Az emberi agyat másoló újfajta számítógép
Kielégítő teljesítményt nyújt és izgalmas lehetőségeket nyit meg egy újfajta számítógép, amit az agy működése inspirált; a Frontiers in Neuroscience tanulmánya szerint egy lépéssel közelebb kerültünk ahhoz, hogy valós időben szimulálhassuk a neurális hálózatokat.
Az agy neurális hálózatait utánozó számítógép hasonló eredményeket produkál, mint a neurális jelátvitel kutatására napjainkban használatos legjobb agyszimulációs szuperkomputer software, írják tanulmányukban Sacha J. van Albada és munkatársai (Performance Comparison of the Digital Neuromorphic Hardware SpiNNaker and the Neural Network Simulation Software NEST for a Full-Scale Cortical Microcircuit Model; Frontiers in Neuroscience). A kutatók szerint a kifejezetten erre a célra épített, SpiNNaker névre keresztelt számítógép révén megoldhatók lehetnek a konvencionális szuperszámítógépek lassúságával és nagy energiafogyasztásával kapcsolatos problémák.
A fejlesztés célja az agy információfeldolgozásának jobb megértése, ezen belül a tanulás, az epilepszia és az Alzheimer-kór kutatása. A tanulmány vezető szerzője, a német Jülich Research Centre elméleti neuroanatómiai csoportjának vezetője nyilatkozatában elmondta: a SpiNNaker támogatni tudja az agykéreg részletes biológiai modelljeit, nagyarányú és részletes neurális hálózatok futtatására képes gyorsan és alacsony energiafelhasználással, ami a jövőben a tanulás és az agyi betegségek kutatásán felül segíteni fogja a robotikai kutatásokat is.
A 100 milliárd neuronból felépülő emberi agy extrém mértékben komplex, magyarázzák az idegkutató, informatikus és pszichiáter szerzők, és hozzáteszik: már értjük, hogy az egyes agysejtek és azok különböző komponensei hogyan kommunikálnak egymással, illetve a nagyobb léptékű agyműködésről is van némi fogalmunk, így pl. tudjuk, melyik agyi terület vesz részt a szenzoros percepcióban, a mozgás irányításában vagy a kognícióban, azonban alig tudunk valamit arról, hogyan fordítódik át a neurális aktivitás viselkedéssé, pl. hogyan eredményez egy gondolat izommozgást.
A szuperszámítógép software-ek segítenek a neuronok közötti információ-csere szimulálásában, azonban jelenleg a leggyorsabb szuperszámítógépen futó legjobb software is mindössze az emberi agy 1%-ának szimulációjára képes. Egyelőre nem világos, milyen számítógépes architektúra alkalmas leginkább a teljes agyra kiterjedő hálózatok modellezésére, mondja Albada, ezért a European Human Brain Project és a Jülich Research Centre kutatói összefogtak, hogy azonosítsák: mi a legjobb stratégia ezen komplex probléma megoldásához.
Mint Markus Diesmann társszerző hozzáteszi, a jelenlegi szuperszámítógépeknek néhány percre van szükségük egy másodpercnyi agyműködés valós időbeli szimulációjához, így egyelőre az órákat és napokat igénybe vevő agyi folyamatok – pl. a tanulás – vizsgálatára ezzel a módszerrel nem vagyunk képesek, továbbá óriási az eltérés az agy és a szuperszámítógépek energiafelhasználása között; az agy által inspirált (neuromorf) komputerek révén megvizsgálhatjuk, mennyire közelíthetjük meg elektronikát felhasználva az agy energiahatékonyságát. A Human Brain Project Neuromorphic Computing Platformjának részeként az elmúlt 15 év során fejlesztett SpiNNaker 600 nyomtatott áramköri panelje több mint fél millió egyszerűbb processzorból áll; a tanulmányban bemutatott szimuláció, amivel sikerült elérni az eddigi legjobb agyszimulációs teljesítmény ekvivalensét, mindössze a SpiNNaker 6 paneljét használta, és a kutatók reményei szerint a jövőben ugyanez a feladat egyetlen panel révén is megoldható lesz, így a neuromorf rendszer jelentős előrelépés lesz az agy valós idejű szimulációja felé. A Neuromorphic Computing Platform kutatói a SpiNNakert már használják is neurorobot-fejlesztőkkel kooperációban.
