類腦超級計算機蓄勢待發(fā)，數學助力智能時代的到來

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世界上第一臺類神經網絡超級計算機正逐漸成為現實，因為美國桑迪亞國家實驗室（SNL）的研究人員展示了一種新穎的算法，該算法使用類神經網絡硬件來解決偏微分方程（PDEs）。

這不僅能讓研究人員模擬流體動力學和結構力學等現象，而且還能以驚人的能效實現這一點。

最近人工智能（AI）在科技領域的迅猛發(fā)展表明，計算系統可以被編程來表現出類似智能的行為。不過，它們運行時需要消耗大量資源，隨著系統變得越來越智能，這種需求只會增加。

科學家們希望，能效更高的類神經網絡超級計算機能取而代之。

類腦超級計算機

類腦計算機受到人腦的啟發(fā)，承諾以遠低于基于硅的計算機的成本進行復雜計算。雖然它們在外觀上與傳統計算機相似，但其電路卻截然不同。

科學家們認為這些計算機在模式識別和加速人工神經網絡訓練方面表現出色，但在解決數學問題上卻不太擅長。

“隨便選一個運動控制任務，比如打網球或揮棒擊球，”新墨西哥州沙漠研究實驗室計算研究中心的神經科學家布拉德·艾蒙解釋道。“這些都是非常復雜的計算任務。這些問題是我們大腦能夠以極低成本解決的超大規(guī)模問題。”

與SNL的另一位神經科學家Brad Theilman一起，Aimone開發(fā)了一種算法，使神經形態(tài)硬件可以解決偏微分方程。這表明，神經形態(tài)計算處理大規(guī)模模擬時的功耗遠低于今天的超級計算機。

解決數學、健康和地緣政治問題

這對搭檔開發(fā)的算法保留了大腦皮層網絡的結構和動態(tài)特性。

“我們是基于計算神經科學領域一個相對知名的模型來構建我們的電路的，”Theilman在一份新聞稿里補充說。

“我們已經展示了該模型與偏微分方程（PDEs）之間存在一種自然但不明顯的聯系，而這種聯系直到現在才被揭示——在該模型引入12年后。”

雖然這為神經形態(tài)計算解決多個數學相關的問題提供了機會，但研究人員也很興奮，它能以我們以前未嘗試過的方式幫助應對腦部疾病。

“腦部疾病可能與計算有關，”艾蒙說。“但我們對大腦如何進行計算仍然沒有清晰的理解。”

在神經形態(tài)計算環(huán)境中理解計算也可能揭示大腦中發(fā)生的事情，這些事情導致了阿爾茨海默病和帕金森病等疾病，以及這些疾病的治療方法。

但這項研究的影響超越了數學和健康。國家核安全局是他們研究的贊助單位之一，花費大量能源來模擬核武器及其相關系統的物理過程。

把這些轉變?yōu)樯窠浶螒B(tài)計算，不僅能保持計算能力，還能大幅減少能耗。

神經形態(tài)計算的研究仍處于起步階段。但這項工作讓我們更接近構建第一個 神經形態(tài)超級計算機。這個成就為團隊探索該技術的全部潛力奠定了基礎。

“如果我們已經證明可以將這個相對基礎但重要的應用數學算法導入神經形態(tài)計算——是否有對應的神經形態(tài)公式來處理更高級的應用數學技術？”Theilman在新聞稿中說道。

研究結果發(fā)表在期刊 自然機器智能 上。