Eine in der Open-Access-Zeitschrift Frontiers in Neuroscience veröffentlichte Studie ergab, dass ein Computer, der auf der Simulation neuronaler Netze im Gehirn basiert, ähnliche Ergebnisse zeigt wie Supercomputer mit der besten in der neuronalen Signalforschung verwendeten Gehirnemulationssoftware. Wenn dieser einzigartige Computer, der SpiNNaker, auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Stromverbrauch getestet wird, kann er herkömmliche Supercomputer in Bezug auf Geschwindigkeit und Energieeffizienz übertreffen. Ziel ist es, das Wissen über die Funktionsweise von Neuronen im Gehirn zu erweitern, das auf Lernen und Störungen wie Epilepsie und Alzheimer angewendet wird.
SpiNNaker ist in der Lage, detaillierte biologische Modelle des Kortex (der äußeren Schicht des Gehirns, die Informationen von den Sinnen empfängt und verarbeitet) bereitzustellen, die zu Ergebnissen führen, die denen bei der Ausführung von Emulationsprogrammen auf einem Supercomputer sehr ähnlich sind, sagt Dr. Sacha van Albada, Hauptautor Forschungs- und Teamleiter für Theoretische Neuroanatomie am Julich-Forschungszentrum in Deutschland. "Die Fähigkeit, große, detaillierte neuronale Netze schnell und mit geringem Energieaufwand auszuführen, wird zur Robotikforschung sowie zur Untersuchung von Hirnstörungen beitragen."
Das menschliche Gehirn ist sehr komplex und enthält hundert Milliarden miteinander verbundene Zellen. Wir haben ein Verständnis dafür, wie einzelne Neuronen und ihre Komponenten funktionieren und wie sie miteinander interagieren, welche Bereiche des Gehirns für sensorische Wahrnehmung, Aktion und Kognition verwendet werden. Wir wissen jedoch weniger über die Umwandlung neuronaler Aktivität in Verhalten, beispielsweise darüber, wie Gedanken in Muskelbewegungen umgewandelt werden.
Supercomputersoftware hat dazu beigetragen, die Signalübertragung zwischen Neuronen zu emulieren, aber selbst die besten Programme auf den schnellsten Computern von heute können nur 1 Prozent des menschlichen Gehirns emulieren.
„Es ist noch nicht klar, welche Computerarchitektur am besten geeignet ist, um einen Emulator für das gesamte Gehirn effizient auszuführen. Das European Human Brain Project und das Jülich Research Center haben umfangreiche Untersuchungen durchgeführt, um die beste Strategie für diese entmutigende Aufgabe zu ermitteln. Die heutigen Supercomputer benötigen Minuten, um eine Sekunde realer Aktionen zu emulieren. Daher sind heute keine Forschungsergebnisse wie Lernprozesse verfügbar, erklärt Professor Markus Dizman, Co-Autor und Leiter der Abteilung für Computational Neurosciences am Julich Research Center. - Es gibt eine große Lücke zwischen dem Energieverbrauch des Gehirns und des Supercomputers. Durch neuromorphes (gehirnähnliches) Rechnen können wir verstehen, wie nahe wir der Energieeffizienz des Gehirns mithilfe von Elektronik kommen können."
SpiNNaker - Teil der neuromorphen Computerplattform des European Brain Research Project - wurde über fünfzehn Jahre entwickelt und basiert auf der Struktur und den Methoden des menschlichen Gehirns. Es besteht aus einer halben Million einfacher Computerelemente. Die Forscher verglichen die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Energieeffizienz von SpiNNaker mit NEST, einer speziellen Supercomputersoftware zur Untersuchung neuronaler Signale im Gehirn.
"Die Emulationen auf SpiNNaker und NEST zeigen sehr ähnliche Ergebnisse", sagt Co-Autor Steve Furber, Professor für Computertechnik an der Universität von Manchester. - Zum ersten Mal wurde eine solche detaillierte Emulation der Großhirnrinde mit "SpiNNaker" (oder einer anderen neuromorphen Plattform) hergestellt. SpiNNaker umfasst 600 Karten, die mehr als 500.000 kleine Prozessoren kombinieren. Bei der in dieser Studie durchgeführten Emulation wurden nur sechs Platinen verwendet, was 1% der vollen Leistung der Maschine entspricht. Unsere Ergebnisse werden dazu beitragen, die Software zu verbessern und die Anzahl der verwendeten Karten auf eine einzige zu reduzieren."
Dr. van Albada sagt: „Wir freuen uns darauf, mit diesen neuromorphen Computersystemen mehr Echtzeitemulationen durchzuführen. Im European Brain Research Project arbeiten wir bereits mit Spezialisten für Neurorobotik zusammen, die hoffen, unsere Erkenntnisse auf die Robotersteuerung anwenden zu können.
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Vadim Tarabarko
