Створено нейронний чіп для майбутніх суперкомп’ютерів Техніка Наука та техніка
Створено нейронний чіп для майбутніх суперкомп'ютерів
Корпорація IBM подолала черговий ступінь у створенні чіпа майбутніх суперкомп'ютерів - нейронного чіпа, що працює за принципом функціонування людського мозку. Особливість такого чіпа полягає в тому, що він здатний до самонавчання, а також витрачає в сотні тисяч разів менше енергії, ніж звичайні мікропроцесори. Новий чіп може аналізувати візуальну інформацію, що підтверджується результатами тестування.
Пізніше стало можливим створення гібридних систем, що поєднують переваги обох архітектур. Однак з розвитком програмування уми вчених почала займати думку про створення штучних нейронних систем: з'єднаних та взаємодіючих між собою процесорів, що діють за принципом функціонування нервових клітин живого організму. Особливістю таких систем і те, що де вони програмуються, а навчаються.
Поняття штучної нейронної мережі виникло щодо функціонування біологічних нейронних мереж – сукупності що у нервової системі нейронів, виконують специфічні фізіологічні функції. Кожен із нейронів пов'язані з величезною кількістю інших, місце контакту нейронів друг з одним називається синапсом, який служить передачі нервового імпульсу між клітинами.
Першопрохідниками у створенні штучних нейронних мереж стали американці Уоррен Маккалок (Warren McCulloch) та Уолтер Піттс (Walter Pitts). На початку 1940-х років вчені винайшли модель мозку, в якій спрощено розглядали нейрони як пристрої, що оперують бінарними числами. Вигадана ними мережа з електронних «нейронів» теоретично могла виконувати числові чи логічні операції будь-якої складності. Принципово нові теоретичні основиТака модель головного мозку заклала базу для подальшого розвитку нейротехнологій, і наступний крок не змусив себе чекати.
Вже 1949 року Дональдом Хеббом (Donald Hebb) було запропоновано перший працюючий алгоритм навчання штучних нейронних систем, а 1958 року Френк Розенблатт (Frank Rosenblatt) створив перший нейрокомп'ютер «Марк-1». Цей комп'ютер був побудований на основі перцептрону - нейронної мережі, розробленої Розенблаттом трьома роками раніше.
Перцептрон діє наступним чином: сенсори сприймають сигнали з навколишнього середовища, передають їх асоціативним елементам, а звідти реагує елементам. У житті це відповідає тому, як рухові нейрони дають реакцію у відповідь візуальну інформацію. Незважаючи на відносну простоту пристрою перцептрону, "Марк-1" був здатний до навчання та вирішував завдання, пов'язані з розпізнаванням візуальної інформації, зокрема букв англійського алфавіту.
Проте в середині 1980-х років знову спостерігається сплеск інтересу до нейронних мереж, що навчаються. У 1982 році Джон Хопфілд (John Hopfield) винайшов асоціативну нейронну мережу (мережа Хопфілда), яка була здатна вирішувати завдання оптимізації, розпізнавати і відновлювати візуальні образи, а також володіла автоасоціативною пам'яттю: здатністю завершувати або виправляти образ, але не . Двома роками пізніше фінський учений Теуво Кохонен (Teuvo Kohonen) запропонував увазі наукової громадськості карту Кохонена, що самоорганізується, — нейронну мережу, здатну навчатися самостійно, без втручання з боку експериментатора. Картки Кохонена, що самоорганізуються, використовуються для моделювання, прогнозування, виявлення наборів незалежних одна від одної ознак, а також пошукузакономірностей у великих масивах даних. Ці відкриття стали суттєвим проривом, який заклав основу для подальших досліджень.
Наступна робота моделювання біологічних нейронних мереж призвела до того, що в 2005 році компанія IBM і Швейцарський федеральний технологічний інститут Лозанни під керівництвом професора Генрі Маркрама (Henry Markram) розпочали спільну роботу з комп'ютерного моделювання неокортексу (нової кори головного мозку), що отримала назву Blue Bra . У 2006 році було оголошено про успішне моделювання частини неокортексу щура. В даний час команда працює над режимом реального часу, при якому одна секунда реального часу роботи мозку повинна моделюватися процесором також за одну секунду.
Новий чіп складається з 4096 нейросинаптичних ядер, які задіяють у своїй роботі 1 мільйон програмованих нейронів та 256 мільйонів синапсів. Творці чіпа повідомляють: кожен нейрон кожного з ядер може посилати сигнал до будь-якого нейрона на іншому ядрі, після чого сигнал розпадається на безліч коротших, поширюючись на інші нейрони цього ядра. Структура цього чіпа дуже рухлива, є можливість змінювати кількість задіяних ядер: кожен нейрон має індивідуальну конфігурацію, кожен синапс може бути активований або дезактивований незалежно від інших, випадкові збої та дефекти тієї чи іншої частини ядра не вплинуть на роботу решти системи.
Фахівці зазначають, що однією з особливостей нейронних чіпів є їхнє надзвичайно низьке енергоспоживання. Представлений IBM чіп використовує в 176 тисяч разів менше енергії, ніж звичайний універсальний мікропроцесор і в 769 разів менше енергії, ніж сучасний нейронний мультипроцесор, що складається з 48 чипів з 18мікропроцесорами кожен.
Професор Поль Меролла (Paul Merolla), керівник проекту, повідомляє, що надалі планується робота зі створення комп'ютерів-гібридів, що поєднують архітектуру фон Неймана та архітектуру TrueNorth. Кількість нейросинаптичних ядер і синапсів збільшуватиметься, а спектр завдань, що піддаються вирішенню, розширюватиметься. Незважаючи на те, що до досягнення головної мети вчених - створення штучного аналога мозку вищих ссавців - ще далеко, можливо, що наступні покоління нейронних чіпів зможуть стати чимось на кшталт заміни людських рефлексів і послужити помічниками у певних життєвих ситуаціях, наприклад, при керуванні автомобілем.