Создан суперкомпьютер, имитирующий строение человеческого мозга

Ученые из Стэнфордского университета объявили о создании суперкомпьютера, имитирующего строение человеческого мозга. Используя сочетание аналоговых и цифровых компонентов, американские биоинженеры воплотили в микрочипе Neurogrid принципы взаимодействий между нервными клетками в мозгу.

Результат – процессор, работающий в 9000 раз быстрее обычного компьютера при энергозатратах, не превышающих таковые у планшета или ноутбука.

С развитием нейронаук в последние годы все больше внимания уделяется исследованиям природы передачи и обработки информации в человеческом мозгу. Для изучения «вычислений», которые ежесекундно выполняют наши нервные клетки, ученые используют сложные компьютерные модели их взаимодействий.

Однако строение мозга фундаментально отличается от строения современного компьютера. Работа ЭВМ основана на транзисторах – электронных компонентах, осуществляющих в микропроцессорах элементарные логические операции. В нейронах похожую, но не идентичную функцию выполняют синапсы – контакты между двумя клетками, по которым передается нервный сигнал.

В принципе, транзистор – это просто миниатюрное реле, устройство, позволяющее с помощью одного источника тока включать или выключать ток из другого источника. Допустим, транзистор подключен к токам А и Б. Если оба тока включены, то работает ток и на выходе из транзистора. Но если ток Б выключен, то ток А блокируется вне зависимости от состояния, и в результате на выходе тока нет.

Этот процесс можно рассматривать как логическую операцию. Представьте, что наличие тока – это сигнал «1», а отсутствие тока – «0». На транзистор подаются два таких сигнала (от токов А и Б), а выходит один. Если оба входных сигнала – «1» (и А, и Б включены), то сигнал на выходе – тоже «1». Если хотя бы один из входных сигналов – «0» (либо А, либо Б, либо оба сигнала «молчат»), то сигнал на выходе – «0». Описанный пример – простейшая операция умножения.

Таким образом, транзистор работает по дискретной схеме: и входящие, и исходящие сигналы либо включены, либо выключены – они не могут быть включены наполовину. Этот принцип лежит в основе работы всей цифровой электроники.

Ситуация с нейронами обстоит по-другому. В их работе есть «цифровой» компонент: нейрон, как и транзистор, может быть либо включен, либо выключен. Но если «активация» транзистора зависит всего от двух дискретных сигналов, то нейрон соединен одновременно с тысячами других нервных клеток, которые могут посылать ему свои сигналы. Кроме того, синапс – контакт между нейронами – работает не по цифровому, а по аналоговому принципу: сигнал в форме специальных химических веществ должен «накопиться» и достигнуть определенного порогового значения, чтобы «перекинуться» с одной клетки на другую. Это создает более гибкие условия для обработки информации. Например, один нейрон может влиять на чувствительность другого нейрона к сигналам третьего.

В принципе, все логические операции, совершаемые нейронами, можно описать простым двоичным кодом. Но при переводе с «нервного» на «цифровой» язык все операции значительно усложняются: то, что группа нейронов может «решить» в одну операцию, обычный микропроцессор будет решать в тысячу ходов.

Из-за этого все компьютерные симуляции мозговой активности требуют огромных вычислительных мощностей и, как следствие, потребляют колоссальное количество энергии. Причина такой неэффективности – не столько в фундаментальном превосходстве мозга над машиной, сколько в «трудностях перевода» из одной системы в другую.

Стэнфордские ученые решили облегчить жизнь нейробиологам и оптимизировать моделирование мозга. С этой целью они разработали процессор Neurogrid, состоящий не из транзисторов, а из «электронных нейронов» – ячеек, которые, как и нервные клетки, сочетают в себе цифровые черты (дискретность входящих и исходящих сигналов) с аналоговыми («накопление» сигнала, необходимого для его передачи).

Получившийся микрочип специально создан для симуляции нейронных контактов. По словам ученых, при выполнении «мозговых» задач он работает в тысячи раз быстрее обычного компьютера с его бинарной логикой. При этом для работы Neurogrid требуется ничтожно мало энергии: если стандартные суперкомпьютеры «съедают» чуть ли не целые электростанции, то «нейронный» компьютер примерно соответствует по энергозатратам планшету iPad.

Пока Neurogrid не пригоден ни для чего, кроме специализированных биологических задач. Это неудивительно: все существующие информационные технологии основаны на бинарном коде. Но в будущем «электронный мозг» может стать основой для принципиально новых компьютеров, осуществляющих немыслимые сегодня вычисления за секунды. Разработчики обещают, что при массовом производстве «нейронный» чип станет вполне доступным: хотя сегодня его стоимость составляет около 40 тыс. долларов, в Стэнфорде утверждают, что эту сумму можно сократить, по крайней мере, в сто раз.