Diese Computer-Chip kann wie ein menschliches Gehirn vorstellen.

IBMs neuesten gehirnähnliche Computer-Chip kann nicht "schlauer als ein Fünftklässler" sein, aber es kann Millionen von Neuronen des Gehirns zu simulieren und komplexe Aufgaben mit sehr wenig Energie.

Forscher für die Computer-Hardware-Riesen haben einen postage stamp Größe Chip, ausgestattet mit 5,4 Milliarden Transistoren entwickelt, der ist in der Lage, die Simulation von 1 Million Neuronen und 256 Millionen Nervenverbindungen, oder Synapsen. Neben imitiert das Gehirn die Verarbeitung selbst, können einzelnen Chips miteinander verbunden werden, z. B. Kacheln, ähnlich wie Schaltungen im menschlichen Gehirn verknüpft sind

Das Team seine "TrueNorth" Chip verwendet, heute (7. August) in der Zeitschrift Science, um eine Aufgabe auszuführen, die für herkömmliche Computer sehr anspruchsvoll beschrieben: Identifizierung von Personen oder Objekten in einem Bild. [Super-intelligenten Maschinen: 7 Roboter Futures]

"Wir haben keine Gehirn gebaut. Was wir getan haben ist des Gehirns Anatomie und Physiologie, lernen", sagte Studienleiter Dharmendra Modha, Manager und leitende Forscher der cognitive computing Groupat IBM Research - Almaden in San Jose, Kalifornien.

Modha gab eine Analogie zu erklären, wie der gehirnähnliche Chip unterscheidet sich von einem klassischen Computer-Chip. Sie von einem klassischen Computer als räumlichen Maschine denken können, sagte er Leben Wissenschaft; Es ist schnell, sequentielle und Knirschen Zahlen gut. "Was wir bauen, ist das Gegenstück, rechts-Hirn-Maschine," sagte er.

Rechten Gehirnhälfte Maschine

Klassische Computer – von der erste universelle elektronische Computer der 1940er Jahre zur heutigen modernen PCs und Smartphones – verwenden Sie ein Modell von ungarisch-US-amerikanischer Mathematiker und Erfinder John von Neumann im Jahre 1945 beschrieben. Die Von-Neumann-Architektur enthält eine Verarbeitungseinheit, ein Steuergerät Speicher, externe Speicher und Eingangs- und Mechanismen. Aufgrund seiner Struktur kann nicht das System abrufen Anweisungen und Datenoperationen gleichzeitig durchführen.

Im Gegensatz dazu ähnelt IBMs neue Chip-Architektur dem eines lebenden Gehirns. Der Chip besteht aus computing Kerne enthalten jeweils 256 Eingangslinien, oder "Axone" (die linienhafte Teil einer Nervenzelle, der elektrische Signale überträgt) und 256 Ausgangsleitungen oder "Neuronen." Viel zu schicken wie in einem realen Gehirn der künstlichen Neuronen nur Signale oder Spitzen, wenn elektrische Ladungen einen bestimmten Schwellenwert erreicht.

Die Forscher mehr als 4.000 dieser Kerne auf einem einzigen Chip verbunden, und seine Leistung mit einer komplexen Bilderkennung Aufgabe getestet. Der Computer musste Menschen, Radfahrer, Autos und anderen Fahrzeugen in einem Foto zu erkennen, und jedes Objekt korrekt zu identifizieren.

Das Projekt war ein größeres Unterfangen, sagte Modha. "Das ist Arbeit für ein sehr großes Team, arbeiten über viele Jahre hinweg" sagte er. "Es war eine multidisziplinäre, Multi-institutionelle, mehrjährige Anstrengung."

Die Defense Advanced Research Projekte Agency (DARPA), der Zweig der verantwortlich für die Entwicklung neuer Technologies für das Militär, das US Department of Defense bereitgestellt Mittel für das $ 53,5 Millionen-Projekt. [Humanoide Roboter, fliegende Autos: 10 coolsten DARPA-Projekte]

Nachdem das Team den Chip gebaut, Modha angehalten arbeiten für einen Monat und bot eine $1.000 Flasche Champagner allen Team-Mitgliedern, die einen Fehler im Gerät finden konnte. Aber niemand gefunden, sagte er.

Der neue Chip ist nicht nur sehr viel effizienter als herkömmliche Computer-Chips, es produziert auch weit weniger Wärme, sagte der Forscher.

Heutige Computer-Laptops, Smartphones und sogar Autos – leiden an visuelle und sensorische Beeinträchtigung Modha sagte. Aber wenn diese Geräte mehr wie ein menschliches Gehirn funktionieren können, sie können schließlich verstehen, ihre Umgebungen besser, sagte er. Zum Beispiel "[Kamera]-Sensor wird der Computer", sagte anstatt ein Kamerabild auf einem Computer zu verarbeiten, er.

Aufbau eines Gehirns

IBM-Forscher sind nicht die einzigen Gebäude Computerchips, die das Gehirn zu imitieren. Eine Gruppe an der Stanford University entwickelt eine System namens "Neurogrid", die 1 Million Neuronen und Synapsen Milliarden simulieren kann.

Aber während Neurogrid 16 Chips miteinander erfordert, die IBM-Chip kann simulieren die gleiche Anzahl von Neuronen mit nur einem einzigen Chip, Modha sagte. Darüber hinaus Neurogrids Speicher ist gespeicherte off-Chip, sondern das neue IBM System integriert, Berechnung und Speicher auf dem gleichen Chip, der minimiert den Zeitaufwand zur Datenübertragung Modha sagte.

Kwabena Boahen, Elektroingenieur an der Stanford University, die Entwicklung des Neurogrid Systems führte, namens IBM-Chip "eine sehr beeindruckende Leistung." (Mehrere Boahens Kollegen auf das Neurogrid-Projekt vor sich gegangen, bei IBM arbeiten, sagte er.)

Das IBM-Team in der Lage, mehr Transistoren auf einem Chip passen dabei sehr Energie effizient war, sagte Boahen Leben Wissenschaft. Höher Energieeffizienz bedeutet, dass Sie Dinge direkt auf Ihrem Handy anstatt auf Cloud-computing, die Art und Weise Apple sprachgesteuerte Siri Programm arbeitet, sagte er, berechnen könnte. Das heißt, lagert Siri die Berechnung mit anderen Computern über ein Netzwerk anstatt es lokal auf einem Gerät.

IBM erstellt den Chip im Rahmen von DARPA SyNAPSE (Abkürzung für Systeme der neuromorphen Adaptive skalierbare Polymerelektronik). Das Ziel dieser Initiative ist es, einen Computer zu bauen, der die Form und Funktion der das Gehirn von Säugetieren, mit Intelligenz ähnlich Acat oder Maus ähnelt.

"Wir haben einen großen Schritt nach vorne gemacht", sagte Modha. Das Team vorgezeichnet Schaltplan eines Affen Gehirns im Jahr 2010 und produzierte einen kleinen neuronalen Kern im Jahr 2011. Der aktuelle Chip enthält weitere 4.000 dieser Kerne.

Der IBM-Chip ist jedoch weit entfernt von einem menschlichen Gehirn, enthält rund 86 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen. "Wir haben einen langen Weg zurückgelegt, aber es ist ein langer Weg zu gehen," sagte Modha.

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde um 16:18 Uhr ET Okt. 2 aktualisiert. Die geschätzte Anzahl der Neuronen im menschlichen Gehirn ist 86 Milliarden, nicht 86 Billionen.

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