Almanya, Japonya, Norveç ve İsveç'ten bir grup bilim insanı, insan beynini tamamen simüle edebilecek bir algoritma yarattı. Şimdi sorun, tüm verileri ve karmaşıklık düzeylerini çalıştıracak kadar güçlü bir bilgisayar bulmak.

% 1'in üzerine çıkmak ve tüm insan beynini simüle etmek, her işlemcinin hafızasının günümüzün süper bilgisayarlarından 100 kat daha büyük olmasını gerektiriyor.

Bu makale projeyi ayrıntılı olarak açıklar ve bireysel algoritmalar ve sinapslar arasındaki milyarlarca bağlantıyı taklit etmek amacıyla bu algoritmanın düğümler üzerinden sanal nöronlara bağlandığını açıklar. Aklımızın çalışmasını taklit etmek 1: 1 ölçeğinde son derece karmaşıktır, aslında şu andaki teknoloji ile mümkün değildir.

Sadece% 10'a ulaşmak için, birçok süper bilgisayarın kapasitesini tüketmek gerekli olacaktır, çünkü beyin fonksiyonu için temel bir aktivite olan nöronları bağlamak, mevcut donanımdan daha fazla güç gerektirir.

Süper bilgisayarlar bile bir fraksiyonu taklit edebilirler, ancak beynimizin tam çalışmasının% 10'una ulaşmak zaten mevcut tüm makineleri tüketecektir.

“Bu, tüm ağdaki her bir nöron için işlemci başına bir bit bilgi gerektirir. Bir milyar nörondan oluşan bir ağ için, her bir düğümdeki belleğin çoğu nöron başına bu tek bit bilgi tarafından tüketilir. Tabii ki, bu nöron başına bu ekstra bitler için işlemci başına gereken bilgisayar belleği miktarı ağ büyüklüğü ile artar. % 1'in ötesine geçmek ve tüm insan beynini simüle etmek, her işlemcinin kullanabileceği hafızanın günümüzün süper bilgisayarlarından 100 kat daha büyük olmasını gerektiriyor ”dedi.

Şimdi yapamaz, ama gelecek parlak

Yeni algoritma, bilim adamlarının şu anda bu simülasyonları çalıştırmasına izin vermiyor, ancak teoride, saniyede milyarlarca hesaplama yapabilen, saniyede milyarlarca hesaplama yapabilen, bilgisayarlı bilgisayarlarda çalışabilen "aşırı ölçeklenebilirliğe" sahip. Proje, sinirbilim toplumunda yaygın olarak kullanılan Sinir Simülasyon Aracı (NEST) adlı açık kaynaklı bir simülasyon yazılımından yapılmıştır.

Araştırmacılar, gelecekteki exascale süper bilgisayarları ile ölçeklendirerek, araştırmacılar% 100 simülasyon elde etmeyi umuyorlar. Bu, Parkinson hastalığından multipl skleroza kadar beyin hastalıkları çalışmalarındaki ilerlemeler gibi birtakım bilimsel alanlarda bir dönüm noktası olacaktır.

Yapay zeka ve sinir ağları için çıkarımlar, derin öğrenmeye tamamen yeni bir bakış açısı getirebilir. Keşif, temel olarak, dün zihinlerimiz hakkında bildiklerimizle yarın bileceklerimiz arasında bir köprü.

Algoritma artık beynimizi taklit edebiliyor ve şimdi TecMundo aracılığıyla çalıştırmak için makine yok