模拟人脑计算机构建的突破

2019.06.05

      

模拟大脑神经网络的计算机产生了类似于目前用于神经信号研究的佳脑仿真超级计算机软件的结果,发现一项新研究发表在开放获取期刊“神经科学的前沿”中。这款定制计算机名为SpiNNaker,经测试精度,速度和能效,有可能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,包括学习和紊乱,如癫痫和阿尔茨海默病。

“SpiNNaker可以支持皮层的详细生物模型 - 接收和处理感官信息的大脑外层 - 提供与同等超级计算机软件模拟非常相似的结果,”Sacha van Albada博士说。本研究的作者和德国Jülich研究中心理论神经解剖学小组的负责人。“能够快速,低功耗地运行大规模详细神经网络的能力将促进机器人研究并促进学习和脑部疾病的研究。”

人脑非常复杂,包含1000亿个相互连接的脑细胞。我们了解个体神经元及其组成部分如何表现和相互沟通,并且在更大范围内,大脑的哪些区域用于感知知觉,行动和认知。然而,我们对神经活动转化为行为的了解较少,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来帮助,但即使是迄今为止快的超级计算机上运行的好的软件也只能模拟人类大脑的1%。

“目前还不清楚哪种计算机架构适合有效地研究全脑网络。欧洲人脑计划和Jülich研究中心已经进行了广泛的研究,以确定这个高度复杂问题的佳策略。今天的超级计算机需要几分钟来模拟实时的一秒钟,所以对学习等过程的研究,实际上需要数小时和几天才能实现。“ Juslic研究中心计算与系统神经科学系主任,共同作者Markus Diesmann教授解释说。

他继续说道,“大脑的能量消耗和今天的超级计算机之间存在着巨大的差距。神经形态(大脑启发)计算使我们能够研究使用电子设备能够达到大脑能量效率的程度。”

SpiNNaker是人类大脑项目的神经形态计算平台的一部分,是基于人类大脑的结构和功能开发的,是一个定制的计算机,由50万个简单的计算元件控制而成通过自己的软件。研究人员将SpiNNaker的准确性,速度和能量效率与NEST进行了比较 - NEST是目前用于脑神经元信号传导研究的专业超级计算机软件。

英国曼彻斯特大学的合着者兼计算机工程教授史蒂夫·弗伯说:“在NEST和SpiNNaker上进行的模拟显示出非常相似的结果。” “这是次在SpiNNaker或任何神经形态平台上进行皮质的详细模拟.SpiNNaker包含600个电路板,总共包含超过500,000个小型处理器。本研究中描述的模拟只使用了六块板 - 占机器总容量的1%。我们的研究结果将改进软件,将其减少到一块板。“

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