Computerele inspirate de structura creierului uman sfidează așteptările, abordând una dintre cele mai dificile provocări ale științei: matematica complexă din spatele prognozelor meteo, a fluxurilor de fluide și chiar a simulărilor nucleare.
Computerele concepute pentru a imita structura creierului uman demonstrează o forță neașteptată. Ele pot rezolva unele dintre ecuațiile matematice exigente care stau la baza problemelor majore științifice și inginerești.
Într-un studiu publicat în *Nature Machine Intelligence*, oamenii de știință computaționali de la Sandia National Laboratories, Brad Theilman și Brad Aimone, au introdus un nou algoritm care permite hardware-ului neuromorfic să rezolve ecuații diferențiale parțiale (PDE) - fundamentul matematic pentru modelarea fenomenelor precum dinamica fluidelor, câmpurile electromagnetice și mecanica structurală. Rezultatele demonstrează că sistemele neuromorfice pot gestiona eficient aceste ecuații. Avansul ar putea ajuta la deschiderea ușii către primul supercomputer neuromorfic, oferind o nouă cale către calculul eficient energetic pentru securitatea națională și alte aplicații critice.
Cercetarea a fost finanțată de Oficiul de Știință al Departamentului Energiei prin programele Advanced Scientific Computing Research și Basic Energy Sciences, precum și de programul Advanced Simulation and Computing al Administrației Naționale pentru Securitate Nucleară.
Ecuațiile diferențiale parțiale sunt esențiale pentru simularea sistemelor din lumea reală. Ele sunt folosite pentru a prognoza vremea, pentru a analiza modul în care materialele răspund la stres și pentru a modela procese fizice complexe. În mod tradițional, rezolvarea PDE necesită o putere de calcul enormă. Computerele neuromorfice abordează problema diferit, procesând informațiile în moduri care seamănă cu modul în care funcționează creierul.
"Abia începem să avem sisteme de calcul care pot prezenta un comportament asemănător inteligenței. Dar nu arată deloc ca creierul, iar cantitatea de resurse de care au nevoie este ridicolă, sincer", a spus Theilman.
Ani de zile, sistemele neuromorfice au fost văzute în principal ca instrumente pentru recunoașterea modelelor sau pentru accelerarea rețelelor neuronale artificiale. Puțini se așteptau ca acestea să gestioneze probleme riguroase din punct de vedere matematic, cum ar fi PDE, care sunt de obicei gestionate de supercomputere de mare amploare. Aimone și Theilman nu au fost surprinși de rezultat. Ei susțin că creierul uman efectuează în mod obișnuit calcule extrem de complexe, chiar dacă oamenii nu sunt conștienți de acest lucru.
"Alegeți orice fel de sarcină de control motor - cum ar fi lovirea unei mingi de tenis sau lovirea unei mingi de baseball cu o bâtă", a spus Aimone. "Acestea sunt calcule foarte sofisticate. Sunt probleme la nivel de exascale pe care creierul nostru este capabil să le facă foarte ieftin."
Descoperirile ar putea avea implicații majore pentru Administrația Națională pentru Securitate Nucleară, care este responsabilă pentru menținerea factorului de descurajare nucleară al națiunii. Supercomputerele utilizate în complexul de arme nucleare consumă cantități mari de electricitate pentru a simula fizica sistemelor nucleare și alte scenarii cu miză mare. Calculul neuromorfic poate oferi o modalitate de a reduce semnificativ consumul de energie, oferind în același timp performanțe de calcul puternice.
Rezolvând PDE într-un mod inspirat de creier, aceste sisteme sugerează că simulările mari ar putea fi rulate folosind mult mai puțină energie decât necesită supercomputerele convenționale.
"Poți rezolva probleme reale de fizică cu un calcul asemănător creierului", a spus Aimone. "Acesta este ceva la care nu te-ai aștepta, deoarece intuiția oamenilor merge în direcția opusă. Și, de fapt, această intuiție este adesea greșită."
Echipa își imaginează că supercomputerele neuromorfice vor deveni în cele din urmă esențiale pentru misiunea Sandia de a proteja securitatea națională.
Dincolo de progresele inginerești, cercetarea abordează și întrebări mai profunde despre inteligență și despre modul în care creierul efectuează calcule. Algoritmul dezvoltat de Theilman și Aimone reflectă îndeaproape structura și comportamentul rețelelor corticale.
"Ne-am bazat circuitul pe un model relativ bine-cunoscut în lumea neuroștiințelor computaționale", a spus Theilman. "Am arătat că modelul are o legătură naturală, dar non-evidentă cu PDE, iar acea legătură nu a fost făcută până acum - la 12 ani după introducerea modelului."
Cercetătorii cred că această lucrare ar putea ajuta la conectarea neuroștiințelor cu matematica aplicată, oferind o nouă înțelegere a modului în care creierul procesează informațiile.
"Bolile creierului ar putea fi boli de calcul", a spus Aimone. "Dar nu avem o înțelegere solidă a modului în care creierul efectuează calculele încă."
Dacă această idee se dovedește corectă, calculul neuromorfic ar putea contribui într-o zi la o mai bună înțelegere și tratare a tulburărilor neurologice, cum ar fi Alzheimer și Parkinson.
Calculul neuromorfic rămâne un domeniu emergent, dar această lucrare reprezintă un pas important înainte. Echipa Sandia speră că rezultatele lor vor încuraja colaborarea între matematicieni, neuroștiinți și ingineri pentru a extinde ceea ce poate realiza această tehnologie.
"Dacă am arătat deja că putem importa acest algoritm de matematică aplicată relativ de bază, dar fundamental, în neuromorfic - există o formulare neuromorfică corespunzătoare pentru tehnici de matematică aplicată și mai avansate?", a spus Theilman.
Pe măsură ce dezvoltarea continuă, cercetătorii sunt optimiști.
"Avem un picior în ușă pentru a înțelege întrebările științifice, dar avem și ceva care rezolvă o problemă reală", a spus Theilman.