Chipy naśladujące ludzki mózg
Naukowcy i inżynierowie pracujący dla koncernu IBM zbudowali chipy komputerowe, przetwarzający informacje w sposób naśladujący działanie ludzkiego mózgu - poinformował magazyn Technology Review.
19.08.2011 | aktual.: 19.08.2011 13:27
W mózgu informacje przetwarzane są równocześnie; cześć odpowiedzialna za obróbkę informacji i pamięć są przy tym połączone. Każdy neuron łączy się z wieloma innymi, a siła tych połączeń zmienia się w trakcie przyswajania informacji przez mózg.
Taki sposób przetwarzania jest newralgiczny dla procesu uczenia się i zapamiętywania, stąd naukowcy i inżynierowie chcą go odtworzyć w układach elektronicznych. Obecnie chipy komputerowe przetwarzają informację potokowo, bit po bicie i manewrują danymi pomiędzy pamięcią a układem przetwarzania. Największym problemem jest zwiększająca się ilość bitów, którymi jednocześnie trzeba zarządzać w trakcie takiego procesu.
Naukowcy z IBM zbudowali i poddali testom dwa procesory, które magazynują i przetwarzają informacje w sposób naśladujący działanie systemu nerwowego. Jak twierdzą uczeni, te dwa chipy mogą być swoistymi cegiełkami, z których zostanie zbudowany komputer wielkości małego pudełka od butów, o złożoności odpowiadającej połowie ludzkiego mózgu i mocy 1 kW. Projekt ten, o wartości 2. mln USD, finansuje Agencja Zaawansowanych Projektów Obronnych USA (DARPA), a zaangażowanych weń jest, poza IBM także kilka największych amerykańskich uniwersytetów.
Według badaczy IBM, którzy zaprezentowali wyniki swoich prac na konferencji Custom Integrated Circuits w San Jose, stan Kalifornia, chipy tego typu odznaczają się bardzo małym zapotrzebowaniem na moc i muszą pracować pod kontrolą oprogramowania typu sieci neuronowych. W jednym z eksperymentów "rdzeń nerwowy" jak nazywa się nowy typ chipa, uczył się gry w ping-ponga, w drugim - nawigacji po prostym odcinku drogi, w trzecim - rozpoznawania obrazów. Wszystkie zadania wykonał w czasie szybszym niż podobne układy samouczące skonstruowane z klasycznych układów logicznych.
Nowoczesne komputery osiągają ogromna moc obliczeniową ale przy wielkiej pojemności i zapotrzebowaniu na moc. Komputer IBM Watson, który pokonywał graczy w grach logicznych miał 1. terbajtów pamięci RAM, pracował w klastrze - zwiększające moc przetwarzania i obliczeniową zgrupowanie komputerów - dla wykonywania trudniejszych zadań i potrzebował mocy liczonej w setkach kilowatów. Jak powiedział Technology Review, Kwabena Boahen prof. bioinżynierii ze Stanford University pracujący przy projekcie IBM, ludzki mózg radzi sobie z takimi zadaniami doskonale przy 10 W zapotrzebowania na moc.
IBM nie ujawnił sposobu pracy i wydajności nowych układów. Jednak, jak jednak powiedział Technology Review kierujący projektem prof. Dharmendra Modha, oba chipy naśladują dwa główne aspekty działania mózgu - zbliżenie części odpowiedzialnych za pamięć i przetwarzanie (odtwarzane sprzętowo) i stałe jednoczesne tworzenie i blokowanie połączeń pomiędzy tymi częściami, a także wzmacnianie ich lub osłabianie w czasie procesów przetwarzania.
Nowe chipy złożone są z 45-nanometrowych tranzystorów zabudowanych nad układem pamięci. Według naukowców pracujących przy projekcie, pobierają one tylko 4. pikoJouli dla obsługi każdego zdarzenia, naśladując tym działanie sieci neuronowej. Jest to moc 1000 mniejsza niż wykorzystywana przy takim samym procesie w klasycznych chipach komputerowych.
Obecnie IBM przedstawił bardzo proste oprogramowanie do zarządzania tymi chipami, ale naukowcy przyznają iż zaczęli już prace nad bardzie skomplikowanym. W 200. roku grupa prof. Dharmendry Modhy stworzyła sieć neuronową o złożoności mózgu kota i testowała ją na superkomputerze. Wtedy nie można było uruchomić symulacji jej pracy w czasie rzeczywistym, ze względu na normalną w komputerze separację pamięci od procesora.
Obecnie nowe chipy pozwolą na pokonanie tej bariery. Jednocześnie ich integracja ze złożonym oprogramowaniem sieci neuronowej sprawi, że zużyją mniej energii i staną się szybsze. Modha zaznaczył, że celem badaczy jest opracowanie systemu o zdolnościach poznawczych ludzkiego mózgu.