Компьютер, построенный для имитации нейронных сетей мозга, дает аналогичные результаты лучшего суперкомпьютерного моделирования мозга, что в настоящее время используется для исследований нейронной сигнализации. Протестированный с точки зрения точности, скорости и энергоэффективности, этот пользовательский компьютер под названием SpiNNaker имеет потенциал для преодоления проблем со скоростью и потреблением энергии в обычных суперкомпьютерах. Цель состоит в том, чтобы продвинуть наши знания о нейральной обработке в мозге, включая обучение и расстройства, такие как эпилепсия и болезнь Альцгеймера.
«SpiNNaker может поддерживать детализированные биологические модели коры — внешний слой мозга, который получает и обрабатывает информацию из органов чувств, — принося результаты, очень похожие на результаты аналогичного имитационного моделирования суперкомпьютеров», — говорит д-р Саша ван Альбада , ведущий автор этого исследования и руководитель группы теоретической нейроанатомии в исследовательском центре им. Юлиха, Германия. «Возможность быстро запускать крупномасштабные детальные нейронные сети и при низком потреблении энергии будет способствовать поиску робототехники и облегчению исследований по изучению и нарушениям мозга».
Человеческий мозг чрезвычайно сложный, состоящий из 100 миллиардов взаимосвязанных клеток. Мы понимаем, как индивидуальные нейроны и их компоненты ведут себя и общаются друг с другом и в более широком масштабе, какие области мозга используются для сенсорного восприятия, действия и познания. Тем не менее, мы знаем меньше о переводе нервной деятельности в поведение, например, превращение мышления в движение мышц, или принятия решения о вложениях денежных средств в кризисных ситуациях.
Суперкомпьютерное программное обеспечение помогло имитировать обмен сигналами между нейронами, но даже лучшее программное обеспечение, работающее на самых быстрых суперкомпьютерах на сегодняшний день, может имитировать только 1% человеческого мозга.
В настоящее время неясно, какая компьютерная архитектура лучше всего подходит для эффективного изучения сетей цельного мозга. Европейский проект «Человеческий мозг» и центр Юлиха провели обширные исследования, чтобы определить лучшую стратегию для этой очень сложной проблемы. «Сегодняшние суперкомпьютеры требуют нескольких минут для моделирования одной секунды реального времени, поэтому исследования процессов, таких как обучение, которые занимают часы и дни в режиме реального времени, в настоящее время недоступны», — объясняет профессор Маркус Дисманн , соавтор, заведующий кафедрой вычислительной и системной нейронауки в центре Юлиха.
Он продолжает: «Существует огромный разрыв между потреблением энергии в мозге и современными суперкомпьютерами. Нейроморфные (мозговые) вычисления позволяют нам исследовать, насколько близко мы можем достичь энергетической эффективности мозга с помощью электроники».
SpiNNaker, созданный за последние 15 лет и основанный на структуре и функции человеческого мозга, — это часть невроморфной вычислительной платформы проекта мозга человека — специально созданный компьютер, состоящий из полумиллиона простых вычислительных элементов, управляемых по своему собственному программному обеспечению. Исследователи сравнили точность, скорость и энергоэффективность SpiNNaker с показателями NEST — специализированного суперкомпьютерного программного обеспечения, которое в настоящее время используется для исследования нейронных сигналов мозга.
«Моделирование, проведенное на NEST, и SpiNNaker показали очень похожие результаты», — говорит Стив Фурбер , соавтор и профессор компьютерной инженерии в Манчестерском университете Великобритании. «Впервые такое детальное моделирование коры было выполнено на SpiNNaker. SpiNNaker включает в себя 600 печатных плат, bvt.ob[ более 500000 небольших процессоров. Моделирование, описанное в этом исследовании, использовало только шесть плат — 1% от общей мощности машины. Результаты нашей работы помогут улучшить программное обеспечение, чтобы уменьшить это до единой платы».
