Исследователи из Национальной лаборатории Sandia совершили прорыв в области нейроморфных вычислений — компьютеров, архитектура которых повторяет принципы работы человеческого мозга. Команда под руководством Брэда Тейлмана и Брэда Эймона разработала новый алгоритм, который позволяет нейроморфному оборудованию решать дифференциальные уравнения в частных производных (PDE) — математическую основу моделирования физических процессов. Результаты работы опубликованы в престижном журнале Nature Machine Intelligence.
Дифференциальные уравнения в частных производных используются для моделирования широчайшего спектра явлений: от динамики жидкостей и электромагнитных полей до механики конструкций и ядерных процессов. До сих пор для их решения требовались мощные суперкомпьютеры, потребляющие огромное количество энергии. Нейроморфный подход Sandia продемонстрировал, что эти задачи можно решать с «поразительной эффективностью», существенно снижая энергозатраты.
«Мы только начинаем создавать вычислительные системы, способные демонстрировать интеллектуальное поведение. Но они совершенно не похожи на мозг, а количество ресурсов, которое им требуется, откровенно говоря, абсурдно», — отметил Брэд Тейлман, один из авторов исследования. Его коллега Брэд Эймон добавил, что даже простые задачи моторного контроля — удар по теннисному мячу или бейсбольной бите — являются невероятно сложными вычислениями, которые мозг выполняет с минимальными затратами энергии.
Ключевая особенность разработки в том, что алгоритм основан на модели вычислительной нейронауки, предложенной 12 лет назад. Исследователи обнаружили ранее неизвестные связи между этой моделью и математическими приложениями. Нейроморфные чипы обрабатывают информацию не последовательно, как традиционные процессоры, а параллельно — подобно нейронам мозга, что обеспечивает радикальное снижение энергопотребления при решении сложных задач.
Практическое значение этого прорыва трудно переоценить. Нейроморфные вычисления могут проложить путь к созданию первого в мире нейроморфного суперкомпьютера, способного проводить масштабные физические симуляции при значительно меньшем потреблении энергии. Это особенно важно для задач национальной безопасности, климатического моделирования и фундаментальных научных исследований.
Исследование финансировалось Управлением науки Министерства энергетики США и программой Advanced Simulation and Computing Национального управления ядерной безопасности. Эксперты считают, что нейроморфные вычисления могут стать следующей большой революцией в области ИИ — объединив эффективность биологического мозга с вычислительной мощностью современных систем. В перспективе это может не только создать новое поколение энергоэффективных суперкомпьютеров, но и раскрыть новые секреты работы человеческого мозга.
