![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
oio11Сегодня, 05:36 
Суперкомпьютер IBM BlueGene/Q "Sequoia", находящийся в распоряжении Национальной лаборатории Лоуренса в Ливерморе (Lawrence Livermore National Laboratory, LLNL), который не так давно находился на первой позиции рейтинга Top-500, закончил расчеты математической модели головного мозга, которая состоит из 10 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними, синапсов. Данная математическая модель является самой обширной на сегодняшний день симуляцией головного мозга. Но, справедливости ради стоит отметить, что эта математическая модель, разработанная специалистами IBM и LLNL, является не совсем моделью мозга. Это модель вычислительной системы на основе 2048 миллиардов нейросинаптических вычислительных ядер, в которых компания IBM реализовала совершенно новую архитектуру вычислительных систем, работающих на принципах головного мозга.
Представители компании IBM сами подтверждают, что они не ставили перед собой задачи симуляции полного головного мозга: "Скорее мы создали математическую модель инновационной модульной когнитивной вычислительной системы, архитектура которой далека от классической архитектуры фон Неймана" - рассказывают представители компании в опубликованной статье. Добавлю, что данная математическая модель уже приблизилась к сложности полного головного мозга человека, в котором так же содержится порядка 100 триллионов синапсов, и этот параметр уже удовлетворяет условиям программы SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) Управления перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA.
Для создания масштабной математической модели специалисты компании IBM взяли архитектуру и строение своего нейросинаптического когнитивного чипа, который они представили еще в прошлом году. В основе этих чипов лежат матрицы электронных аналогов нейронов и аналогов синапсов, связей между нейронами. В математической модели все эти нейросинаптические ядра были условно разделены на 77 групп, которые являются аналогами областей головного мозга. Во время проведения моделирования все 530 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов работали в 1542 раза медленнее, чем они работают в реальности, но этот показатель является весьма и весьма внушительным, когда речь идет о математическом моделировании на вычислительных системах.
Проведенное моделирование, как и множество предыдущих, имеют перед собой только одну цель, создание компьютера, который работает как головной мозг человека и может анализировать разноплановую информацию, поступающую из различных источников. Создание такого компьютера как раз и является конечной задачей вышеупомянутой программы SyNAPSE. Помимо этого, будущий компьютер должен быть малогабаритным и потреблять низкое количество энергии, чего добиться будет гораздо сложней, нежели получить необходимое количество искусственных нейронов и синапсов.
http://www.dailytechinfo.org/infotech/4214-novaya-model-golovnogo-mozga-sozdannaya-kompaniey-ibm-vklyuchaet-v-sebya-100-trillionov-sinapsov.html
Новая модель головного мозга, созданная компанией IBM, включает в себя 100 триллионов синапсов
Суперкомпьютер IBM BlueGene/Q "Sequoia", находящийся в распоряжении Национальной лаборатории Лоуренса в Ливерморе (Lawrence Livermore National Laboratory, LLNL), который не так давно находился на первой позиции рейтинга Top-500, закончил расчеты математической модели головного мозга, которая состоит из 10 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними, синапсов. Данная математическая модель является самой обширной на сегодняшний день симуляцией головного мозга. Но, справедливости ради стоит отметить, что эта математическая модель, разработанная специалистами IBM и LLNL, является не совсем моделью мозга. Это модель вычислительной системы на основе 2048 миллиардов нейросинаптических вычислительных ядер, в которых компания IBM реализовала совершенно новую архитектуру вычислительных систем, работающих на принципах головного мозга.
Представители компании IBM сами подтверждают, что они не ставили перед собой задачи симуляции полного головного мозга: "Скорее мы создали математическую модель инновационной модульной когнитивной вычислительной системы, архитектура которой далека от классической архитектуры фон Неймана" - рассказывают представители компании в опубликованной статье. Добавлю, что данная математическая модель уже приблизилась к сложности полного головного мозга человека, в котором так же содержится порядка 100 триллионов синапсов, и этот параметр уже удовлетворяет условиям программы SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) Управления перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA.
Для создания масштабной математической модели специалисты компании IBM взяли архитектуру и строение своего нейросинаптического когнитивного чипа, который они представили еще в прошлом году. В основе этих чипов лежат матрицы электронных аналогов нейронов и аналогов синапсов, связей между нейронами. В математической модели все эти нейросинаптические ядра были условно разделены на 77 групп, которые являются аналогами областей головного мозга. Во время проведения моделирования все 530 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов работали в 1542 раза медленнее, чем они работают в реальности, но этот показатель является весьма и весьма внушительным, когда речь идет о математическом моделировании на вычислительных системах.
Проведенное моделирование, как и множество предыдущих, имеют перед собой только одну цель, создание компьютера, который работает как головной мозг человека и может анализировать разноплановую информацию, поступающую из различных источников. Создание такого компьютера как раз и является конечной задачей вышеупомянутой программы SyNAPSE. Помимо этого, будущий компьютер должен быть малогабаритным и потреблять низкое количество энергии, чего добиться будет гораздо сложней, нежели получить необходимое количество искусственных нейронов и синапсов.
http://www.dailytechinfo.org/infotech/4214-novaya-model-golovnogo-mozga-sozdannaya-kompaniey-ibm-vklyuchaet-v-sebya-100-trillionov-sinapsov.html
