Исследователи из Национальных лабораторий Сандия (США) сделали важный шаг к созданию первого в мире нейроморфного суперкомпьютера. Они представили новый алгоритм, позволяющий нейроморфному оборудованию решать уравнения в частных производных. Это открытие не только расширяет сферу применения нейроморфных систем, традиционно считавшихся эффективными лишь для распознавания образов, но и сулит революцию в энергоэффективности крупномасштабного моделирования.
Нейроморфные компьютеры, вдохновленные устройством человеческого мозга, принципиально отличаются по архитектуре от классических кремниевых систем и обещают выполнять сложные вычисления с гораздо меньшими энергозатратами. Ранее считалось, что такие компьютеры не подходят для решения математических задач. Однако нейробиологи Брэд Эймоун и Брэд Тиллман разработали алгоритм, который устанавливает естественную, хотя и неочевидную, связь между моделями кортикальных сетей мозга и уравнениями в частных производных.
Это достижение открывает путь к моделированию таких явлений, как гидродинамика и структурная механика, с беспрецедентной экономией энергии. Как пояснил Брэд Эймоун, даже такие сложные задачи, как моторный контроль при игре в теннис или бейсбол, которые мозг решает с минимальными затратами, по своей вычислительной сложности сопоставимы с экзафлопсными проблемами.
Последствия исследования выходят далеко за рамки прикладной математики. Понимание того, как мозг производит вычисления в нейроморфной парадигме, может пролить свет на природу таких заболеваний, как Альцгеймер и Паркинсон. Кроме того, переход на нейроморфные системы для моделирования физики ядерного оружия, что представляет интерес для спонсирующего исследования Национального управления ядерной безопасности США, позволит сохранить вычислительную мощность при кардинальном снижении энергопотребления.
Нейроморфные вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии, но новая работа закладывает основу для исследования полного потенциала этой технологии. Как отметил Брэд Тиллман, следующим шагом станет поиск нейроморфных аналогов для еще более продвинутых методов прикладной математики.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence.
Источник: new-science.ru
Источник: ai-news.ru
