Главная
Гороскопы
Сегодня суперкомпьютеры используются для самого широкого спектра задач: от различных математических расчетов и обработки массивов данных до моделирования фармацевтических соединений и работы искусственного интеллекта. Однако при этом существуют компьютеры, нацеленные на максимально точное воспроизведение «архитектуры» головного мозга человека. И самый мощный на сегодня подобный нейроморфный суперкомпьютер недавно был впервые запущен.
Называется этот компьютер Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) и он может выполнять более, чем 200 миллионов операций в секунду, а каждая из микросхем имеет 100 миллионов деталей. Машина собрана на базе Школы компьютерных наук Манчестерского университета и на реализацию этого проекта было потрачено 15 миллионов фунтов стерлингов. Но эта сумма не так впечатляет, как время, ушедшее на разработку: 20 лет прорабатывалась концепция суперкомпьютера и еще 10 лет потребовалось на сборку.
SpiNNaker может в реальном времени моделировать поведение человеческих нейронов и он уникален тем, что в отличие от традиционных компьютеров, он не передает большие объемы информации из точки А в точку Б, а рассылает данные единовременно в тысячи разных направлений. Именно так и работают клетки нашего головного мозга. Как заявил один из идеологов проекта, профессор вычислительной техники Стив Фурбер: «SpiNNaker полностью меняет способ работы обычных компьютеров. По сути, мы создали машину, которая работает скорее как мозг, чем как традиционный компьютер, что чрезвычайно интересно. Конечной целью нашего проекта всегда было использование миллиарда ядер в одном компьютере, который моделировал бы работу мозга и сегодня мы достигли этой цели. И это просто фантастика».
При этом стоит заметить, что даже невзирая на то, что «настоящий искусственный мозг» заработал, то количество ядер, которое в нем сейчас находится, моделирует мозг, который эквивалентен 1% от человеческого. Однако уже сейчас этот нейроморфный суперкомпьютер поможет понять то, как функционирует наша ЦНС, а также даст возможность проводить масштабные симуляции, недоступные на традиционных машинах.
Источник: