我国科学家已经成功地开发出类似大脑的计算机,全球神经元规模最大
关于1亿神经元类脑力计算机主要成就的新闻发布会在杭州举行。浙江大学校长吴朝辉院士出席并讲话。他说,人工智能的浪潮正在加速智能增强时代的到来,类似大脑的计算机将成为未来计算的主要形式和重要平台,并将在模拟大脑功能、高效实施人工智能算法、提高计算能力等方面发挥重要和独特的作用。未来,跨学科融合将成为解决重大问题的新方法,基于多学科、多领域的系统创新将成为脑力计算机发展的一种有效形式。希望浙江大学和志江实验室今天的创新,为人类美好生活的发展迈出一大步。
浙江大学校长吴朝辉院士出席并发表讲话。
浙江大学治江实验室主任、党委副书记朱世强说,双方科研队伍日夜完成研发设计工作,这一阶段性成果具有重大的里程碑意义。今后,项目组将在我国自主研发右脑芯片的基础上,开发出更大的神经元类脑力计算机,研究支持其运行和开发的基础软件系统,逐步实现开源和开放,为我国新脑力计算技术的发展做出贡献。
主要成果新闻发布会
三个标准柜高1.6米,并排站立,黑色外壳给人一种清凉的感觉,红灯不断闪烁,更接近听到脉冲信号全速运行的声音。
最近,浙江大学联合志江实验室联合开发了中国第一台基于自主知识产权芯片的类似大脑的计算机(Darwin老鼠)。
这台类似大脑的计算机包含浙江大学开发的792个达尔文2代脑芯片,支持1.2亿脉冲神经元和近1000亿个突触。它与小鼠脑细胞的数量大致相同。典型的运行功耗仅为350至500瓦。同时,它也是目前世界上最大的类神经元脑计算机。
同时,该团队还为类似大脑的计算机开发了一种操作系统--达尔文类脑操作系统(Darwinos),以便有效地管理和调度类似大脑的计算机的硬件资源,并支持类似大脑的计算机的操作和应用。
颠覆传统新计算模式
对于现在在所有工作和生活领域都很常见的计算机来说,你可能已经忘记了,科学家最初想通过机器来模拟人脑。
然而,随着计算机的发展,当时选择了称为数值计算的von Neiman体系结构,即信息体系结构是通过数字加法、减法、乘法和除法来实现的,随着Moore定理的逐渐失效,vonNeumann体系结构的局限性越来越明显,存储墙、功耗墙、智能增强等问题使得当前的计算机发展面临着巨大的挑战。
比如存储墙问题,就是由于现有冯内曼架构中数据存储和计算分离造成的,"这就好比把信息存储在A处,当你想计算的时候把信息移到B处,然后再移回A处,但处理的速度远低于计算的速度,反而让处理本身成为关键瓶颈。浙江大学计算机科学与技术学院教授,研究团队负责人潘刚表示,这种计算模式制约了以大数据为代表的计算性能的提升。而由此产生的数据"跑路",以及人工智能等高能耗计算使得电源墙问题产生。
如何突破现有计算模式造成的计算机瓶颈?
世界各地的科学家们再次专注于模仿生物大脑的最初梦想,并通过模拟人脑的结构和计算机制来开发新的计算技术,以实现能源效率和高智能计算水平。
生物大脑在与环境的互动过程中自然会产生不同的智能行为,包括语音理解、视觉识别、决策任务、操作控制等,消耗的能量非常少。在自然界中,许多神经元少于100万的昆虫可以实现实时目标跟踪、路径规划、导航和避障。
类似大脑的计算机应用示范:嗅觉识别
潘刚说,用硬件和软件模拟脑神经网络的结构和运行机制,构建了一个新的人工智能系统。这种新的计算模型颠覆了传统的计算体系结构,是类似大脑的计算。它的特点是存储与计算、事件驱动、高度并行等的集成,是国际学术界和工业界研究的焦点,也是一项重要的科技战略。"类脑力计算被认为是解决人工智能等计算问题的重要途径之一。
近年来,浙江大学集中研究了人类智能和机器智能的核心领域,实施了脑科学与人工智能的融合研究计划,即"双脑工程",希望借鉴脑科学的结构模型和功能机制,将脑科学前沿成果应用于人工智能等研究领域,建立一种新的引领未来的计算机体系结构。
2015年和2019年,浙江大学分别成功地开发了达尔文1代和达尔文2代脑计算芯片。该芯片用于模拟脑神经网络的结构和功能机制,在图像、视频和自然语言的模糊处理方面具有优势。这一次的结果是将792个具有独立产权的达尔文第二代脑计算芯片集成在三个1.6米高的标准服务器底盘中,形成了一个功能强大的脑架,就像计算机一样。
那么,如何实现这样的高效低功耗呢?该项目的骨干副教授马特说,脑神经元的工作机制是钾离子和钠离子的流入和流出导致细胞膜电压的变化,从而传递信息。"可以简单地理解,一个神经元接收一个输入脉冲,导致细胞体的膜电压增加,当膜电压达到一个特定的阈值时,它会向轴突发送一个输出脉冲,并通过突触将其传递给随后的神经元,从而改变其膜电压。实现信息的传递。
这里最重要的是异步运行,即当信号发出时,它不能在没有信号的情况下运行。类脑芯片的工作原理类似于生物神经元的行为,它通过脉冲传输信号,从而达到高度的并行性,提高效率。
脑-计算机交互演示
真的"思考"就像大脑。
有了硬件,你必须有软件。
该项目研究的骨干人物金晓飞介绍说,每个芯片上有150000个神经元,每个芯片被制成一块板,几块板连接在一起形成一个模块。这就是这种类似大脑的计算机是如何像积木一样建立起来的。
可以很容易地说,如此多的神经元可以相互连接和扩展以实现有效的连接,而将无组织的信息流有序地分配到相应的脑功能区并不是那么简单。
出于这个原因,研究人员专门开发了一种类似大脑的操作系统--DarwinOS,它面向类似大脑的计算机。
这个类似大脑的达尔文操作系统面向vonNeiman体系结构和神经模拟体系结构的混合计算体系结构,实现了异构计算资源的统一调度和管理,为大规模脉冲神经网络计算任务提供了一个运行和服务平台。项目研究的骨干人物陆潘说:"目前,达尔文大脑类操作系统的功能任务切换时间达到了微秒级,能够支持1亿级大脑类硬件资源的管理。
因此,类似大脑的计算机研究的价值可以真正实现--它不仅可以应用于生活中的智能任务处理,也可以应用于神经科学研究,为神经科学家提供更快更大的模拟工具和新的实验手段来探索大脑的工作机制。
目前,浙江大学和志江实验室的研究人员已经实现了各种基于达尔文老鼠大脑计算机的智能任务。"研究人员以类似大脑的计算机为智能中心,实现多机器人在防洪和应急场景中的协同工作,包括同时处理许多智能任务,如语音识别、目标检测、路径规划等,以及机器人之间的协作。同时,利用类脑计算机模拟了几个不同的脑区,建立了丘脑外侧膝状核的神经网络模型,模拟了不同频率闪烁视觉刺激下脑区神经元的周期性反应。借鉴海马的神经回路结构和神经机制,构建学习记忆融合模型,实现音乐、诗歌、谜语等时间记忆功能。对脑电信号的稳态视觉诱发电位进行实时解码,实现"IDEA"的输入。
记者在实验现场看到三个外形相似的机器人,经过简单的训练,配合执行抗洪救援任务。只有号码。一个机器人开始用自己的相机在现场巡逻。当发现堤坝间隙时,编号。3名负责该项目的机器人负责修复大坝,同时搜寻受伤人员,当发现掉在地上的人体模型时,编号。2名负责救援的机器人被调用。第三机器人和第二机器人来执行任务,第一机器人在其他地方巡逻。
这个场景似乎并不新鲜,现有的机器人也能做到这一点。但最大的区别是,这些机器人通过语音在类似大脑的计算机控制下执行移动指令,并接受任务分配。不同机器人的任务可以通过命令来切换,也就是说,它们的功能不是固定的,而是由不同的大脑区域控制的。机器人1现在巡逻,后来它可以负责救援或工程。李瑛是该项目研究的骨干教授,他说。
在另一个实验场景中,团队成员对计算机唱两句歌曲,然后计算机可以通过回忆它来"唱"随后歌曲的内容。
这是一台类似大脑的计算机,它模拟海马记忆机制来访问大脑内部的记忆信息,这与我们常用的检索功能不同。唐华金教授是项目研究的骨干,他说,达尔文老鼠的大脑计算机可以借鉴海马的网络结构和神经机制来模拟海马的记忆学习功能。通过记忆脉冲编码,同一模型可以学习和记忆不同类型的数据,如语音、歌曲、文本等。
像大脑一样的计算机将如何"进化
世界上第一台计算机诞生于1946年,重28吨,以每秒5000次的速度计算。然而,在接下来的70年里,计算机技术发展迅速。类似大脑的计算机的发展速度可能令人吃惊。
尽管如今类似大脑的电脑是个"大人物",但科学家们表示,随着达尔文芯片和其他硬件继续不断升级,萎缩迫在眉睫。未来,类似大脑的计算机可能会嵌入手机和机器人中,以产生新的智能服务体验。
如何使类似大脑的计算机比硬件更新更智能,是科学家研究的下一个焦点。
目前,市场上传感器输入的信号仍然是数字化的。在应用达尔文老鼠脑计算机时,需要增加一个编码层,将信号转换为脉冲类型。在这个过程中,信息会丢失和损坏,这将在一定程度上减少计算机的影响。如果能解决这个问题,类似大脑的计算机就会变得更加智能化。
目前,类脑计算的研究还处于起步阶段。在规模和智能方面,类大脑的达尔文老鼠计算机还远远不能与真正的人脑相提并论,但它的意义在于为这一技术途径提供了一个重要的实际例子,为研究人员验证类似大脑的算法提供了一个工具和平台,并以更强的鲁棒性、实时性和智能性来解决实际任务。
研究小组合影
随着神经科学的发展和类似脑力计算机的系统软件、工具链和算法的成熟,浙江大学和志江实验室的研究人员的目标是使类似大脑的计算机有一天像冯·内曼一样具有普遍性,与大脑一样高效地工作,并在不同的问题上共存和互补。
一位业内人士表示,这是计算模式的一个重要变化,从加法、减法、乘法和除法等数值计算,到模拟大脑的脉冲计算。我们希望,像生物进化一样,达尔文的一系列类似大脑的计算机将继续朝着人类智能的方向发展,以超低功耗提供更强大的人工智能,"潘说。"竖起大拇指!