模仿人脑的计算机结构的突破

雷竞技rebat神经科学前沿:新的大脑启发计算机

图片:Shutterstock

一种新的以大脑为灵感的计算机的性能和令人兴奋的潜力使我们离实时模拟大脑神经网络又近了一步。

研究发现,一台模拟大脑神经网络的计算机产生的结果与目前用于神经信号研究的最佳大脑模拟超级计算机软件的结果相似一项新的研究在开放存取杂志上发表雷竞技rebat神经科学前沿. 这台名为SpiNNaker的定制计算机经过精度、速度和能效测试,有潜力克服传统超级计算机的速度和功耗问题。目的是提高我们对大脑神经处理的认识,包括学习和疾病,如癫痫和阿尔茨海默病。

“SpiNNaker可以支持大脑皮层的详细生物模型,大脑皮层是大脑的外层,接收和处理来自感官的信息,提供与等效超级计算机软件模拟非常相似的结果,”他说Sacha van Albada博士,这项研究的主要作者,也是德国尤利希研究中心理论神经解剖学小组的组长。“快速、低功耗运行大规模详细神经网络的能力将推动机器人研究,促进学习和大脑疾病的研究。”

人脑极其复杂,由1000亿个相互连接的脑细胞组成。我们了解单个神经元及其组成部分如何在更大范围内相互行为和沟通,大脑的哪些区域用于感官感知、行动和认知。然而,我们对神经活动转化为行为的过程知之甚少,例如将思维转化为肌肉运动。

超级计算机软件通过模拟神经元之间的信号交换发挥了作用,但即使是迄今为止运行在速度最快的超级计算机上的最好的软件也只能模拟1%的人脑。

“目前尚不清楚哪种计算机体系结构最适合有效地研究全脑网络。欧洲人脑项目和Jülich研究中心已经进行了广泛的研究,以确定解决这一高度复杂问题的最佳策略。今天的超级计算机需要几分钟来模拟一秒钟的real时间,因此对学习等过程的研究,需要花费数小时和数天的时间,目前还无法实现。”他解释道马库斯·迪斯曼教授,合著者,Jülich研究中心计算和系统神经科学系主任。

他继续说,“大脑的能量消耗与今天的超级计算机之间存在巨大的差距。神经形态(大脑启发的)计算使我们能够研究使用电子技术我们可以接近大脑的能量效率。”

SpiNNaker是人脑项目神经形态计算平台的一部分,它是在过去15年中根据人脑的结构和功能开发的一种定制计算机,由50万个简单的计算元素组成,由自己的软件控制。研究人员比较了SpiNNaker与NEST的准确性、速度和能效。NEST是目前用于脑神经元信号研究的专业超级计算机软件。

“在NEST和SpiNNaker上运行的模拟显示了非常相似的结果,”报告说弗伯英国曼彻斯特大学计算机工程系教授、合著者。“这是首次在SpiNNaker或任何神经形态平台上对大脑皮层进行如此详细的模拟。SpiNNaker由600块电路板组成,总共包含500000多个小型处理器。本研究中描述的模拟只使用了6块电路板,占机器总能力的1%。我们的研究发现搜索将改进软件,将其简化为单板。”

Van Albada分享了她对SpiNNaker未来的抱负,“我们希望通过这些神经形态计算系统进行越来越大的实时模拟。在人脑项目中,我们已经与神经机器人专家合作,希望将它们用于机器人控制。”

2.关于模拟人脑的计算机结构突破的评论

  1. 亨丽特·斯瓦特//2018年7月31日上午11:26//回复

    当人工智能研究中没有小脑(小脑)时,“皮层”的模拟价值仍然有限。

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  2. 非常好的文章。这是非常好的信息。

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