الكمبيوتر المستوحى من الدماغ يقترب من حجم الدماغ

أعلنت اليوم شركة SpiNNcloud Systems الناشئة في مدينة دريسدن بألمانيا أن منصة الحوسبة الفائقة الهجينة الخاصة بها، وهي منصة SpiNNcloud، متاحة للبيع. تجمع الآلة بين مسرعات الذكاء الاصطناعي التقليدية وقدرات الحوسبة العصبية، وذلك باستخدام استراتيجيات تصميم النظام التي تستمد الإلهام من الدماغ البشري. تختلف أنظمة الشراء في الحجم، لكن أكبر آلة متاحة تجاريًا يمكنها محاكاة 10 مليارات خلية عصبية، أي حوالي عُشر العدد الموجود في الدماغ البشري. تم الإعلان عن ذلك في مؤتمر ISC للأداء العالي في هامبورغ، ألمانيا.

“نحن نحاول بشكل أساسي سد الفجوة بين إلهام الدماغ والأنظمة الاصطناعية.” —هيكتور جونزاليس، شركة SpiNNcloud Systems

تأسست شركة SpiNNcloud Systems في عام 2021 كفرع من جامعة دريسدن للتكنولوجيا. تم تصميم رقاقتها الأصلية، SpiNNaker1، بواسطة ستيف فوربر، المصمم الرئيسي للمعالج الدقيق ARM، وهي التكنولوجيا التي تشغل الآن معظم الهواتف المحمولة. وتقول شركة SpiNNcloud Systems إن شريحة SpiNNaker1 قيد الاستخدام بالفعل من قبل 60 مجموعة بحثية في 23 دولة.

الدماغ البشري كحاسوب عملاق

تحمل أجهزة الكمبيوتر التي تحاكي الدماغ وعدًا بحسابات طاقة أقل بكثير وأداء أفضل في مهام معينة. يقول هيكتور جونزاليس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي المشارك لشركة SpiNNcloud Systems: “إن العقل البشري هو الكمبيوتر العملاق الأكثر تقدمًا في الكون، وهو يستهلك 20 واطًا فقط لتحقيق الأشياء التي تحلم بها أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم فقط”. “نحن نحاول بشكل أساسي سد الفجوة بين إلهام الدماغ والأنظمة الاصطناعية.”

وبصرف النظر عن الحجم الهائل، فإن السمة المميزة لنظام SpiNNaker2 هي مرونته. تقليديًا، تحاكي معظم أجهزة الكمبيوتر العصبية طبيعة الدماغ المتصاعدة: تطلق الخلايا العصبية طفرات كهربائية للتواصل مع الخلايا العصبية المحيطة بها. الآلية الفعلية لهذه الطفرات في الدماغ معقدة للغاية، وغالبًا ما تنفذ الأجهزة العصبية نموذجًا مبسطًا محددًا. ومع ذلك، يمكن لـ SpiNNaker2 تنفيذ مجموعة واسعة من هذه النماذج، لأنها ليست مدمجة في بنيتها.

يقول جونزاليس إنه بدلًا من النظر في كيفية عمل كل خلية عصبية ومشبك عصبي في الدماغ ومحاولة محاكاة ذلك من الأسفل إلى الأعلى، تضمن نهج فريقه تنفيذ ميزات الأداء الرئيسية للدماغ. يقول جونزاليس: “يتعلق الأمر أكثر بأخذ الإلهام العملي من الدماغ، ومتابعة الجوانب الرائعة بشكل خاص مثل كيفية تناسب طاقة الدماغ وكيف أنها ببساطة متوازية للغاية”.

لبناء الأجهزة التي تتناسب مع الطاقة – كل قطعة تستمد الطاقة فقط عندما تكون قيد الاستخدام بشكل فعال ومتوازية للغاية – بدأت الشركة بوحدات البناء. الوحدة الأساسية للنظام هي شريحة SpiNNaker2 التي تضم 152 وحدة معالجة. تحتوي كل وحدة معالجة على وحدة تحكم دقيقة قائمة على ARM، وعلى عكس سابقتها SpiNNaker1، تأتي أيضًا مجهزة بمسرعات للاستخدام في النماذج العصبية والشبكات العصبية التقليدية.

تم تصميم الكمبيوتر العملاق SpiNNaker2 لنمذجة ما يصل إلى 10 مليار خلية عصبية، أي حوالي عُشر العدد الموجود في الدماغ البشري. أنظمة سبين كلاود

يمكن أن تعمل وحدات المعالجة بطريقة تعتمد على الحدث: يمكنها البقاء في وضع إيقاف التشغيل ما لم يحفزها حدث ما على التشغيل والتشغيل. وهذا يتيح التشغيل المتناسب مع الطاقة. يتم توجيه الأحداث بين الوحدات وعبر الرقائق بشكل غير متزامن، مما يعني عدم وجود ساعة مركزية تنسق تحركاتها، وهو ما يمكن أن يسمح بتوازي هائل. يتم توصيل كل شريحة بستة شرائح أخرى، ويتم توصيل النظام بأكمله على شكل طارة لضمان أن تكون جميع أسلاك التوصيل قصيرة بشكل متساوٍ.

إن أكبر نظام معروض تجاريًا ليس قادرًا على محاكاة 10 مليار خلية عصبية فحسب، بل إنه قادر أيضًا على أداء 0.3 مليار عملية في الثانية (exaops) لمهام الذكاء الاصطناعي التقليدية، مما يضعه على مستوى مماثل لأكبر 10 أجهزة كمبيوتر عملاقة اليوم.

من بين العملاء الأوائل لنظام SpiNNaker2 فريق في Sandia National Labs، الذي يخطط لاستخدامه لإجراء مزيد من الأبحاث حول الأنظمة العصبية التي تتفوق على البنى التقليدية وتؤدي مهام حسابية يتعذر الوصول إليها.

يقول فريد روثجانجر، أحد كبار أعضاء الطاقم الفني في سانديا: “إن القدرة على الحصول على نموذج عام للخلايا العصبية قابل للبرمجة يتيح لك استكشاف بعض قواعد التعلم الأكثر تعقيدًا والتي لا تتناسب بالضرورة مع الأنظمة العصبية القديمة”. “إنها، بالطبع، يمكن تشغيلها على جهاز كمبيوتر للأغراض العامة. لكن أجهزة الكمبيوتر ذات الأغراض العامة هذه ليست بالضرورة مصممة للتعامل بكفاءة مع نوع أنماط الاتصال التي تحدث داخل الشبكة العصبية المتصاعدة. مع [the SpiNNaker2 system] نحصل على مزيج مثالي من قابلية البرمجة الأكبر بالإضافة إلى التواصل الفعال.