

Între timp, supercalculatoarele ocupă în general mult spațiu și necesită cantități mari de energie electrică pentru a funcționa. Cel mai puternic super computer din lume, Hewlett Packard Enterprise Frontier, poate efectua puțin mai mult de un miliard de operații pe secundă. Are o suprafață de 680 de metri pătrați (7.300 de picioare pătrate) și necesită 22,7 MW 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, calculul neuronal își propune să descopere secretele acestei eficiențe uimitoare.

Tranzistoare la frontieră

La 30 iunie 1945, matematicianul și fizicianul John von Neumann Descrierea noului design al dispozitivului Calculator automat automat variabil electronic (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 împărtășesc aceeași arhitectură de bază introdusă de von Neumann acum aproape 80 de ani. Toate au module premium de procesare și memorieUnde datele și instrucțiunile sunt stocate în memorie și calculate de 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 de 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 În cele din urmă, va înceta miniaturizarea tranzistorului.

Pentru a depăși această problemă, oamenii de știință explorează noi modalități de a face față acestei probleme
Computing, începând cu computerul puternic pe care îl ascundem cu toții în capul nostru, creierul uman. Creierul nostru nu funcționează conform modelului computerizat al lui John von Neumann. Nu au zone separate pentru calcul și memorie.

Ele funcționează în schimb conectând miliarde de neuroni care transmit informații sub formă de impulsuri electrice. Informațiile pot fi transmise de la De la o celulă nervoasă la alta printr-o conexiune numită sinapsă. Organizarea neuronilor și a sinapselor din creier este flexibilă, scalabilă și eficientă.

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

Imitație de viață

Calculatoarele neuronale se bazează pe rețele complexe de preprocesoare simple (care acționează ca neuronii și sinapsele din creier). Principalul avantaj al acestui lucru este că aceste mașini Este în mod inerent „paralel”.

Aceasta înseamnă că, Așa cum este cazul neuronilor și sinapselorEste posibil ca aproape toate procesoarele dintr-un computer să funcționeze simultan, comunicând unul lângă altul.

În plus, deoarece calculele efectuate de neuronii și sinapsele individuale sunt atât de simple în comparație cu computerele tradiționale, consumul de energie este cu un ordin de mărime mai mic. Deși neuronii sunt uneori priviți ca unități de procesare, iar sinapsele ca unități de memorie, ei contribuie atât la procesare, cât și la stocare. Cu alte cuvinte, datele există deja acolo unde calculul o cere.

Acest lucru accelerează procesul global de calcul al creierului, deoarece nu există o separare între memorie și procesor, ceea ce provoacă încetiniri în mașinile clasice (von Neumann). Dar evită și nevoia de a efectua sarcina specifică de accesare a datelor dintr-o componentă a memoriei principale, așa cum se întâmplă în sistemele de calcul tradiționale și consumă multă energie.

Principiile pe care tocmai le-am descris sunt principala inspirație pentru DeepSouth. Și acesta nu este singurul sistem nervos activ în prezent. merita sa fie mentionat Proiectul creierului uman (HBP)finanţat în temeiul inițiativa Uniunii Europene. Proiectul HBP s-a derulat din 2013 până în 2023 și a dat naștere BrainScaleS, o mașină din Heidelberg, Germania, care imită modul în care funcționează neuronii și sinapsele.

BrainScaleS Poate imita modul în care neuronii „pică”, care este modul în care impulsurile electrice circulă de-a lungul unei celule nervoase din creierul nostru. Acest lucru ar face BrainScaleS un candidat ideal pentru studierea mecanismelor proceselor cognitive și, în viitor, a mecanismelor care stau la baza bolilor neurologice și neurodegenerative grave.

Deoarece sunt concepute pentru a imita creierele reale, computerele neuromorfe ar putea fi începutul unui punct de cotitură. Oferind o putere de calcul accesibilă și durabilă și permițând cercetătorilor să evalueze modele de sisteme neuronale, este o platformă ideală pentru o serie de aplicații. Ele au potențialul de a avansa înțelegerea noastră asupra creierului și de a oferi noi abordări ale inteligenței artificiale.

Acest articol a fost republicat din Conversaţie Sub licență Creative Commons. Citeste Articol original.

Credit imagine: Marianne Anbu Joan / Pixabay