მეცნიერები სუპერკომპიუტერს ქმნიან, რომელიც ადამიანის ტვინის მუშაობის პრინციპს გაიმეორებს

მეცნიერები სუპერკომპიუტერს ქმნიან, რომელიც ადამიანის ტვინის მუშაობის პრინციპს გაიმეორებს

მკვლევრები მასშტაბურ სუპერკომპიუტერზე მუშაობენ, რომელიც ადამიანის ტვინის ნერვული ქსელების სიმულირებას ემსახურება. ამას დასავლეთ სიდნეის უნივერსიტეტის მეცნიერები ცდილობენ უზარმაზარ ტექნოლოგიურ კომპანიებთან, Intel-სა და Dell-თან, ერთად.

კომპიუტერს DeepSouth ეწოდება და იგი მომდევნო წლის აპრილში ამუშავდება. მკვლევართა მტკიცებით, მას ხელოვნურ ნეირონთა ქსელების იმიტირება ძალიან სწრაფად შეუძლია — DeepSouth წამში 228 ტრილიონ სინაფსურ ოპერაციას იმეორებს. ადამიანის ტვინიც დაახლოებით ამ სისწრაფით ასრულებს ოპერაციებს.

შესაძლოა, ახალი სუპერკომპიუტერის მეშვეობით მეცნიერებმა უნიკალური ცოდნა მიიღონ იმის შესახებ, თუ როგორ ამუშავებს ტვინი ინფორმაციას.

მკვლევართა მიზანი ის სულაც არაა, რომ DeepSouth მსოფლიოში ყველაზე ძლიერი ტრადიციული სუპერკომპიუტერი გახდეს. მათ ტვინის ნეირონთა ქსელის სიმულირება სურთ "ნეირომორფული სისტემის მეშვეობით, რომელიც ბიოლოგიურ პროცესებს იმეორებს".

მათი თქმით, შედეგად უფრო ეფექტიან და ენერგიის თვალსაზრისით ნაკლებად ხარჯიან სუპერკომპიუტერს მიიღებენ, რომელიც ადამიანის ტვინში მიმდინარე სინაფსურ აქტივობას გაიმეორებს.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ნეირომორფული გამოთვლები ერთდროულად ბევრი ოპერაციის შესრულებას გულისხმობს, რა დროსაც ძალიან ცოტა მონაცემი მოძრაობს და პროცესში ენერგიაც ნაკლებად იხარჯება.

"ხელოვნური ნეირონული ქსელების სტანდარტულ კომპიუტერებზე სიმულირება გრაფიკული პროცესორებისა (GPU-ები) და მრავალბირთვიანი ცენტრალური პროცესორების (CPU-ები) გამოყენებით ძალიან ნელი პროცესია და ბევრ ენერგიას მოითხოვს", — განაცხადა ანდრე ვან შაიკმა, დასავლეთ სიდნეის უნივერსიტეტის პროფესორმა — "ჩვენი სისტემა ამას შეცვლის".

მკვლევრებს იმედი აქვთ, რომ ინოვაცია ტვინის უკეთ შესწავლაში დაგვეხმარება და ტვინის მასშტაბის გამოთვლითი პროგრამების შექმნას შეუწყობს ხელს სხვადასხვა სფეროსთვის, იქნება ეს ბიომედიცინა, რობოტიკა, კოსმოსი თუ ფართო მასშტაბის AI აპლიკაციები.

მაგალითისთვის, შესაძლოა, დახვეწილი ჭკვიანი მოწყობილობები შეიქმნას ანდა ისე მოხერხდეს, რომ AI მოდელების მუშაობისათვის ნაკლები ენერგია იყოს საჭირო.