В масивната паралелна архитектура всяко от милионите ядра може да изпраща малки „пакети“ информация към своите дестинации чрез вътрешна комуникационна мрежа (източник: University of Manchester)
След 12 години работа изследователи от университета в Манчестър, Англия завършиха изграждането на суперкомпютъра „SpiNNaker“ (SpikingNeural Network Architecture). Той може да симулира вътрешната работа на до един милиард неврони чрез своите един милион процесора.
Човешкият мозък съдържа приблизително 100 милиарда неврона. Те обменят помежду си сигнали през стотици трилиони синапси. Макар че тези цифри са смайващи, дигиталната симулация на мозъка се нуждае от много повече от колосална изчислителна мощност: това, което е необходимо, е по-скоро радикално преосмисляне на стандартната компютърна архитектура, на която са базирани повечето изчислителни машини.
„Невроните в мозъка обикновено имат няколко хиляди входа, някои до четири милиона“, казва проф. Стивън Фърбър, който е основател и ръководител на проекта SpiNNaker. „Така че проблемът е комуникацията, а не изчислението. Компютрите с висока производителност са добри в изпращането на големи количества данни от едно място на друго – много бързо. Ала това, което е нужно при невронното моделиране, е изпращането на множество малки късчета данни от едно място към много други места. Това е доста различен модел на комуникация“.
Изследователите решили да се справят с този проблем, като разработят масивна паралелна архитектура, където всяко от милионите ядра е в състояние да изпраща малки „пакети“ информация (по само 72 бита), насочени към своите дестинации чрез вътрешна комуникационна мрежа, пише newatlas.com.
С подобна архитектура суперкомпютърът трябва лесно да може да симулира 100 милиона неврона, колкото има в мозъка на мишката. Дори ад-хок дизайнът обаче не е достатъчен сам по себе си: за да се построи правилен мозъчен модел е необходимо да се изгради и правилното окабеляване.
„За да изградим модела на мишия мозък, ние трябва по принцип да познаваме всеки неврон и връзките му с всеки друг неврон в мозъка“, казва Фърбер. „На практика това е невъзможно количество данни за събиране, така че трябва да се насочим към статистическо разпределение на типовете неврони и статистически данни за свързването им, така че да можем да изградим статистически представителен модел на мозъка“.
Подобни модели, по думите на изследователя, вече съществуват, макар че те са много груби и неточни. Могат да бъдат сравнени с първите опити да се направи карта на земното кълбо, при които е имало много грешки и неточности, много отклонения, както и големи пропуски – например Австралия е липсвала, тъй като не е била открита по онова време.
Въпреки че невронното картографиране може да не се случи скоро, дори грубото му „скициране“ ще даде интересни резултати. Например, изследователите биха могли да изградят компютърен модел на визуалния кортекс на мишката, да му „покажат“ изображение и да наблюдават как то ще се превърне в порой от сигнали по оптичния нерв и как се ще обработва в кортекса. Данните могат да са полезни при контролиране движението на виртуална мишка или на физически робот.
Фърбър смята още, че системата има потенциал да разкрие как функциите на високо ниво, като например ученето, работят вътре в мозъка. Екипът на „SpiNNaker“ вече е използвал системата, за да симулира област на мозъка, наречена Базален ганглий – област, която често бива засегната от болестта на Паркинсон.
Действително, новата технология може да осигури напредък в медицинската област, особено по отношение на фармацевтичните тестове. Но учените смятат, че въздействието на подобно изследване върху реалните пациенти може да стане факт чак след десетилетия.
Сега Фърбър и колегите му работят върху машина от второ поколение SpiNNaker2, която използва подобрена силициева технология, за да доставя 10 пъти повече функционална интензивност и енергийна ефективност.
И какво? Да не би да може да мисли?