как называется первое устройство работа которого отдаленно напоминала работу человеческого мозга
Созданы первые устройства, имитирующие работу нейронов
Ученые создали электронное устройство, которое работает по принципу синапсов нервных клеток в мозге
Ученые создали электронное устройство, которое работает по принципу синапсов нервных клеток в мозге.
Мемристор – это пассивный элемент в микроэлектронике, который способен изменять свое сопротивление. Кроме того, он обладает свойством гистерезиса – то есть реакция устройства зависит не только от напряжения, которая действует на него в данный момент, но и от того, которое действовало ранее. Таким образом, система, обладающая этим свойством, зависит от собственной истории. Данное явление позволяет использоваться мемристор в качестве ячейки памяти, а также делает его наиболее вероятным кандидатом на роль одного из основных элементов устройств, имитирующих работу человеческого мозга.
Долгое время считалось, что подобный элемент невозможно построить, он существовал только в виде теоретической модели, созданной в 1971 году профессором Леоном Чуа из Университета Беркли. Однако в 2008 году коллектив ученых во главе со Стэнли Уильямсом в исследовательской лаборатории фирмы Hewlett-Packard получил лабораторный образец из диоксида титана.
Сотрудники Университета Мичигана под руководством профессора Вей Лу разработали первые опытные экземпляры, демонстрирующий эту гипотетическую возможность, пишет New Scientist. Команда исследователей использовала для создания мемристора сплав кремния и серебра, соединяющие два металлических электрода. Это соединение, по словам специалистов, имитирует особенности поведения синапсов – контактов между нейронами.
При передаче нервного импульса в мозге временной интервал между двумя сигналами оказывает влияние на легкость активации нейронов: чем он меньше, тем проще сигналу пройти через синапс. Эксперименты показали, что та же зависимость наблюдается и для сконструированного мемристора: при паузе между сигналами от электрода в 20 миллисекунд сопротивление тока оказалось примерно в 2 раза меньше, чем сопротивление при паузе в 40 миллисекунд.
Следующим шагом ученых будет разработка целых сетей с десятками тысяч мемристоров в качестве соединений между отдельными их компонентами.
Как сообщали ЮГА.ру, ранее бельгийский исследовательский центр IMEC (Interuniversity Microelectronics Centre – Межвузовский центр микроэлектроники) представил уникальную разработку – микрочип с игольчатыми структурами, которые позволяют обеспечить максимально надежное взаимодействие между электроникой и живыми клетками.
Как называется первое устройство работа которого отдаленно напоминала работу человеческого мозга
Это достижение явилось прямым продолжением экспериментов с обучением обезьян управлять различными манипуляторами, используя только “силу своего мозга”. Вот наиболее показательное видео:
А начиналось всё в 20 веке. Наибольших успехов к концу 90х годов прошлого века добилась группа из Института Дюка в Северной Каролине (США) под руководством профессора Мигеля Николелиса. Им первым удалось записать активность большого числа нейронов с обширной области мозга и поставить им в соответствие различные движения животных.
Первым живым существом, мозг которого удалось результативно соединить с компьютером, была лабораторная крыса. Вначале лишенную воды крысу научили нажимать лапой специальную кнопку и получать за это питье. С двигательного центра её мозга снимались показатели через 48 электродов и проводилась компьютерная обработка сигналов.
После этого кнопку отключили и стали подавать воду тогда, когда активность мозга соответствовала нажатию на кнопку. Самое же удивительное, что крыса очень быстро сообразила, что для получения воды не обязательно физически нажимать на кнопку, а достаточно об этом подумать. Именно это событие и можно считать первым опытом по управлению механизмами, используя непосредственно “силу мысли”…
Уже во время самых первых опытов ученые совершили несколько научных открытий, опровергающих многие прежние представления. Например, раньше считалось, что мозг отчасти напоминает компьютерный процессор, и каждый нейрон представляет собой минимальную структурную единицу мозга, выполняя всегда одну и ту же функцию, и жестко связан с другими нейронами. Также считалось, что мозг практически не меняется со временем.
Однако простой анализ наблюдений показал, что он является едва ли не противоположностью процессору — один нейрон всегда выполняет разные действия, входит в разные цепи нейронов, постоянно меняет связи с остальными нейронами, может выполнять одно действие как самостоятельно, так и в совокупности с остальной популяцией мозга. Было доказано, что мозг меняется каждые доли секунды, каждые доли секунды он реагирует на внешнее воздействие, приспосабливается к новым условиям жизни, которые на самом деле для мозга меняются постоянно — их изменяет и малейшее воздействие на органы чувств и даже самый незначительный мыслительный процесс…
Следующим шагом стали опыты по связыванию мозга обезьян и компьютера. Во время экспериментов к мозгу небольших ночных обезьянок подключили до 128 электродов толщиной с половину человеческого волоса.
Первыми были опыты по управлению курсором на экране компьютера. Вначале животных научили пользоваться обычным джойстиком: при наведении курсора на светящуюся точку обезьяна получала немного сока, а ученые тем временем обрабатывали показания с датчиков. Затем джойстик отключили и управление было передано мозгу животных… Как и в случае с крысой, очень быстро обезьяны сообразили, что могут перемещать курсор только с помощью мысли без использования конечностей.
Следующей задачей стала передача команд механической руке, способной двигаться и осуществлять хватательные движения. Сигналы снятые с мозга обрабатывал компьютер, который при помощи простых математических функций моделировал на их основе движения искусственной руки робота.
На обучение животных потребовались всего два дня, в течение которых обезьяны смогли сопоставить особенности движения робо-руки с собственными двигательными импульсами. К концу обучения обезьяны научились управлять искусственной рукой практически как собственной.
В этих опытах была наглядно продемонстрирована сверхвысокая обучаемость и изменчивость мозга. Ученые могли каким угодно образом поменять соответствия между сигналом от мозга и движением механической руки, например, они могли инвертировать движения (движение влево станет движением вправо и наоборот) или случайно расставить их, например, чтобы вместо поднятия руки, она повернулась влево… Сразу после подобных изменений робо-рука не подчинялась мозгу обезьяны, движения не были согласованы, но вскоре мозг снова расставлял нужные соответствия. Примерно то же самое может испытать человек, если при движении компьютерной мыши вверх — курсор будет двигаться вниз и т.д.
Также была отмечена еще одна немаловажная деталь — мозг планирует все свои действия заранее: в случае с обезьяной можно было узнать о ее намерении совершить какое-либо конкретное действие за несколько десятых долей секунды до его выполнения.
И наконец, после анализа колоссального массива данных по нейроимпульсам, полученных в ходе экспериментов, стало ясно, что обезьяны воспринимали и воспринимают эти механические манипуляторы не как замену собственным конечностям, но как дополнение, как третью руку, которой они могут орудовать одновременно со своими “натуральными” руками. Таким образом, мозг продемонстрировал в буквальном смысле огромнейший потенциал к расширяемости.
«Наша гипотеза состоит в следующем: структуры мозга способны адаптироваться так, чтобы расширять возможности организма и использовать искусственные манипуляционные дополнения без потери функциональности [обычных конечностей]. В зависимости от цели, животное может использовать и свою руку, и механический манипулятор, а иногда — и то, и другое», — заявил по результатам эксперимента доктор Мигель Николелис.
Одежда, предметы быта, рабочие или музыкальные инструменты, — всё это люди ощущают как часть самих себя. И это не просто ощущение, а “нейронная реальность” нашего мозга….
Опираясь на пластичность мозга, исследователи уже приступили к следующей ключевой задаче в создании эффективных мозго-компьютерных интерфейсов: осуществить обратную связь — непосредственно передать в мозг информацию от компьютера или роботизированного протеза.
Полноценная обратная связь — одна из главнейших особенностей “интерфейса”, связывающего наше тело с мозгом. Мозг не только отдает команды на выполнение какой-либо задачи (в таком случае он просто не знал бы, совершила ли, например, рука какое-либо действие и совершила ли она его правильно) — мозг получает огромное количество информации о состоянии организма и положении частей тела друг относительно друга и об их контактах с окружающими предметами. Попытаться воссоздать всё это в искусственных системах мозг-компьютер — такова задача…
Здесь также одно из первых достижений принадлежит исследователям из Института Дюка.
В их последнем эксперименте обезьяны должны были управлять виртуальной рукой на экране компьютера. Управление осуществлялось как с помощью джойстика, так и через уже опробованные имплантаты в моторных участках коры головного мозга. Но в дополнении к этому в мозг обезьян были введены электроды в зоны, ответственные за восприятие тактильной информации.
С помощью этих электродов в мозг подавались различные сигналы, которые соответствовали сигналам, производимым мозгом, когда обезьяны ощупывали предметы определенной текстуры.
В ходе эксперимента обезьяну удалось обучить выбирать виртуальной рукой кружок определенной “текстуры”, т.е. тот кружок, при наведении на который в мозг обезьяны посылался определенный набор импульсов.
Причем вначале она управляла своей третьей рукой с помощью джойстика, а затем эксперимент перешел в полностью “нейро-виртуальное” измерение. И управление, и тактильная информация были завязаны на мозг — сигналы передавались между нейронами головного мозга и компьютером непосредственно и в обе стороны. Зрение обезьяной использовалось лишь для того, чтобы перевести виртуальную руку с одной мишени (варианта ответа) на другую:
Эксперименты с животными открыли новые горизонты в нашем понимании того, как работает наш мозг и какие возможности могут у нас быть по его использованию. Но ближайшая задача — это создание полноценного способа взаимодействия с окружающим миром для парализованных людей. Эксперименты в построении мозг-компьютерного интерфейса для человека начались почти одновременно с опытами с животными.
Но об этом в следующей статье (в ней мы в т.ч. подробно опишем событие 2011 года — успешное тестирование в университете Питсбурга “руки робота”, которой управлял полностью парализованным Тим Хеммес).
masterok
masterokМастерок.жж.рф
Хочу все знать
Как только наука поняла, как работает человеческий мозг, она постоянно хочет попытаться имитировать его работу. В принципе то передавай электрические сигналы по определенной логике — вот и работа мозга. Но конечно в действительности все не так, когда понимаешь, какие это масштабы и скорости.
Самый мощный на сегодня подобный нейроморфный суперкомпьютер недавно был впервые запущен. Он нацелен на максимально точное воспроизведение «архитектуры» головного мозга человека.
Называется этот компьютер Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) и он может выполнять более, чем 200 миллионов операций в секунду, а каждая из микросхем имеет 100 миллионов деталей. Машина собрана на базе Школы компьютерных наук Манчестерского университета и на реализацию этого проекта было потрачено 15 миллионов фунтов стерлингов. Но эта сумма не так впечатляет, как время, ушедшее на разработку: 20 лет прорабатывалась концепция суперкомпьютера и еще 10 лет потребовалось на сборку.
Микросхема суперкомпьютера SpiNNaker
SpiNNaker может в реальном времени моделировать поведение человеческих нейронов и он уникален тем, что в отличие от традиционных компьютеров, он не передает большие объемы информации из точки А в точку Б, а рассылает данные единовременно в тысячи разных направлений. Именно так и работают клетки нашего головного мозга. Как заявил один из идеологов проекта, профессор вычислительной техники Стив Фурбер,
«SpiNNaker полностью меняет способ работы обычных компьютеров. По сути, мы создали машину, которая работает скорее как мозг, чем как традиционный компьютер, что чрезвычайно интересно. Конечной целью нашего проекта всегда было использование миллиарда ядер в одном компьютере, который моделировал бы работу мозга и сегодня мы достигли этой цели. И это просто фантастика.»
При этом стоит заметить, что даже невзирая на то, что «настоящий искусственный мозг» заработал, то количество ядер, которое в нем сейчас находится, моделирует мозг, который эквивалентен 1% от человеческого. Однако уже сейчас этот нейроморфный суперкомпьютер поможет понять то, как функционирует наша ЦНС, а также даст возможность проводить масштабные симуляции, недоступные на традиционных машинах.
Нейроморфные системы: компьютеры, вдохновлённые устройством человеческого мозга
Рассказываем, кто и почему ими занимается.
Что такое нейроморфный чип
Это — процессор, работа которого основана на принципах действия человеческого мозга. Такие устройства моделируют работу нейронов и их отростков — аксонов и дендритов — отвечающих за передачу и восприятие данных. Связи между нейронами образуются за счет синапсов — специальных контактов, по которым транслируются электрические сигналы.
Одна из задач нейроморфных устройств — ускорить обучение сверточных нейронных сетей для распознавания изображений. Системам искусственного интеллекта на базе этой технологии не нужно обращаться к массивному хранилищу с тренировочными данными по сети — вся информация постоянно содержится в искусственных нейронах. Такой подход дает возможность реализовывать алгоритмы машинного обучения локально. Поэтому ожидается, что нейроморфные чипы найдут применение в мобильных устройствах, IoT-гаджетах, а также дата-центрах.
Почему инженеры вдохновляются человеческим мозгом
Инженеры, занимающиеся разработкой нейроморфных чипов (подробнее о них мы поговорим далее), в первую очередь отмечают высокие вычислительные способности человеческого мозга.
По данным ряда исследований, наш мозг обладает потенциальной производительностью в один эксафлопс. Традиционные суперкомпьютеры такой вычислительной мощности пока только разрабатываются — первые машины ожидают не раньше 2021 года.
При этом мозг обладает крайне высокой энергоэффективностью, что является вторым важным фактором для тех, кто занимается разработкой нейроморфных систем.
/ фото jesse orrico Unsplash
Конечно, искусственные системы обладают существенными ограничениями. Нейронные сети отличаются от биологических аналогов неспособностью «запомнить» прошлые навыки при обучении новой задаче. Алгоритм, натренированный на распознавание собак, не сможет различать людей. Но эксперты из этой сферы надеются, что нейроморфные чипы откроют новые возможности для обучения «многозадачных» нейронных сетей и решат подобные проблемы.
Первые нейроморфные чипы
Первые попытки создать искусственные нейроны предпринимались еще в 60-х годах прошлого века. Тогда один из будущих изобретателей микропроцессора Тэд Хофф (Ted Hoff) вместе с профессором из Стэнфорда Бернардом Уидроу (Bernard Widrow) создали одноуровневую нейросеть на основе мемисторов — электрохимических резисторов с функцией памяти. Считается, что эта разработка положила начало нейроморфной инженерии.
В 80-х годах инженер Карвер Мид (Carver Mead) предложил использовать транзисторы в качестве аналоговых компонентов, а не цифровых переключателей. В 90-х команда во главе с Мидом представила искусственный синапс, способный хранить информацию продолжительное время, и нейроморфный процессор на основе транзисторов с плавающим затвором.
В то же время американский президент Джордж Буш-старший объявил о начале «Десятилетия мозга» и призвал спонсировать программы, направленные на изучение этого органа. Все это дало толчок к развитию нейроинформатики и вычислительной нейробиологии и привело к созданию инфраструктуры для дальнейшего изучения темы.
За последние десять лет знания человечества о работе мозга достигли новых высот. С 2013 года Швейцария занимается развитием проекта Human Brain Project (HBP). В том же году Америка запустила программу BRAIN Initiative. Эти инициативы оказали серьезное влияние на сферу систем искусственного интеллекта и привели к появлению новых нейроморфных технологий.
Что разрабатывают сегодня
Сегодня над созданием нейрочипов работают в IBM. Еще в 2008 году инженеры компании при поддержке DARPA приняли участие в программе SyNAPSE, в рамках которой разрабатывались компьютерные архитектуры, отличные от фон Неймановских. За три года IBM удалось разработать ядро с 256 искусственными нейронами (у каждого из них были 256 синапсов). Еще через три года компания представила процессор TrueNorth, состоящий из 4096 таких ядер — это более миллиона нейронов. И его уже применяют в задачах распознавания жестов и речи. Разработчики компании заявляют, что вычислительные системы на основе TrueNorth смогут успешно смоделировать работу мозга кошки. Однако ряд экспертов считает такие заявления явным преувеличением.
Еще одна крупная ИТ-компания, занимающаяся разработкой нейроморфных вычислительный систем, — это Intel. В прошлом году они представили чип Loihi. В его составе имеются 128 нейроморфных ядер, каждое из которых симулирует 1024 нейрона. Программировать процессор можно с помощью API, написанного на Python. Первые экземпляры этих устройств уже отправили в дата-центры нескольких ведущих университетов для проведения тестов на реальных задачах.
К слову об университетах, над нейроморфными чипами работают и инженеры из Манчестерского вуза. В прошлом году они представили архитектуру SpiNNaker, состоящую из миллиона ядер, способных эмулировать работу ста миллионов нейронов. Потребляет такая установка 100 кВт. Программировать компьютер можно с помощью языка PyNN. На сегодняшний день машина используется для симуляции процессов, происходящих в мышином мозге.
Несмотря на прогресс последних лет, можно сказать, что нейроморфное железо находится на ранних этапах своего развития. Задачи, которые ставят перед системами ИИ на его основе в основном ограничиваются распознаванием объектов. Тем не менее представители ИТ-индустрии убеждены, что в будущем нейроморфное аппаратное обеспечение позволит проводить полноценные симуляции и откроет совершенно новые вычислительные возможности.
Intel создала чип Loihi, имитирующий работу человеческого мозга
В последнее время Intel активно наращивала свои силы в сфере искусственного интеллекта, она скупала работающие в этой сфере компании и стартапы (Nervana, Mobileye и др.), расширяла портфолио интеллектуальной собственности. В результате, Intel разработала чип Loihi, имитирующий работу человеческого мозга.
Идея нейроморфных вычислений подразумевает, что чипы разрабатываются таким образом, чтобы имитировать архитектуру головного мозга человека, включая нейроны и синапсы. Такой подход подразумевает единение биологии, физики, математики, информатики и электронной техники с целью создания искусственных нейронных систем, имитирующих морфологию отдельных нейронов, цепей, способы применения и общую архитектуру.
Intel Loihi является подобным нейроморфным компьютерным чипом, который включает аналоги 130 тыс. нейронов и 130 млн синапсов. В процессоре реализована возможность полностью асинхронной обработки через многоядерную сетку, которая поддерживает широкий спектр рассеянных, иерархических и повторяющихся нейронных сетевых топологий с каждым нейроном, способным связываться с тысячами других нейронов. Каждое из этих нейроморфных ядер включает в себя «механизм обучения», который позволяет изменять параметры обучения ядра на ходу в соответствии с конкретными потребностями заданной рабочей нагрузки с помощью контролируемых, неконтролируемых, подкрепляющих и других обучающих парадигм.
Intel заявляет, что чип Loihi специально разработан для таких нагрузок, как разработка и тестирование нескольких алгоритмов с высокой алгоритмической эффективностью для следующих задач: планирование маршрута, ограничение соответствия, рассеянное шифрование, изучение словарей, динамическое моделирование и адаптация.
Устройство изготавливается по нормам 14-нанометрового технологического процесса на базе традиционных материалов.
Лига Новых Технологий
941 пост 13.4K подписчиков
Правила сообщества
Главное правило, это вести себя как цивилизованный человек!
Но теперь есть еще дополнительные правила!
1. Нельзя раскручивать свой сайт, любую другую соц сеть или мессенджер, указывая их как источник. Если данная разработка принадлежит вам, тогда можно.
2. Нельзя изменять заглавие или текст поста, как указано в источнике, таким образом чтобы разжигать конфликт.
3. Постите, пожалуйста, полный текст с источника, а не превью и ссылка.
*Напевает Прекрасное далеко»
А если серьёзно, так ведь это опизд*х*ительно! Да еще на 14 нм, это ж считай на уровне каменного века. Это учитывая что сами интел штурмуют 10нм тех процесс, а летом разработали технологию для производства на 5нм тех процессе. Еще пара тройка лет, ну пусть десяток! И мы в таком шикарном будущем окажемся! Если конечно мусульмане всё не захватят, тогда амба, будем землю деревянными мотыгами долбить.
Хоспадя, да у меня половина знакомых имитируют работу головного мозга.
Хмм, пожалуй одного чипа хватит чтоб заменить собой госдуру.
Сначала ты его обучаешь а потом он шлет тебя нах и начинает фармить битки =)
Там опечатка правильно писать Lohi
Тоже с термопастой под крышкой и температурой 70+?
он тупит утром понедельника?
Индийские технологии
Чип из коровьего навоза снижает уровень излучения мобильных телефонов: Официальные заявления члена правительства Индии.
Валлаббхай Катириа, председатель федерального органа по животноводству в Индии, недавно вызвал споры среди своих соотечественников, продвигая «чипы» из коровьего навоза, которые якобы могут уменьшить излучение мобильных телефонов и защитить пользователей от болезней.
Через организацию Rashtriya Kamdhenu Aayoghe (RKA)- федеральный орган по животноводству, правительство Индии хочет популяризировать чипы из коровьего навоза в Индии, а также продавать свою продукцию за рубежом, в том числе в Соединенных Штатах.
В Индии эти «чипы» доступны по цене 50–100 рупий каждый. Сообщается, что один человек уже экспортирует такие чипы в США, где они продаются примерно по 10 долларов за штуку.
Ученые выразили несогласие с заявлениями индийского чиновника, заявив, что для подтверждения аналогичных радиационно-поглощающих свойств коровьего навоза потребуются строгие научные испытания, включая экспертные исследования.
Многие индуисты считают, что коровьи субпродукты способствуют здоровью и благополучию, но большинство их утверждений остаются непроверенными современной наукой. Это, впрочем, не мешает таким людям, как Катирия, продвигать коровий навоз как чудодейственный продукт.
Как вам такое от Intel?
Intel представила нейроморфную систему Pohoiki Beach.
Два года назад корпорация Intel анонсировала самообучающийся нейроморфный процессор Loihi, состоящий из «искусственных нервных клеток» и предназначенный для имитации работы мозга живого существа и ускорения работы с системами ИИ и глубокого обучения.
Loihi производится по 14-нм технологическим нормам и вмещает 130 тысяч нейронов, 130 миллионов синапсов и три ядра Quark x86. Размер кристалла Loihi составляет 60 мм², а сам чип состоит из 2,1 млрд транзисторов. Набор инструментов для программирования Loihi включает в себя Python API. Intel заявляет, что в задачах распределенного кодирования, поиска графов, нахождения пути, одновременной локализации и построения карты (SLAM) Loihi в 1000 раз быстрее и в 10 000 раз эффективнее, чем классические CPU.
В своих заявлениях Intel не скрывала, что одной из значимых вех в создании мультичиповых нейроморфных систем является достижение суммарного числа в 100 млн нейронов/100 млрд синапсов. Теоретически, такая система по своему потенциалу приблизится к мозгу небольшого животного — обычной домовой мыши.
Накануне Intel представила нейронную масштабируемую систему под кодовым названием Pohoiki Beach, в состав которой входит до 64 нейроморфных чипов Loihi. Таким образом, общее количество нейронов/синапсов в рамках одной системы составляет 8,32 млн/8,32 млн единиц соответственно. Нетрудно посчитать, что для достижения порога в 100 млн нейронов, Intel понадобится интегрированная система, вмещающая 768 отдельных процессоров Loihi или 12 систем Pohoiki Beach.
Intel также предоставила несколько примеров того, как исследователи используют Loihi, чтобы доказать жизнеспособность нейроморфных вычислений. Проекты включают расчет адаптации к протезу ноги, отслеживание объектов, автоматизацию настольного футбола, обучение управлением маятником и имитацию тактильных зон на коже робота.