Невроморфен компютър с милион ядра имитира мозък
Новата технология може да обезпечи прогрес в здравната област, изключително във връзка с фармацевтичните проби
В солидната паралелна архитектура всяко от милионите ядра може да изпраща дребни „ пакети “ информация към своите дестинации посредством вътрешна информационна мрежа (източник: University of Manchester)
След 12 години работа откриватели от университета в Манчестър, Англия приключиха построяването на суперкомпютъра „ SpiNNaker “ (SpikingNeural Network Architecture). Той може да симулира вътрешната работа на до един милиард неврони посредством своите един милион процесора.
Човешкият мозък съдържа почти 100 милиарда неврона. Те обменят между тях сигнали през стотици трилиони синапси. Макар че тези числа са смайващи, цифровата симулация на мозъка се нуждае от доста повече от колосална изчислителна мощ: това, което е належащо, е по-скоро коренно преосмисляне на общоприетата компютърна архитектура, на която са основани множеството изчислителни машини.
„ Невроните в мозъка нормално имат няколко хиляди входа, някои до четири милиона “, споделя проф. Стивън Фърбър, който е създател и началник на плана SpiNNaker. „ Така че казусът е връзката, а не изчислението . Компютрите с висока продуктивност са положителни в изпращането на огромни количества данни от едно място на друго – доста бързо. Ала това, което е нужно при невронното моделиране, е изпращането на голям брой дребни парченца данни от едно място към доста други места. Това е много друг модел на връзка “.
Изследователите решили да се оправят с този проблем, като разработят солидна паралелна архитектура , където всяко от милионите ядра е в положение да изпраща дребни „ пакети “ информация (по единствено 72 бита), ориентирани към своите дестинации посредством вътрешна информационна мрежа, написа newatlas.com.
С сходна архитектура суперкомпютърът би трябвало елементарно да може да симулира 100 милиона неврона , колкото има в мозъка на мишката. Дори ад-хок дизайнът обаче не е задоволителен самичък по себе си: с цел да се построи верен мозъчен модел е належащо да се построи и вярното окабеляване.
„ За да изградим модела на мишия мозък, ние би трябвало по принцип да познаваме всеки неврон и връзките му с всеки различен неврон в мозъка “, споделя Фърбер. „ На процедура това е невероятно количество данни за събиране, тъй че би трябвало да се насочим към статистическо систематизиране на видовете неврони и статистически данни за свързването им, тъй че да можем да изградим статистически внушителен модел на мозъка “.
Подобни модели, по думите на откривателя, към този момент съществуват, въпреки че те са доста груби и неточни . Могат да бъдат съпоставени с първите опити да се направи карта на земното кълбо, при които е имало доста неточности и грешки, доста отклонения, както и огромни пропуски – да вземем за пример Австралия е липсвала, защото не е била открита по това време.
Въпреки че невронното картографиране може да не се случи скоро , даже грубото му „ очертаване “ ще даде забавни резултати. Например, откривателите биха могли да изградят компютърен модел на образния кортекс на мишката, да му „ покажат “ изображение и да следят по какъв начин то ще се трансформира в проливен дъжд от сигнали по оптичния нерв и по какъв начин се ще обработва в кортекса. Данните могат да са потребни при управление придвижването на виртуална мишка или на физически робот.
Фърбър счита още, че системата има капацитет да разкрие по какъв начин функционалностите на високо равнище, като да вземем за пример ученето, работят вътре в мозъка. Екипът на „ SpiNNaker “ към този момент е употребявал системата, с цел да симулира област на мозъка, наречена Базален ганглий – област, която постоянно бива наранена от заболяването на Паркинсон.
Действително, новата технология може да обезпечи прогрес в здравната област , изключително във връзка с фармацевтичните проби. Но учените считат, че въздействието на сходно проучване върху действителните пациенти може да стане факт чак след десетилетия.
Сега Фърбър и сътрудниците му работят върху машина от второ потомство SpiNNaker2 , която употребява усъвършенствана силициева технология, с цел да доставя 10 пъти повече функционална активност и енергийна успеваемост.
В солидната паралелна архитектура всяко от милионите ядра може да изпраща дребни „ пакети “ информация към своите дестинации посредством вътрешна информационна мрежа (източник: University of Manchester)
След 12 години работа откриватели от университета в Манчестър, Англия приключиха построяването на суперкомпютъра „ SpiNNaker “ (SpikingNeural Network Architecture). Той може да симулира вътрешната работа на до един милиард неврони посредством своите един милион процесора.
Човешкият мозък съдържа почти 100 милиарда неврона. Те обменят между тях сигнали през стотици трилиони синапси. Макар че тези числа са смайващи, цифровата симулация на мозъка се нуждае от доста повече от колосална изчислителна мощ: това, което е належащо, е по-скоро коренно преосмисляне на общоприетата компютърна архитектура, на която са основани множеството изчислителни машини.
„ Невроните в мозъка нормално имат няколко хиляди входа, някои до четири милиона “, споделя проф. Стивън Фърбър, който е създател и началник на плана SpiNNaker. „ Така че казусът е връзката, а не изчислението . Компютрите с висока продуктивност са положителни в изпращането на огромни количества данни от едно място на друго – доста бързо. Ала това, което е нужно при невронното моделиране, е изпращането на голям брой дребни парченца данни от едно място към доста други места. Това е много друг модел на връзка “.
Изследователите решили да се оправят с този проблем, като разработят солидна паралелна архитектура , където всяко от милионите ядра е в положение да изпраща дребни „ пакети “ информация (по единствено 72 бита), ориентирани към своите дестинации посредством вътрешна информационна мрежа, написа newatlas.com.
С сходна архитектура суперкомпютърът би трябвало елементарно да може да симулира 100 милиона неврона , колкото има в мозъка на мишката. Дори ад-хок дизайнът обаче не е задоволителен самичък по себе си: с цел да се построи верен мозъчен модел е належащо да се построи и вярното окабеляване.
„ За да изградим модела на мишия мозък, ние би трябвало по принцип да познаваме всеки неврон и връзките му с всеки различен неврон в мозъка “, споделя Фърбер. „ На процедура това е невероятно количество данни за събиране, тъй че би трябвало да се насочим към статистическо систематизиране на видовете неврони и статистически данни за свързването им, тъй че да можем да изградим статистически внушителен модел на мозъка “.
Подобни модели, по думите на откривателя, към този момент съществуват, въпреки че те са доста груби и неточни . Могат да бъдат съпоставени с първите опити да се направи карта на земното кълбо, при които е имало доста неточности и грешки, доста отклонения, както и огромни пропуски – да вземем за пример Австралия е липсвала, защото не е била открита по това време.
Въпреки че невронното картографиране може да не се случи скоро , даже грубото му „ очертаване “ ще даде забавни резултати. Например, откривателите биха могли да изградят компютърен модел на образния кортекс на мишката, да му „ покажат “ изображение и да следят по какъв начин то ще се трансформира в проливен дъжд от сигнали по оптичния нерв и по какъв начин се ще обработва в кортекса. Данните могат да са потребни при управление придвижването на виртуална мишка или на физически робот.
Фърбър счита още, че системата има капацитет да разкрие по какъв начин функционалностите на високо равнище, като да вземем за пример ученето, работят вътре в мозъка. Екипът на „ SpiNNaker “ към този момент е употребявал системата, с цел да симулира област на мозъка, наречена Базален ганглий – област, която постоянно бива наранена от заболяването на Паркинсон.
Действително, новата технология може да обезпечи прогрес в здравната област , изключително във връзка с фармацевтичните проби. Но учените считат, че въздействието на сходно проучване върху действителните пациенти може да стане факт чак след десетилетия.
Сега Фърбър и сътрудниците му работят върху машина от второ потомство SpiNNaker2 , която употребява усъвършенствана силициева технология, с цел да доставя 10 пъти повече функционална активност и енергийна успеваемост.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ