В США был разработан биокомпьютер, объединяющий электронные компоненты и мозговой органоид, выращенный из стволовых клеток человека. Эта система обладает способностью распознавать речь и решать сложные уравнения. Работа над биокомпьютерами ведётся уже около двадцати лет, и это первый конкретный результат, пишет РИА новости.
Мозг человека состоит примерно из 86 миллиардов нейронов и до квадриллиона синапсов. Каждая клетка связана с тысячами других, непрерывно реагирующих на входящие сигналы и взаимодействующих друг с другом. Отмечается, что современные процессоры пока не в состоянии точно воспроизвести эту уникальную природную систему.
В 2018 году китайские ученые смоделировали всего одну секунду активности одного процента мозга, используя суперкомпьютер Sunway Taihulight, который в то время считался самым мощным. На это у машины с 10,5 миллионами процессорных ядер ушло четыре минуты.
Алгоритмы машинного обучения и модели искусственных нейронных сетей постоянно усложняются. Ключевыми факторами, влияющими на темпы технологического прогресса, становятся производительность и энергоэффективность.
Современные компьютерные технологии развиваются в двух основных направлениях: логическом и нейроморфном. Второй направлен на создание компьютерных систем, имитирующих работу человеческого мозга, и в конечном итоге на создание его искусственного аналога.
Одним из секретов эффективности мозга является то, что его клетки, нейроны, одновременно выполняют функции процессора и устройства памяти. В большинстве современных вычислительных устройств эти два функциональных блока разделены.
Нейроморфные процессоры построены на принципе взаимодействия нейронов. Основу составляют объединенные в нейронные сети вычислительные ядра, содержащие обычные транзисторы. Каждое ядро, работающее как несколько сотен нейронов, имеет собственную оперативную память типа SRAM, планировщик задач и маршрутизатор для связи с другими ядрами. Интегральная схема нейроморфного процессора может содержать тысячи таких ядер.
Например, экспериментальный суперпроцессор CS-1 компании Cerebras содержит 1,2 триллиона транзисторов, организованных в 400 тысяч вычислительных ядер, с 18 гигабайтами локальной распределенной памяти SRAM. Ядра полностью программируемы и оптимизированы для работы с любыми нейронными сетями. Общая производительность системы составляет 100 петабит в секунду.
Нейроморфные устройства используются для компьютерного зрения, систем распознавания голоса, автоматической обработки текстов, поисковых систем и других приложений, где требуется машинное обучение, в том числе для нейронных сетей. Без них невозможно представить развитие беспилотных технологий, промышленной робототехники.
Отдельное направление развития искусственного интеллекта — нейрогибридные системы, объединяющие в себе искусственные и природные нейронные сети. Нейроморфные чипы в таких системах связаны с живыми нервными клетками.
Исследования нейрогибридных систем проводятся с начала 2000-х годов, когда были проведены первые эксперименты по обучению нейрональной культуры, сети из десятков тысяч живых нейронов, выращенных в лаборатории. Позже появились модели объединения живых клеток с виртуальными и, в конечном итоге, реальными процессорами. Пока основное применение таких систем — нейропротезирование и создание биосенсоров, но в будущем они могут стать основой компьютерных технологий нового поколения.
Биокомпьютеры, включающие живые клетки, объединенные с электронными схемами, могут стать основой для создания интеллектуальных машин, которые потребляют небольшое количество энергии.
В прошлом году американские ученые под руководством Томаса Хартунга из Университета Джонса Хопкинса представили новое направление развития нейрогибридных систем, описываемое ими как концепция «органоидного интеллекта». В отличие от подхода ИИ, при котором компьютеры пытаются сделать более похожими на человеческий мозг, здесь в качестве вычислительных элементов используются сами клетки мозга, размещенные на плате процессора.
Другая группа американских ученых под руководством инженера Фэн Го из Университета Индианы в Блумингтоне создала биопроцессор, основанный на этой концепции, и успешно протестировала его на задачах распознавания речи и прогнозирования решений нелинейных уравнений.
Система, названная Brainoware, представляет собой органоид из нейронов, выращенных из плюрипотентных стволовых клеток человека, подключенный к микросхемам. Исследователи обнаружили, что Brainoware может работать как нейропроцессор, способный получать, запоминать и обрабатывать информацию. Нейронная сеть органоида способна преобразовывать звуки в набор электрических сигналов. После двухдневного обучения Brainoware смогла определять голос конкретного человека с точностью 78 процентов при предъявлении 240 аудиозаписей, сделанных восемью мужчинами, говорящими на японском языке. Этот результат является хорошей отправной точкой для новой компьютерной технологии. У существующих систем распознавания речи, использующих алгоритмы искусственных нейронных сетей, точность выше, однако им требуется на порядок больше времени для обучения.
Brainoware также показала потенциал в области резервуарных вычислений, использованных для прогнозирования динамических систем. Это одна из самых сложных областей прикладной математики, для которой могут быть использованы только нейронные сети. Исследователи попросили Brainoware обсчитать отображение Эно — одну из наиболее изученных динамических систем, демонстрирующих хаотическое поведение, для описания которой используют нелинейные уравнения. Через четыре дня самостоятельного обучения биокомпьютер сумел предсказать поведение системы с большей точностью, чем искусственная нейронная сеть, работающая только с кратковременной памятью.
При цитировании информации активная гиперссылка на neprosto.fun обязательна
