DeepSouth, первый суперкомпьютер, способный моделировать нейронные сети масштаба человеческого мозга, разработанный австралийскими исследователями, будет введен в эксплуатацию в 2024 году. Он обещает прогресс не только в области компьютерных наук (особенно ИИ), но и в нейронауке.
2024 год станет поворотным пунктом в исследованиях в области нейронаук и информатики, когда будет запущен суперкомпьютер DeepSouth, разработанный исследователями Международного центра нейроморфных систем (ICNS) при Университете Западного Сиднея (Австралия). Способный имитировать мозговые процессы, он позволит продвинуться в понимании эффективности искусственного интеллекта (ИИ). Проект является результатом международного сотрудничества и обещает прогресс в самых разных областях, от робототехники до здравоохранения, при этом способствуя более экологичным вычислениям.
Суперкомпьютер получил меткое название DeepSouth в честь системы TrueNorth компании IBM, целью которой было создание машин, моделирующих большие импульсные нейронные сети, и Deep Blue, первого компьютера, ставшего чемпионом мира по шахматам. Название также указывает на географическое положение компании.
Нейроморфизм и энергоэффективность DeepSouth представляет собой большой технологический прорыв, не в последнюю очередь благодаря своей нейроморфной архитектуре, вдохновленной непосредственно биологическими процессами человеческого мозга. Этот инновационный подход позволяет суперкомпьютеру моделировать синаптические операции — взаимодействие между нейронами - в беспрецедентных масштабах. Благодаря способности выполнять 228 триллионов (228 x 1012) синаптических операций в секунду DeepSouth достигает уровня производительности, сравнимого с активностью нейронов человека. Эта способность воспроизводить сложность и скорость взаимодействия нейронов открывает беспрецедентные перспективы для понимания работы мозга и моделирования когнитивных процессов.
Самым революционным аспектом DeepSouth является его энергоэффективность. В отличие от традиционных суперкомпьютеров, для работы которых требуется большое количество энергии, DeepSouth способен выполнять массивные синаптические операции, потребляя при этом гораздо меньше энергии. Такая производительность стала возможной благодаря использованию передового оборудования, в частности полевых программируемых вентильных матриц (FPGA), которые позволяют гибко изменять конфигурацию после производства и, таким образом, оптимизировать энергопотребление.
Директор ICNS, профессор Андре ван Шайк, отметил в пресс-релизе: "Прогресс в понимании того, как мозг вычисляет с помощью нейронов, сдерживается нашей неспособностью моделировать сети, подобные мозгу, в больших масштабах. Моделирование нейронных сетей на стандартных компьютерах с использованием графических процессоров (GPU) и многоядерных центральных процессоров (CPU) просто слишком медленное и энергоемкое. Наша система изменит эту ситуацию".
В биомедицине способность DeepSouth моделировать человеческий мозг открывает двери к более глубокому пониманию нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера или Паркинсона. Исследователи смогут использовать DeepSouth для моделирования и изучения дисфункции нейронов, что может привести к созданию новых методов лечения или лекарств.
В области робототехники имитация мозговых процессов с помощью DeepSouth обещает сделать роботов более автономными и адаптивными, способными обрабатывать сложную информацию с беспрецедентной скоростью и эффективностью.
Кроме того, DeepSouth, безусловно, окажет влияние на космические исследования и искусственный интеллект. В космосе управление энергией имеет решающее значение. Поэтому энергоэффективность DeepSouth может позволить разработать более эффективные системы навигации и обработки данных для космических миссий. Что касается искусственного интеллекта, то DeepSouth предлагает возможность создания более сложных алгоритмов автоматического обучения, которые, опять же, потребляют меньше энергии. Эти алгоритмы могут более точно имитировать мыслительные процессы человека, что приведет к прогрессу в таких областях, как распознавание речи, компьютерное зрение и автоматическое принятие решений. Технические и коммерческие достижения
Масштабируемость DeepSouth - это главное преимущество, позволяющее гибко адаптироваться к различным требованиям исследований и приложений. Эта функция позволяет пользователям добавлять или удалять оборудование в соответствии с конкретными потребностями своих проектов, обеспечивая непревзойденную индивидуальность. Такая гибкость делает DeepSouth не только подходящим для широкого спектра исследовательских сценариев, но и экономически выгодным для различных учреждений и компаний, от университетов до стартапов.
Кроме того, как уже упоминалось ранее, ключевым новшеством DeepSouth является возможность реконфигурации за счет использования FPGA. FPGA позволяют перепрограммировать аппаратное обеспечение после его изготовления, что позволяет со временем интегрировать новые нейронные модели и правила обучения. Эта способность адаптироваться и развиваться очень важна в такой динамичной области, как нейронаука и искусственный интеллект.
Кроме того, DeepSouth будет доступна для удаленного доступа через пользовательский интерфейс на языке Python, что делает ее простой в использовании исследователями и разработчиками, не требующими глубоких знаний в области компьютерных наук. Такая доступность в сочетании со способностью системы имитировать процессы человеческого мозга позволит предложить решения по обработке информации, приближенные к естественным механизмам.
Команда ICNS из Университета Западного Сиднея сотрудничает с международными партнерами, в том числе с Университетом Аахена в Германии. DeepSouth также должен сыграть важную роль в развитии Западного Сиднея как центра передовых технологий. Его открытие запланировано на апрель 2024 года и станет важной вехой в развитии технологической инфраструктуры региона. Влияние DeepSouth выйдет за пределы академических границ и окажет положительное влияние на местную экономику, привлекая инвестиции, создавая рабочие места и стимулируя инновации в таких ключевых секторах, как искусственный интеллект, робототехника и биомедицина.