Суперкомпьютер IBM создаст имуляцию головного мозга

Опубликовано: 02.11.2023

Суперкомпьютер IBM BlueGene/Q «Sequoia», находящийся в распоряжении Национальной лаборатории Лоуренса в Ливерморе (Lawrence Livermore National Laboratory, LLNL), который не так давно находился на первой позиции рейтинга Top-500, закончил расчеты математической модели головного мозга, которая состоит из 10 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними, синапсов.

Данная математическая модель является самой обширной на сегодняшний день симуляцией головного мозга. Но, справедливости ради стоит отметить, что эта математическая модель, разработанная специалистами IBM и LLNL, является не совсем моделью мозга. Это модель вычислительной системы на основе 2048 миллиардов нейросинаптических вычислительных ядер, в которых компания IBM реализовала совершенно новую архитектуру вычислительных систем, работающих на принципах головного мозга.

Представители компании IBM сами подтверждают, что они не ставили перед собой задачи симуляции полного головного мозга: «Скорее мы создали математическую модель инновационной модульной когнитивной вычислительной системы, архитектура которой далека от классической архитектуры фон Неймана» — рассказывают представители компании в опубликованной статье.

Добавлю, что данная математическая модель уже приблизилась к сложности полного головного мозга человека, в котором так же содержится порядка 100 триллионов синапсов, и этот параметр уже удовлетворяет условиям программы SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) Управления перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA.

Для создания масштабной математической модели специалисты компании IBM взяли архитектуру и строение своего нейросинаптического когнитивного чипа, который они представили еще в прошлом году. В основе этих чипов лежат матрицы электронных аналогов нейронов и аналогов синапсов, связей между нейронами. В математической модели все эти нейросинаптические ядра были условно разделены на 77 групп, которые являются аналогами областей головного мозга. Во время проведения моделирования все 530 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов работали в 1542 раза медленнее, чем они работают в реальности, но этот показатель является весьма и весьма внушительным, когда речь идет о математическом моделировании на вычислительных системах.