Nuovo algoritmo BlueMatter sfrutta il Blue Gene architettura di supercalcolo per l'intelligenza artificiale

Nuovo algoritmo BlueMatter sfrutta il Blue Gene architettura di supercalcolo per l'intelligenza artificiale  

Gli scienziati di IBM sembrano aver compiuto un ulteriore passo nello sviluppo di un computer basato su intuizioni provenienti dal cervello. Almaden, in collaborazione con i colleghi di Lawrence Berkeley National Lab, hanno condotto la prima nei pressi di simulazione corticale in tempo reale del cervello che pretende di superare il scala di una corteccia gatto contenente 1 miliardo di spiking neuroni e 10 trilioni di singole sinapsi di apprendimento. Anche gli scienziati IBM hanno collaborato con i ricercatori della Stanford University per sviluppare un algoritmo che sfrutta il Blue Gene architettura di supercalcolo.

Effettuare simulazioni corticali cat scala, gli scienziati hanno cercato di mappare il cervello umano. Questo sperano dovrebbe aiutarli a strutturare una tecnologia di chip avanzati. I ricercatori stanno lavorando a usare il Blue Gene architettura di supercalcolo al meglio delle loro capacità di misurare e mappare le associazioni tra tutte le sedi corticali e sub-corticali del cervello umano. Condurre esso in modo non invasivo, i ricercatori guardano usando l'imaging a risonanza magnetica diffusione ponderato per questo scopo. Questo dovrebbe consentire loro di districare la vasta rete di comunicazione del cervello, mentre anche la comprensione rappresentazione ed elaborazione delle informazioni.

Con questi progressi, gli esperti dovrebbero essere offerti un banco di lavoro distinto che permetterà loro di sondare la dinamica computazionale del cervello. L'obiettivo del team è quello di costruire un compatto, a bassa potenza chip di synaptronic che utilizza la nanotecnologia ei progressi nella memoria a cambiamento di fase e di giunzioni tunnel magnetiche. Per soddisfare i requisiti di sistema, il compito della squadra è pari a rompere lo stampo di convenzionale von Neumann computing.

La quantità di dati digitali è in crescita ad un ritmo molto veloce e nuovi tipi di sistemi di calcolo sembra essere indispensabile. Infuso con romanzo intelligenza, dovrebbero identificare i modelli difficili in diversi tipi di dati, mentre anche essere in grado di analizzare e integrare le informazioni in tempo reale. Un computer cognitivo esperti quota potrebbe apparentemente mettere insieme i pezzi disparati di questo puzzle complesso in modo più rapido e preciso. Pur tenendo conto del contesto e delle esperienze precedenti, dovrebbe anche aiutare i decisori aziendali arrivano a una risposta logica.

"Imparare dal cervello è un modo interessante per superare di potenza e densità di sfide affrontate in informatica oggi", ha detto Josephine Cheng, IBM Fellow e direttore del laboratorio di ricerca IBM -. Almaden "Come i mondi digitali e fisici continuano a fondersi e l'informatica diventa più incastonato nel tessuto della nostra vita quotidiana, è imperativo che noi creiamo un sistema di calcolo più intelligente che può aiutare a dare un senso alla grande quantità di informazioni che è sempre a nostra disposizione, molto il modo in cui il nostro cervello può rapidamente interpretare e agire in compiti complessi. "

Il team di fabbricato un simulatore corticale che comprendeva una serie di innovazioni nel calcolo, memoria e comunicazione. Questa è stata integrata da sofisticati dettagli biologici da neurofisiologia e neuroanatomia, consentendo loro di effettuare il primo vicino simulazione corticale in tempo reale del cervello che supera la scala della corteccia gatto.Proprio come un acceleratore lineare o di un microscopio elettronico, questo strumento scientifico ha svolto un ruolo chiave nel verificare le ipotesi della struttura cerebrale, la dinamica e la funzione. Il simulatore corticale su Alba Blu Gene / P del Lawrence Livermore National Lab, con 147.456 CPU e 144 terabyte di memoria principale è stato utilizzato per eseguire la simulazione.

Varie ipotesi matematiche della funzione del cervello sono stati sperimentati da scienziati combinando l'algoritmo con il simulatore corticale. E 'anche permesso loro di comprendere la struttura e come potrebbe influenzare la funzione del cervello come nucleo computazionale micro e macro circuiti sono scoperti.

"L'obiettivo del programma di sinapsi è di creare nuovo hardware per l'elettronica e l'architettura in grado di comprendere, adattarsi e rispondere a un ambiente informativo in modi che estendono il calcolo tradizionale, per comprendere le capacità fondamentalmente differenti presenti nei cervelli biologici", ha sottolineato DARPA Program Manager Todd Hylton, Ph.D.

Molta differenza informatica moderna, cognitive computing metterà di utilizzare unità computazionali replicate, neuroni e sinapsi che sono apparentemente implementati in modalità mista, asincroni, paralleli, lenti, riconfigurabili, specializzata e fault-tolerant substrati biologici analogico-digitali, distribuite con la memoria implicita . Il confine tra calcolo e dati potrebbe quindi essere nebbioso come questo risolve solo aggiornare lo stato quando cambia informazione.

Fase 0 della ricerca è stata completata con successo. IBM ei suoi partner universitari hanno ricevuto anche ulteriori finanziamenti da DARPA per Fase 1. La fase è incentrata sui componenti, l'architettura del cervello-come e simulazioni che dovrebbero aiutare a costruire un prototipo di chip. Scoprire e dimostrare gli algoritmi del cervello, fornendo a bassa potenza e compatti computer cognitivi è l'obiettivo a lungo termine di questa nuova iniziativa IBM cognitive computing. Hanno intenzione di avvicinare l'intelligenza mammiferi scala e continua a consumare molta meno energia rispetto ai sistemi attuali di calcolo.