新型定制计算机取得突破 离实时模拟大脑神经网络又近一步.pdfVIP

新型定制计算机取得突破离实时模拟大脑神经网络又近一

步

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一项发表在《神经科学前沿》(FrontiersinNeuroscience)

上的新研究发现，一种模仿大脑神经网络的计算机产生了与

目前用于神经信号研究的最佳大脑模拟超级计算机软件相

似的结果。经过精度、速度和能源效率的测试，这款名为

SpiNNaker的定制电脑有潜力克服传统超级计算机的速度

和能耗问题。其目的是提高我们对大脑神经处理的认识，包

括学习行为、癫痫和阿尔茨海默氏症等疾病。SpiNNaker可

以建立大脑皮层的详细的生物模型，其发送的结果与一个等

同的超级计算机软件模拟非常类似。德国尤利希研究中心

的理论神经解剖学小组的领头人、该研究的主要作者Sacha

vanAlbada博士说。大脑皮层是大脑的外层，负责从感官

处接收和处理信息。能够快速、低功耗地运行大规模的详

细神经网络，将促进机器人研究，促进对学习行为和大脑障

碍的研究。人类的大脑是极其复杂的，包括1000亿个相互

连接的脑细胞。我们了解单个神经元及其组成部分如何相互

作用，并在更大的尺度上相互交流，大脑的各个区域分别被

用于感知、行动和认知。然而，我们对神经活动转化为行为

的过程知之甚少，比如把思维转化为肌肉运动。超级计算机

软件可以模拟神经元之间的信号交换，但即使是运行在迄今

最快的超级计算机上的最好的软件也只能模拟人类1%的

大脑。目前还不清楚哪种计算机结构最适合高效地研究整个

大脑网络。欧洲人类大脑项目和尤利希研究中心进行了广泛

的研究，以确定解决这一高度复杂问题的最佳策略。今天

的超级计算机需要几分钟的时间来模拟大脑一秒的实时运

转，所以对像学习这样的过程的研究，在现实中需要几个小

时和几天的时间，现在超出了我们的能力范围。他继续说，

大脑的能量消耗与当今的超级计算机之间存在着巨大的差

距。神经形态(大脑刺激)计算使我们能够研究如何利用

电子技术来接近大脑的能量效率。在过去15年的发展中，

SpiNNakker基于人类大脑的结构和功能，作为人脑项目的

神经形态计算平台的一部分，是一种由50万个简单的计算

元素组成的自定义计算机，这些计算元素由它自己的软件控

制。研究人员比较了SpiNNaker的准确性、速度和能源效

率，并将其与NEST的一个目前用于大脑神经信号研究的

专业超级计算机软件进行了比较。在NEST和

SpiNNaker上进行的模拟显示出了非常相似的结果，英国

曼彻斯特大学计算机工程教授、合著者SteveFurber说。

这是第一次在SpiNNaker或任何神经形态平台上进行如此

详细的大脑皮层模拟。SpiNNaker由600块电路板组成，

总共有超过50万个小处理器。本研究中所描述的模拟仅使

用了6块电路板，仅占机器中总数的1%。我们的研究结

果将改进软件，将其减少为一块电路板。VanAlbada分享

了她对SpiNNaker未来的期望，我们希望用这些神经形

态计算系统进行越来越大的实时模拟。在人类大脑项目中，

我们已经与希望用它们来进行机器人控制的神经细胞学家

合作。原网页已经由ZAKER转码以便在移动设备上查看