Компьютерная суперплатформа на основе модели человеческого мозга открывает новые горизонты для исследований

В прежние времена компьютерные чипы принято было называть «электронным мозгом». Еще более точно это название соответствует последним разработкам. Ливерморская национальная лаборатория им. Лоуренса (LLNL) решила использовать созданную на основе модели человеческого мозга компьютерную суперплатформу, разработанную IBM.

Первая в своем роде система основана на нейросинаптическом компьютерном чипе, известном как IBM TrueNorth. Ее вычислительные возможности эквивалентны 16 миллионам нейронов и 4 миллиардам синапсов (связи между нейронами), потребляя при этом всего 2,5 Вт электроэнергии.

Система TrueNorth представляет собой фундаментальный отход от разработанной более 70 лет назад концепции компьютера. Новая система использует цифровые нейроны и синапсы, которые обрабатывают информацию подобно человеческому мозгу, в частности, правому полушарию головного мозга.

По заявлению IBM, технология TrueNorth позволит создавать компьютеры, работающие с эксафлопсной производительностью или миллиард миллиардов операций в секунду. Это в пятьдесят раз быстрее, чем нынешние компьютеры, используя при этом гораздо меньше энергии.

Одна из причин повышенной производительности заключается в том, что, имитируя человеческий мозг, нейроморфный процессор TrueNorth преодолевает некоторые ограничения традиционной фон-Неймановской архитектуры. Например, команды и обработка данных могут передаваться по одному и тому же маршруту, в одно и то же время, что невозможно в обычных процессорах. Кроме того, процессор TrueNorth не должен быть включен постоянно, активизируясь только при необходимости, что обеспечивает значительную экономию электроэнергии.

Еще одно преимущество заключается в том, что там, где обычный компьютер занимается аналитической обработкой подобно левой доли человеческого мозга, TrueNorth больше похож на правую сторону с акцентом на распознавание образов, интегрированную сенсорную обработку и сложные когнитивные задачи.

«Нейроморфные вычисления открывают очень много интересных возможностей», - говорит Джим Бразе заместитель директора LLNL . «Потенциальные возможности нейроморфной обработки данных и искусственный интеллект позволят изменить подходы к научным исследованиям».