Книги сайта: «Мировоззрение», «Познай себя», «Основы адаптологии»,
«Вне привычного», Лекторий МВАП и «Что такое Я».
 
Короткий адрес страницы: fornit.ru/6406
Содержание журнала Достижения науки, техники и культуры
Ссылка на первоисточник статьи: http://habrahabr.ru/company/ibm/blog/265551/.

IBM собрала из нейроморфных чипов нового типа «мозгоподобную» систему



Корпорация IBM работает совместно с DARPA над созданием нейроморфных чипов (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics, SyNAPSE) уже много лет, реализация проекта началась еще в 2008 году. Цель — создание чипов и систем, работа которых была бы организована по принципу работы нейронов мозга животных (например, грызунов). Это очень сложная задача, и специалистам пришлось потратить на ее решение немало времени. Сейчас, наконец, представлены первые значительные результаты проекта SyNAPSE.

Система TrueNorth, состоит из отдельных чипов-модулей, которые работают, как нейроны мозга. Соединяя нейроморфные чипы в систему, исследователи получают искусственную нейронную сеть. Версия, которую представила IBM, включает 48 млн соединений — это близко к числу синапсов в мозге крысы. Представленная структура состоит из 48 отдельных чипов-модулей.

TrueNorth поддерживает "глубинное обучение", это набор алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций.

Под термином «глубина» в данном случае понимается глубина графа вычислений модели — максимальная длина между входным и выходным узлами конкретной архитектуры. В случае, например, простой нейронной сети прямого распространения глубина соответствует количеству слоев сети. Термин 'глубокое обучение' акцентирует внимание на сложности обучения внутренних (глубоких) слоев многослойной сети, которые плохо поддаются классическим методам обучения, таким как метод обратного распространения ошибки.



TrueNorth потребляет гораздо меньше энергии и занимает меньше места, чем традиционные компьютерные системы. Так, отдельный чип TrueNorth, содержащий 5,4 млрд транзисторов, потребляет всего 70 мВт энергии. А процессор Intel с 1,4 млрд транзисторов, потребляет от 35 до 140 Вт.



Будущие версии TrueNorth могут быть значительно уменьшены — до размера, который позволяет использовать такую систему в смартфоне или умных часах. У чипов TrueNorth есть и значительные преимущества перед GPU и FPGA. Корпорация IBM надеется, что TrueNorth станет тем фактором, который позволит компьютерным системам выйти на новый этап развития. Новые технологии могут использоваться не только для создания смартфонов или умных часов — нейроморфные чипы возможно использовать и в высокопроизводительных системах, устанавливаемых в дата-центрах.

Специалисты утверждают, что все это позволяет ускорить процесс обработки данных, поскольку информацию не требуется постоянно посылать и принимать, как в традиционных системах. Например, TrueNorth может идентифицировать все машины на фотографиях пользователя, без необходимости загрузки каждого фото на удаленный сервер для обработки в «облаке». Для обучения такой системе не требуется постоянное подключение к Сети.



Обычная вычислительная система анализирует информацию в определенной последовательности, задачи ставятся «в очередь», если можно так выразиться. А нейроморфные чипы могут одновременно работать с огромным числом операций, выполняя их параллельно.

Интересную аналогию проводят специалисты IBM с мозгом человека. Так, корпорация сравнивает обычные компьютерные системы с левым полушарием. Нейроморфные системы умеют находить отдельные паттерны в больших массивах данных, и интерпретируют эту информацию, как правое полушарие мозга. Возможно, в ближайшем будущем ученые смогут объединить возможности традиционных компьютеров и нейромфорных чипов, создав единую сверх-эффективную структуру.



Для того, чтобы объяснить принципы работы нейроморфных чипов, корпорация провела семинар, в котором приняли участие технические специалисты, ученые, чиновники. Интересно, что для работы с нейромфорными чипами необходим специальный язык программирования, который также был представлен IBM.

Сейчас проект находится на одной из начальных стадий развития, и до использования TrueNorth в смартфонах или умных часах еще далеко.

Обсуждение Еще не было обсуждений.




Оценить статью >> пока еще нет оценок, ваша может стать первой :)

   
Архив новостей
Анонсы новостей    http://www.scorcher.ru/xml/news.rss - что это?
Ориентировочный рефлекс
Обобщение фактических данных исследований по функции и механизмам ориентировочного рефлекса – границы между рефлексами и сознанием: Ориентировочный рефлекс.
20-09-2020г.

Колонки новой коры
Обобщение фактических данных исследований по кортикальным колонкам новой коры: Колонки новой коры.
29-08-2020г.

Ячеистая структура нейросети
Обобщения серии экспериментов с разными типами схем соединений элементов нейросимулятора в виде ячеистых структур: Ячеистая структура нейросети.
02-08-2020г.

Анонс предметной области: «Схемотехника адаптивных нейросетей»
Эта программная статья анонсирует формирование среды коллективного исследования на сайте Форнит : Анонс предметной области: «Схемотехника адаптивных нейросетей».
19-07-2020г.

Конструктор нейросхем
Для тех, кто желает развить навыки схемотехнического мышления в игровом режиме и лучше понять работу природных нейросетей: Конструктор нейросхем.
04-07-2020г.

Деменция
Деменция как норма индивидуальной адаптивности: Деменция.
19-06-2020г.

Книга «Что такое Я - схемотехнический подход»
Содержание книги основывается на постулате, что природная нейросеть мозга является схемотехнической структурой - в точности, как это можно сказать про схемотехнику электронного прибора - при всей огромной разнице в способах реализации. Книга «Что такое Я - схемотехнический подход».
11-06-2020г.

Редактор Карты Знаний
Авторы создают Карты Знаний, а пользователи их проходят, постепенно вникая в то, что является хорошо понятым автором.: Редактор Карты Знаний.
14-02-2020г.

Что такое «Я»
Популярное обобщение современных фактических данных исследований психофизиологии: Что такое «Я».
23-01-2020г.

Моделирование нейронных сетей мозга
Послойное моделирование нейронных сетей с индивидуальными периодами развития: Моделирование нейронных сетей мозга.
22-12-2019г.

Яндекс.Метрика
 посетителейзаходов
сегодня:22
вчера:11
Всего:549614