X

Creiere electronice? Despre Computerizarea Neuromorfică

Neuroștiința este o știință multidisciplinară care este preocupată de studiul structurii și funcției sistemului nervos

HumanBrainProject | Neuromorphic Computing

Computerizare Neuromorfică

Motivație

Calculele neuromorfe implementează aspecte ale rețelelor neuronale biologice în forma de copii analogice sau digitale pe circuite electronice. Scopul acestei abordări este dublu: Oferirea unui instrument pentru neuroștiință pentru a înțelege procesele dinamice de învățare și dezvoltare în creier și aplicarea inspirației creierului în calculul cognitiv generic. Avantajele cheie ale calculului neuromorf în comparație cu abordările tradiționale sunt eficiența energetică, viteza de execuție, robustețea împotriva eșecurilor locale și capacitatea de a învăța.

Calculul Neuromorf în HBP (Human Brain Project)

În HBP, Subproiectul de calcul neuromorfic desfășoară două activități majore: Construirea a două mașini neuromorfe unice, la scară largă, și prototiparea cipurilor neuromorfe de generația următoare.

Mașinile neuromorfe la scară largă se bazează pe două principii complementare. Mașina SpiNNaker cu mai multe nuclee situată în Manchester (Marea Britanie) conectează 1 milion de procesoare ARM cu o rețea bazată pe pachete optimizată pentru schimbul potențialelor de acțiune neuronală (vârfuri). Mașina de model fizic BrainScaleS situată în Heidelberg (Germania) implementează modele electronice analogice de 4 milioane de neuroni și 1 miliard de sinapse pe 20 de „napolitane” de siliciu. Ambele utilaje sunt integrate în colaborarea HBP și oferă suport software complet pentru configurarea, funcționarea și analiza datelor lor.

Cea mai proeminentă caracteristică a mașinilor neuromorfe este viteza de execuție a acestora. Sistemul SpiNNaker rulează în timp real, BrainScaleS este implementat ca un sistem accelerat și funcționează de 10.000 de ori în timp real. Simulările la supercomputerele convenționale sunt factori de rulare tipici cu 1000 mai lent decât biologia și nu pot accesa perioade de timp foarte diferite implicate în învățare și dezvoltare, de la milisecunde până la ani.

Cercetări recente în neuroștiință și în modele de calcul au indicat că învățarea și dezvoltarea sunt un aspect cheie pentru neuroștiința și aplicațiile din lumea reală a calculului cognitiv. HBP este singurul proiect din lume care răspunde acestei nevoi cu arhitecturi hardware dedicate.

Sisteme Disponibile

Sistemul BrainScaleS se bazează pe emulări fizice (analogice sau cu semnal mixt) ale modelelor de neuroni, sinapse și plasticitate cu conectivitate digitală, care rulează de zece mii de ori mai rapid decât în ​​timp real.

Sistemul SpiNNaker se bazează pe modele numerice care rulează în timp real pe cipuri multicore digitale personalizate folosind arhitectura ARM. Sistemul SpiNNaker (NM-MC-1) oferă cipuri digitale aproape personalizate, fiecare cu optsprezece nuclee și o memorie RAM locală comună de 128 Mbyte, oferind un total de peste 1.000.000 de nuclee.

Mai multe informații despre mașini și despre planurile și dezvoltarea generației următoare sunt disponibile în secțiunea Cum funcționăm – Hardware. Un grafic de utilizare din decembrie 2017 este inclus în acest articol nou.

Perspectiva

O serie de demonstrații ale beneficiilor tehnologiei neuromorfe încep să apară și se pot aștepta mai multe pe termen scurt până la mediu. În SUA și în alte părți apar numeroase companii start-up pentru a exploata avantajele potențiale ale tehnologiilor neuromorfe și similare în aceste domenii noi de aplicații de învățare automată. În HBP, sunt disponibile sisteme demonstrative de dimensiuni mici și mari și atrag un număr tot mai mare de utilizatori din industrie și din mediul academic. În timp ce aceste sisteme sunt făcute în principal pentru cercetarea de bază privind înțelegerea procesării informațiilor din creierul (uman), se depun eforturi pentru a implementa, de asemenea, sarcini de învățare automată. Jetoanele de testare la scară mică de generație viitoare din arhitectura SpiNNaker și BrainScaleS sunt disponibile pentru primii utilizatori de test încă de la începutul anului 2018.

Pe termen mediu, ne putem aștepta ca tehnologiile neuromorfe să ofere o gamă de aplicații mai eficiente decât computerele convenționale, de exemplu pentru a furniza capacități de recunoaștere a vorbirii și a imaginilor în telefoanele inteligente. (În prezent, aceste funcții sunt disponibile doar utilizând resurse cloud puternice pentru a implementa algoritmi de recunoaștere.) Acestea vor necesita acceleratoare neuromorfe la scară mică, integrate cu procesorul de aplicații, folosind o fracțiune din resursele unui singur cip. Sistemele la scară largă pot fi utilizate pentru a găsi relații cauzale în date complexe din știință, finanțe, afaceri și guvern. Pe baza relațiilor cauzale detectate, astfel de sisteme neuromorfe pot fi capabile să facă predicții temporale la diferite scări de timp.

Pe termen lung, există posibilitatea utilizării tehnologiei neuromorfe pentru a integra funcțiile cognitive inteligente eficiente din punct de vedere energetic într-o gamă largă de produse de consum și de afaceri, de la mașini fără șofer până la roboți autohtoni. În timp ce inteligența artificială „puternică” la nivel uman rămâne un mister și, într-adevăr, poate depinde de apariția unei înțelegeri a procesării informațiilor în creierul biologic (prin inițiative precum Proiectul creierului uman) înainte de a deveni o realitate practică, există multe aplicații utile care pot beneficia de capacități cognitive mai modeste. Tehnologia este relativ tânără și există multă incertitudine cu privire la locul în care își va găsi locul în lumea largă, dar răspunde în mod clar unei nevoi în lumea rapidă a computerelor.

Publicul Țintă

Platforma Computerizării Neuromorfice vizează cercetătorii din mai multe domenii, inclusiv neuroștiința computațională și învățarea automată. Utilizatorii platformei vor putea studia implementările rețelei la alegere, inclusiv versiuni simplificate de modele cerebrale dezvoltate pe platforma de simulare a creierului HBP sau modele de circuite generice bazate pe lucrări teoretice. Platforma oferă, de asemenea, cercetătorilor din industrie și dezvoltatorilor de tehnologie posibilitatea de a experimenta și de a testa aplicații bazate pe dispozitive și sisteme neuromorfe de ultimă generație. Față de resursele tradiționale HPC, sistemele neuromorfe oferă o viteză mai mare (în timp real sau accelerat) și un consum de energie mai mic. Sistemele accelerate sunt deosebit de potrivite pentru investigarea plasticității și învățării.

Sistemele sunt încă în stadiul de dezvoltare, dar platforma oferă asistență și instruire utilizatorilor, iar software-ul care sprijină platforma este îmbunătățit continuu. Ambele sisteme (BrainScaleS și SpiNNaker) au o interfață proiectată pentru cercetătorii de neuroștiință, bazată pe scripturile Python care folosesc API-ul PyNN pentru specificațiile independente de simulatoare ale modelelor de rețele neuronale. Scripturile PyNN rulează și pe popularele simulatoare de software NESTNEURON și Brian.

Categorii
Transumanism
cuvinte cheie
NOTĂ OrtodoxINFO

Deși este imposibil de calculat cu precizie, este postulat că creierul uman operează la 1 exaFLOP, ceea ce este echivalent cu un miliard de miliarde de calcule pe secundă. – Prin comparație, cel mai rapid supercomputer din lume este Summit sau OLCF-4, dezvoltat de IBM pentru a fi folosit la Oak Ridge National Laboratory, cel mai rapid supercomputer din lume, capabil de 200 de petaflops. – 1 exaFLOP = 1000 petaFLOP

Articole asemănătoare



Vă rugăm să comentați decent, în duhul Ortodoxiei! Responsabilitatea juridică pentru conţinutul comentariilor dvs. vă revine în exclusivitate.

Un comentariu

  1. Ciborgii devin realtate: daca esti paralizat, ai Parkinson, Alzheimer, dependență, depresie sau durere, se rezolva cu implant pe creier!
    Un implant cerebral cu inteligență artificială a obţinut deja aprobare pentru primele teste pe oameni. Implantul are mărimea unei agrafe de birou și va trebui inserat în cortexul motor, acea porțiune din creier care controlează mișcările.
    https://www.digi24.ro/stiri/sci-tech/descoperiri/inventie-revolutionara-un-implant-cerebral-cu-inteligenta-artificiala-va-putea-citi-gandurile-1113231
    Cercetători din Coreea și SUA au inventat un dispozitiv care poate controla circuitele neuronale printr-un implant cerebral minuscul controlat de un smartphone. Invenția i-ar ajuta pe oamenii de știință să depisteze afecțiuni ale creierului precum Parkinson, Alzheimer, dependență, depresie și durere. Dispozitivul folosește cartușe Lego de medicamente înlocuibile și sistem bluetooth cu consum redus de energie. Acesta vizează anumiți neuroni de interes utilizând medicamente și lumină pentru perioade îndelungate.
    https://www.dcmedical.ro/alzheimer-parkinson-depresie-depistate-prin-implant-in-creier-controlat-prin-smartphone_609530.html
    Instalarea unui implant neural este relativ simpla si rapida. Sub anestezie, se face o incizie in scalp, se foreaza in craniu, iar dispozitivul este plasat pe suprafata creierului.
    Diagnosticarea comunicării cu dispozitivul poate avea loc wireless . Chiar daca aceasta nu este o procedura de ambulatoriu, pacientii necesita de obicei numai o noapte in spital.
    https://stiinta-mister.ro/pana-in-2020-implanturile-pe-creier-vor-conecta-oamenii-la-internet-100-de-mii-de-oameni-deja-folosesc-aceasta-tehnologie/

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

Jurnalismul independent al portalului OrtodoxINFO se bazează strict pe cititorii săi mulți, care sprijină fiecare cât poate acest demers. Vă punem la dispoziție conturi bancare sau varianta PayPal de mai jos. Fără sprijinul vostru acest proiect se poate diminua, până la dispariție.

Mulțumim celor care ne-au ajutat până acum!

Reclamele sunt blocate

Te rog să ne susții, deblocând reclamele.