Супер компьютер может полностью имитировать мозг мыши

Нейроморфный суперкомпьютер

После 12 лет работы исследователи из Манчестерского университета в Англии завершили строительство суперкомпьютера «SpiNNaker» (Spiking Neural Network Architecture). Он может имитировать внутреннюю работу до миллиарда нейронов через миллион единиц обработки.

Человеческий мозг содержит около 100 миллиардов нейронов, обмениваясь сигналами через сотни триллионов синапсов. Хотя эти цифры навязываются, цифровое моделирование мозга требует гораздо больше, чем необработанная вычислительная мощность: скорее, необходимо радикальное переосмысление стандартной компьютерной архитектуры, на которой построено большинство компьютеров.

«Нейроны в мозге, как правило, имеют несколько тысяч входов, а некоторые - до четверти миллиона, - сказал нам профессор Стивен Фербер, который задумал и возглавил проект SpiNNaker. - Таким образом, проблема заключается в коммуникации, а не в вычислении. Высокопроизводительные компьютеры умеют отправлять большие куски данных из одного места в другое очень быстро, но нам требуется нейронное моделирование, которое посылает очень маленькие фрагменты данных (представляющие один всплеск) из одного место для многих других, что представляет собой совершенно другую модель коммуникации».

Решение проблемы

Исследователи решили эту проблему, разработав массивную параллельную архитектуру, в которой каждое из миллионов ядер способно отправлять небольшие «пакеты» информации (всего до 72 бит), которые маршрутизируются в их адресаты внутренней сетью связи.

С этой архитектурой суперкомпьютер способен имитировать 100 миллионов нейронов внутри мозга мыши. Тем не менее, даже ad-hoc-дизайн не является достаточно самодостаточным: чтобы построить правильную модель мозга, вам также нужно будет правильно подключить проводку.

Нейроморфный суперкомпьютер

«Чтобы построить модель мозга мыши, нам нужно, в принципе, знать каждый нейрон и его связи с любым другим нейроном в мозге, - сказал Фурбер в New Atlas. На практике это невозможный объем данных для сбора, поэтому нам приходится рассчитывать на статистические распределения типов нейронов и данных связи, чтобы мы могли построить статистически репрезентативную модель мозга. Такие модели сейчас существуют, хотя они очень грубые - их сравнивают с первыми попытками нарисовать карту земного шара, которая имела высокую переменную точность и вообще упустила Австралию, поскольку она не была обнаружена тогда».

Польза исследования

Хотя одностороннее картирование нейронов может не произойти в ближайшее время, даже довольно грубый участок исследования может дать интересные результаты. Например, исследователи могли бы построить компьютерную модель зрительной коры мыши, «показать» ее изображение, которое будет переведено в поток шипов вниз по оптическому нерву и многое узнать о том, как такой сигнал обрабатывается корой, даже используя выход для управления движением виртуальной мыши или физического робота.

Фурбер говорит нам, что система также может раскрыть больше о высокоуровневых функциях, таких как обучение работе внутри мозга.

«Мы уже исследуем значительную часть работы по процессам обучения на синаптическом уровне, включая пластификацию, усиленную дофамином, которая является биологически приемлемой формой подкрепления обучению. Но, хотя объединение таких локальных правил пластичности вместе в систему обучения мозга, возможно, на SpiNNaker, он расширяет наше понимание для создания такой системы, про которую мы можем затем заявить: «Так мозг учится».

Нейроморфный суперкомпьютер

Команда уже использовала систему для моделирования региона мозга, называемого базальными ганглиями, участком, затронутым болезнью Паркинсона. Действительно, есть потенциал для этой технологии для продвижения в области медицины, особенно в отношении фармацевтического тестирования, хотя исследователи полагают, что влияние исследований на реальных пациентов может занять десятилетия.

Фурбер и его коллеги теперь работают на машине второго поколения «SpiNNaker2», которая использует модернизированную кремниевую технологию для обеспечения в 10 раз функциональной плотности и энергоэффективности. Это позволило бы, среди прочего, создать целую модель мозга насекомых в системе, которая могла бы поместиться поверх беспилотного летательного аппарата.

Проф. Фурбер предоставляет более подробную информацию о проекте SpiNNaker в видео по ссылке

Автор статьи: Виктор Булавин