模仿人脑的新型超级计算机可能有助于解开大脑的秘密并推进人工智能

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模仿人脑的新型超级计算机可能有助于解开大脑的秘密并推进人工智能

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模仿人脑的新型超级计算机可能有助于解开大脑的秘密并推进人工智能

澳大利亚研究人员表示,一台计划于2024年4月上线的超级计算机将与人类大脑中估计的运算速度相媲美。这台名为DeepSouth的机器每秒能够执行228万亿次操作

这是世界上第一台能够在人脑规模上模拟神经元和突触网络(构成我们神经系统的关键生物结构)的超级计算机

DeepSouth属于一种被称为神经形态计算的方法,旨在模拟人脑的生物过程。它将在西悉尼大学的国际神经形态系统中心运行

我们的大脑是我们所知道的最神奇的计算机。通过将其计算能力分配给数十亿个小单元(神经元),这些小单元通过数万亿个连接(突触)相互作用,大脑可以与世界上最强大的超级计算机匹敌,同时只需要与冰箱灯泡相同的功率

同时,超级计算机通常会占用大量空间并需要大量电力才能运行。世界上最强大的超级计算机,惠普企业前沿,每秒可以执行略高于五分之一的运算。它占地680平方米(7300平方英尺),运行需要22.7兆瓦

我们的大脑每秒只需20瓦的功率就可以执行相同数量的操作,而体重只有1.3公斤至1.4公斤。除其他外,神经形态计算旨在解开这种惊人效率的秘密

极限晶体管

1945年6月30日,数学家和物理学家约翰·冯·诺依曼描述了一种新机器的设计,即电子离散变量自动计算机(Edvac)。这有效地定义了我们所知的现代电子计算机。

我的智能手机、我用来写这篇文章的笔记本电脑和世界上最强大的超级计算机都有着冯·诺依曼近80年前介绍的相同基本结构。这些都具有不同的处理和存储单元,其中数据和指令存储在存储器中并由处理器计算

几十年来,微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番,这一观察结果被称为摩尔定律。这使我们能够拥有更小、更便宜的电脑

然而,晶体管的尺寸现在已经接近原子尺度。在这些微小的尺寸下,过多的热量产生是一个问题,一种称为量子隧穿的现象也会干扰晶体管的功能。这正在减缓,并将最终停止晶体管的小型化

为了克服这个问题,科学家们正在探索新的计算方法,从我们大脑中隐藏的强大计算机开始。我们的大脑并不是按照约翰·冯·诺依曼的计算机模型工作的。它们没有单独的计算和内存区域

相反,它们通过连接数十亿以电脉冲形式传递信息的神经细胞来工作。信息可以通过一个称为突触的连接从一个神经元传递到另一个神经元。大脑中神经元和突触的组织是灵活、可扩展和高效的

所以在大脑中——与计算机不同——记忆和计算是由相同的神经元和突触控制的。自20世纪80年代末以来,科学家们一直在研究这个模型,意图将其引入计算

模仿生命

神经形态计算机基于简单的基本处理器(其作用类似于大脑的神经元和突触)的复杂网络。这样做的主要优点是这些机器本质上是“并行的”。

这意味着,就像神经元和突触一样,计算机中几乎所有的处理器都可能同时运行,协同通信

此外,由于与传统计算机相比,单个神经元和突触的计算非常简单,因此能量消耗要小几个数量级。尽管神经元有时被认为是处理单元,突触被认为是记忆单元,但它们对处理和存储都有贡献。换言之,数据已经位于计算需要的位置。

这通常会加快大脑的计算速度,因为存储器和处理器之间没有分离,而在经典(冯·诺依曼)机器中,这会导致速度减慢。但它也避免了执行从主存储器组件访问数据的特定任务的需要,就像在传统计算系统中发生的那样,并且消耗了相当多的能量

我们刚才描述的原则是DeepSouth的主要灵感来源。这并不是目前唯一活跃的神经形态系统。值得一提的是,由欧盟倡议资助的人脑项目。HBP于2013年至2023年投入使用,并催生了BrainScaleS,这是一款位于德国海德堡的机器,模拟神经元和突触的工作方式

BrainScale可以模拟神经元“刺突”的方式,即电脉冲沿着我们大脑中的神经元传播的方式。这将使BrainScaleS成为研究认知过程机制以及未来严重神经和神经退行性疾病潜在机制的理想候选者

因为它们被设计成模仿真实的大脑,神经形态计算机可能是一个转折点的开始。它们提供可持续且负担得起的计算能力,并允许研究人员评估神经系统模型,是一系列应用的理想平台。它们有可能促进我们对大脑的理解,并为人工智能提供新的方法

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