11.01.2024 20:30 
933
933
Ученые собрали первый процессор из клеток мозга
В США был разработан гибридный процессор, объединяющий электронные компоненты и мозговой органоид, выращенный из стволовых клеток человека. Эта система способна распознавать речь и решать нелинейные уравнения.
Работа над биокомпьютерами ведется уже около двадцати лет, и это первый конкретный результат. Мозг человека содержит около 86 миллиардов нейронов и до квадриллиона синапсов. Каждая клетка связана с тысячами других, постоянно реагирующих на входящие сигналы и взаимодействующих друг с другом. Существующим современным процессорам пока удалось воссоздать только небольшую часть этой уникальной природной системы.
В 2018 году китайские ученые использовали суперкомпьютер Sunway Taihulight, самый быстродействующий на тот момент, чтобы смоделировать одну секунду активности одного процента мозга. Этот процесс занял четыре минуты и потребовал 16 мегаватт энергии от компьютера, который занимает 1000 квадратных метров. В сравнении с этим, мозг объемом около двух литров потребляет гораздо меньше энергии, чем обычная электрическая лампочка. С развитием алгоритмов машинного обучения и моделей искусственных нейронных сетей, самыми важными факторами становятся производительность и энергоэффективность, которые определяют темпы технологического прогресса.
Современное развитие компьютерных технологий происходит в двух основных направлениях: логическом и нейроморфном. Первое направление сосредоточено на создании все более мощных и производительных машин, построенных по традиционным принципам. Второе направление направлено на разработку компьютерных систем, которые имитируют работу человеческого мозга, с последующей целью создания его искусственного аналога.
Одной из причин эффективности мозга является то, что его клетки - нейроны - выполняют одновременно функции процессора и устройства памяти. В большинстве современных вычислительных устройств эти две функциональные части разделены.
Принцип построения нейроморфных процессоров основан на взаимодействии нейронов. Они состоят из объединенных в нейронные сети вычислительных ядер, которые, как правило, состоят из обычных транзисторов. Каждое ядро, которое функционирует как несколько сотен нейронов, обладает собственной оперативной памятью типа SRAM, планировщиком заданий и маршрутизатором для связи с другими ядрами. В одной интегральной схеме нейроморфного процессора может быть содержаться тысячи таких ядер.
Например, экспериментальный суперпроцессор CS-1 компании Cerebras содержит 1,2 триллиона транзисторов, организованных в 400 тысяч вычислительных ядер, с 18 гигабайтами локальной распределенной памяти SRAM. Ядра полностью программируемые и оптимизированы для работы с любыми нейронными сетями. Общая производительность системы составляет 100 петабит в секунду.
Нейроморфные устройства находят применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, распознавание голоса, обработка текстов и поисковые системы. Они также необходимы для развития беспилотных технологий и промышленной робототехники. Направление развития искусственного интеллекта также включает в себя нейрогибридные системы, которые сочетают искусственные и природные нейронные сети. Эти системы активно исследуются с 2000-х годов, когда были проведены первые эксперименты с обучением нейрональной культуры, состоящей из живых нейронов, выращенных в лабораторных условиях.
Впоследствии начали появляться модели, объединяющие культуру с виртуальными и затем с реальными процессорами. На данный момент, основное применение таких систем - нейропротезирование и разработка биосенсоров. Однако, в будущем, они могут стать основой для нового поколения компьютерных технологий.
Источник: https://ria.ru
В 2018 году китайские ученые использовали суперкомпьютер Sunway Taihulight, самый быстродействующий на тот момент, чтобы смоделировать одну секунду активности одного процента мозга. Этот процесс занял четыре минуты и потребовал 16 мегаватт энергии от компьютера, который занимает 1000 квадратных метров. В сравнении с этим, мозг объемом около двух литров потребляет гораздо меньше энергии, чем обычная электрическая лампочка. С развитием алгоритмов машинного обучения и моделей искусственных нейронных сетей, самыми важными факторами становятся производительность и энергоэффективность, которые определяют темпы технологического прогресса.
Современное развитие компьютерных технологий происходит в двух основных направлениях: логическом и нейроморфном. Первое направление сосредоточено на создании все более мощных и производительных машин, построенных по традиционным принципам. Второе направление направлено на разработку компьютерных систем, которые имитируют работу человеческого мозга, с последующей целью создания его искусственного аналога.
Одной из причин эффективности мозга является то, что его клетки - нейроны - выполняют одновременно функции процессора и устройства памяти. В большинстве современных вычислительных устройств эти две функциональные части разделены.
Принцип построения нейроморфных процессоров основан на взаимодействии нейронов. Они состоят из объединенных в нейронные сети вычислительных ядер, которые, как правило, состоят из обычных транзисторов. Каждое ядро, которое функционирует как несколько сотен нейронов, обладает собственной оперативной памятью типа SRAM, планировщиком заданий и маршрутизатором для связи с другими ядрами. В одной интегральной схеме нейроморфного процессора может быть содержаться тысячи таких ядер.
Например, экспериментальный суперпроцессор CS-1 компании Cerebras содержит 1,2 триллиона транзисторов, организованных в 400 тысяч вычислительных ядер, с 18 гигабайтами локальной распределенной памяти SRAM. Ядра полностью программируемые и оптимизированы для работы с любыми нейронными сетями. Общая производительность системы составляет 100 петабит в секунду.
Нейроморфные устройства находят применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, распознавание голоса, обработка текстов и поисковые системы. Они также необходимы для развития беспилотных технологий и промышленной робототехники. Направление развития искусственного интеллекта также включает в себя нейрогибридные системы, которые сочетают искусственные и природные нейронные сети. Эти системы активно исследуются с 2000-х годов, когда были проведены первые эксперименты с обучением нейрональной культуры, состоящей из живых нейронов, выращенных в лабораторных условиях.
Впоследствии начали появляться модели, объединяющие культуру с виртуальными и затем с реальными процессорами. На данный момент, основное применение таких систем - нейропротезирование и разработка биосенсоров. Однако, в будущем, они могут стать основой для нового поколения компьютерных технологий.
Источник: https://ria.ru
