211service.com
Smegenų kūrimas ant silicio lusto
Tarptautinė mokslininkų grupė Europoje sukūrė silicio lustą, sukurtą veikti kaip žmogaus smegenys. Su 200 000 neuronų, sujungtų 50 milijonų sinapsinių jungčių, lustas gali imituoti smegenų gebėjimą mokytis labiau nei bet kuri kita mašina.
Išmanusis lustas: Europos mokslininkai naudoja įprastus lustų gamybos būdus, kad sukurtų grandines, imituojančias žmogaus smegenų struktūrą ir funkcijas. Šis ankstyvasis prototipas turi tik 384 neuronus ir 100 000 sinapsių, tačiau naujausioje versijoje yra 200 000 neuronų ir 50 milijonų sinapsių.
Nors lustas turi tik dalį neuronų ar jungčių, esančių smegenyse, skaičiaus, jo dizainas leidžia jį padidinti, sakoma. Karlheinzas Meieris , fizikas iš Heidelbergo universiteto (Vokietija), koordinavęs projektą „Fast Analog Computing with Emergent Transient States“, arba FACETS .
Tikimasi, kad smegenų struktūros atkūrimas kompiuterine forma gali padėti mums geriau suprasti, kaip sukurti masiškai lygiagrečius, galingus naujus kompiuterius, sako Meier.
Tai ne pirmas kartas, kai kažkas bando atkurti smegenų veiklą. Viena pastanga vadinama Mėlynos smegenys projektas, vykdomas Henris Markramas Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Šveicarijoje, naudojo didžiules neurologų įrašytų biologinių duomenų duomenų bazes, kad sukurtų labai sudėtingą ir tikrovišką smegenų modeliavimą IBM superkompiuteryje.
FACETS naudojo tas pačias duomenų bazes. Tačiau vietoj neuronų modeliavimo, sako Karlheinzas, mes juos kuriame. Naudodami standartinę aštuonių colių silicio plokštelę, tyrėjai atkuria neuronus ir sinapses kaip tranzistorių ir kondensatorių grandines, skirtas sukurti tokio paties pobūdžio elektrinį aktyvumą kaip ir jų biologiniai atitikmenys.
Neuronų grandinę paprastai sudaro apie 100 komponentų, o sinapsei reikia tik apie 20. Tačiau kadangi jų yra daug daugiau, sinapsės užima didžiąją dalį plokštelės vietos, sako Karlheinzas.
Karlheinzas tęsia, kad šio laidinio metodo pranašumas, priešingai nei modeliavimas, yra tas, kad jis leidžia tyrėjams atkurti į smegenis panašią struktūrą iš tikrųjų lygiagrečiu būdu. Norint, kad modeliavimas veiktų realiuoju laiku, reikia didžiulės skaičiavimo galios. Be to, fiziniai modeliai gali veikti daug greičiau ir yra labiau keičiamo dydžio. Tiesą sakant, dabartinis prototipas gali veikti apie 100 000 kartų greičiau nei tikros žmogaus smegenys. Mes galime imituoti dieną per sekundę, sako Karlheinzas.
Nors tai gali atrodyti neįtikėtinai, neuronai iš tikrųjų yra labai lėti, bent jau palyginti su kompiuteriais, sako Tomas Serras , MIT kompiuterinių neurologijos mokslų tyrėjas. Priežastis, kodėl kompiuteriai atrodo daug lėtesni, yra tai, kad jie yra serijiniai įrenginiai, o mūsų smegenys veikia lygiagrečiai, sako jis.
FACETS nėra vienintelė grupė, kuri laikosi tokio požiūrio. Tyrėjai adresu Stanfordo universitetas taip pat sukūrė neuronų grandines ir Gynybos pažangių tyrimų projektų agentūra neseniai pradėjo finansuoti panašų projektą.
FACETS lenkia visus kitus, nes jie naudoja šias sudėtingas sinapses, sako Markram. Nors neuronai yra gana paprasti, jis sako, kad sinapsės yra sukurtos naudoti labai galingą paskirstytą algoritmą, kurį sukūrė Markram, vadinamą nuo smaigalio laiko priklausomu plastiškumu, kuris leidžia įrenginiui mokytis ir prisitaikyti prie naujų situacijų.
Kuriant tokias sudėtingas grandines, reikėjo glaudžiai bendradarbiauti su neurobiologais, sako Markram. Tiesą sakant, projektas, kurio dabartinis biudžetas yra 10,5 milijono eurų (14,1 milijono JAV dolerių), remiasi 15 mokslinių grupių iš septynių skirtingų šalių įnašais. Vienas iš iššūkių, su kuriais jie susiduria, yra trimatės smegenų struktūros atkūrimas 2-D silicio gabale, sako jis.
Nepaisant pastangų, kad lustai būtų kuo labiau biologiškai tikėtini, Markramas pripažįsta, kad jie vis dar yra neapdoroti, palyginti su tuo, ką galima pasiekti modeliuojant. Tai ne smegenys. Jis sako, kad tai daugiau kompiuterio procesorius, turintis tam tikrą pagreitintą lygiagretųjį skaičiavimą, kurį turi smegenys.
Dėl šios priežasties Markramas abejoja, ar aparatinės įrangos metodas suteiks daug informacijos apie tai, kaip veikia smegenys. Pavyzdžiui, skirtingai nei „Blue Brain“, mokslininkai negalės atlikti in silico narkotikų testavimo, imituodami vaistų poveikį smegenims. Jis sako, kad tai daugiau dirbtinio intelekto platforma, o ne biologijos supratimas.
FACETS grupė dabar planuoja toliau plėsti savo lustus, sujungdama daugybę plokštelių, kad sukurtų superlustą su iš viso milijardu neuronų ir 1013 sinapsių.