Onderzoekers van het International Center for Neuromorphic Systems (ICNS) aan de Western Sydney University (WSU) hebben samengewerkt met Intel om een schaalbaar, open-source en configureerbaar neuromorf computersysteem proof-of-concept te bouwen, zodat ze meer kunnen leren over hoe het brein werkt en hoe je betere AI kunt bouwen.
Neuromorphic computing heeft tot doel computerwetenschap te gebruiken om AI-hardware te ontwikkelen die flexibeler is en de functies van het menselijk brein kan emuleren, inclusief contextuele interpretatie, sensorische toepassingen en autonome aanpassing.
Zie: Wat is neuromorfisch computergebruik? Alles wat u moet weten over hoe het de toekomst van computers verandert
“We weten niet echt hoe hersenen signalen van onze lichaamssensoren opnemen en verwerken, en de wereld eromheen begrijpen. Een van de redenen daarvoor is dat we hersenen niet op gewone computers kunnen simuleren – het is gewoon veel te veel traag, zelfs simuleren als een kubieke millimeter van de hersenen duurt weken om te simuleren voor slechts een paar seconden – en dat stopt een deel van het begrip van hoe hersenen werken, “vertelde ICNS-directeur André van Schaik aan ZDNet.
“Daarom moeten we een machine bouwen die de hersenen kan emuleren in plaats van te simuleren, met het verschil dat het meer een hardware-implementatie is waarbij deze dingen sneller en parallel lopen.”
Hij voegde eraan toe dat het begrijpen van de hersenen slechts een van die “laatste grenzen in de wetenschap” is.
“Je kunt niet zomaar het menselijk brein bij mensen bestuderen op het juiste detail- en schaalniveau … of een EEG doen waarbij je hersengolven krijgt maar geen resolutie krijgt van wat de individuele neuronen in iemands brein doen, maar met dit systeem kun je doe dat. Hopelijk kunnen we ontdekken hoe hersenen werken en vervolgens schalen, maar ook hoe ze falen, “zei van Schaik.
Tegelijkertijd gelooft Van Schaik dat de oplossing de manier waarop AI-systemen worden gebouwd kan verbeteren, en beschrijft de huidige methoden die worden gebruikt om AI-modellen te trainen als “zeer brute force-methoden”.
“Ze leren eigenlijk gewoon van veel voorbeelden … [maar] leren over hersenen werkt heel anders dan wat we op dit moment AI noemen. Nogmaals, we weten niet helemaal hoe dat werkt en nogmaals, ons tegenhouden is dat we zijn niet in staat om dit op huidige computers op welke schaal dan ook te simuleren”, zei hij.
Volgens Van Schaik stelt het team zich voor dat de proof-of-concept-opstelling veel lijkt op de huidige datacenters. Het zou bestaan uit drie compute racks in een koele omgeving, Intel configureerbare netwerkprotocol accelerator (COPA)-enabled field-programmable gate arrays (FPGA's) bevatten en verbonden zijn door een high-performance computing (HPC) netwerkstructuur. Het systeem zou dan informatie krijgen, zoals computationele neurowetenschap, neuroanatomie en neurofysiologie.
Het systeem zou loskomen van het werk dat Intel's Neuromorphic Research Community (INRC) heeft gedaan met zijn Loihi neuromorphic computing Verwerken.
Van Schaik zei dat hoewel de Loihi-chip zeer energiezuinig is, hij ook minder flexibel is omdat het een op maat ontworpen chip is en daarom niet-configureerbaar is, vergeleken met het gebruik van FPGA's die kunnen worden geconfigureerd en opnieuw geconfigureerd met behulp van software.
“We willen dit flexibelere systeem en het meer energieverslindende systeem aanbieden als een apart pad voor die gemeenschap”, zei hij.
“We zijn momenteel in staat om veel grotere netwerken te simuleren dan op dat platform.”
Het onderzoek heeft ook een duurzaamheidsaspect, waarbij Van Schaik uitlegt dat het te bouwen systeem meer gegevens zou kunnen verwerken, met minder stroom. Het verwachte thermische ontwerpvermogen van het systeem is 38,8 kW bij vollast.
“[In] de komst van AI en machine learning en slimme apparaten … we verzamelen zoveel gegevens … wanneer die gegevens naar de cloud gaan, verbruikt het elektriciteit … en we zijn eigenlijk op een traject … [waar] gegevens net zoveel elektriciteit verbruiken als al het andere in de wereld”, zei hij.
“Als we kijken naar datacenters die op dit moment data verwerken… die verbruiken enorme hoeveelheden elektriciteit. De menselijke zemelen zijn ongeveer 25 watt… we hopen dat we door AI en dataprocessen meer op hersenen te bouwen, het met veel minder vermogen kunnen doen. ”
Gerelateerde berichtgeving
Intel Labs zoekt naar de volgende stap van chipgigant op het gebied van kwantum, neuromorfische ontwikkelingen. Nu gebruikt Google AI om chips te ontwerpen, veel sneller dan menselijke ingenieurs het werk kunnen doen IBM laat zien dat kwantumcomputers deze problemen kunnen oplossen die klassieke computers moeilijk vindenEthiek van AI: voordelen en risico's van kunstmatige intelligentie
Verwante onderwerpen:
Australië CXO Digital Transformation Tech Industry Smart Cities Cloud 