Ricercatori IBM hanno presentato una nuova generazione di chip per computer sperimentale progettato per emulare le capacità del cervello per la percezione, azione e cognizione. La tecnologia potrebbe produrre molti ordini di grandezza in meno consumo di energia e spazio da quelli usati nei computer di oggi.
I primi chip di elaborazione neurosynaptic ricreare il fenomeno tra i neuroni e sinapsi spiking nei sistemi biologici, come il cervello, attraverso algoritmi avanzati e circuiti di silicio. I primi due chip prototipo sono già stati realizzati e sono attualmente in fase di test.
Chiamato computer cognitivo, sistemi costruiti con questi chip non saranno programmati allo stesso modo come i computer tradizionali attuali. Piuttosto, i computer cognitivi sono tenuti a imparare attraverso esperienze, trovare correlazioni, creare ipotesi, e ricordare - e imparare dai risultati, imitando il cervello nella sua plasticità sinaptica.
Per fare questo, IBM sta combinando principi da nanoscienze, delle neuroscienze e di supercalcolo come parte di una pluriennale iniziativa delle cognitive computing . La società ed i suoi collaboratori universitari hanno anche annunciato di aver ricevuto circa 21 milioni dollari in nuovi finanziamenti dalla Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) per la fase 2 dei Sistemi di neuromorfici Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE) del progetto.
L'obiettivo di SyNAPSE è creare un sistema che non solo analizza le informazioni complesse provenienti da più modalità sensoriali in una sola volta, ma anche ricablare dinamicamente come interagisce con l’ambiente. Il team IBM ha già completato con successo le fasi 0 e 1
Anche se non contengono elementi biologici, IBM il primo cognitive chip prototipo di calcolo utilizzare circuiti di silicio digitale ispirato neurobiologia per compensare quello che viene definito come un "core neurosynaptic" con memoria integrata (sinapsi replicato), calcolo (neuroni replicato) e comunicazione (replicato assoni).
IBM ha due disegni prototipo funzionanti. Entrambi i core sono stati fabbricati a 45 nm SOI CMOS, e contengono 256 neuroni. Un nucleo contiene 262.144 sinapsi programmabili e l'altro contiene 65.536 sinapsi di apprendimento. Il team IBM ha dimostrato con successo le applicazioni semplici come la navigazione, visione artificiale, pattern recognition, memoria associativa e classificazione.
L'architettura generale del cognitive computing IBM è una rete on-chip con materiali leggeri e nuclei, creando un unico sistema integrato di hardware e software. Questa architettura rappresenta un passaggio critico dalla tradizionale elaborazione von Neumann ad un potere potenzialmente più efficiente. Che non ha la programmazione impostata, integra memoria con il processore, e mima event-driven del cervello, l'elaborazione distribuita e parallela.
IBM l’obiettivo a lungo termine è quello di costruire un sistema di chip con dieci miliardi di neuroni e sinapsi 100,000 miliardi, con un consumo di solo un kilowatt di energia e occupando meno di due litri di volume.
Perché cognitive computing
I futuri chip saranno in grado di ingerire le informazioni complesse, del mondo reale attraverso molteplici modalità sensoriali e agiscono attraverso modalità multi-motore in modo coordinato, contesto-dipendente.
Per esempio, un sistema di calcolo cognitivo di monitoraggio dell'acqua del mondo potrebbe contenere una rete di sensori e attuatori che costantemente registrano le metriche e riferiscono quali, temperatura, pressione, altezza d'onda, acustica e marea dell'oceano, e gli avvisi tsunami questione in base al suo processo decisionale. Sarebbe un compito titanico per i computer di oggi, ma sarebbe naturale per un cervello di ispirazione sistema.
"Immaginate semafori in grado di integrare immagini, suoni e odori e incroci pericolosi, o ancora cognitivo co-processori che girano server, laptop, tablet e cellulari in macchine in grado di interagire meglio con i loro ambienti.
Per la fase 2 di sinapsi, IBM ha assemblato un team di classe multi-dimensionale di ricercatori e collaboratori per raggiungere questi obiettivi ambiziosi. Il team include Columbia University, Cornell University, University of California, Merced, e dell'Università del Wisconsin, Madison.
IBM ha una ricca storia nel campo della ricerca sull'intelligenza artificiale fin dal 1956, quando IBM a eseguito il primo al mondo su larga scala (512 neuroni) simulazione corticale. Più di recente, gli scienziati IBM Research hanno creato Watson , un sistema informatico di analisi che si specializza nella comprensione del linguaggio naturale umano e fornisce risposte specifiche a domande complesse a velocità rapida. Watson rappresenta una svolta enorme nella comprensione del linguaggio naturale, "vero linguaggio" che non è appositamente progettato e codificato per i computer, ma il linguaggio che gli esseri umani usano per acquisire in modo naturale e comunicare la conoscenza.
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