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中國科學家成功研制全球神經元規模最大的類腦計算機
2020-09-02 浙江大學微信公號

  9月1日,亿级神经元类脑计算机重大成果新聞发布会在杭州召开。浙江大学校长吴朝晖院士出席并讲话。他表示,人工智能浪潮正加快智能增强时代的到来,类脑计算机将成为未来计算的主要形态和重要平台,将在模拟脑功能、高效实现AI算法、提升计算能力等方面发挥重要的独特作用。面向未来,学科交叉会聚将成为解决重大问题的新方法,基于多学科、多领域的系统创新将成为研制类脑计算机的有效形式。希望今天浙江大学和之江实验室的创新一小步,可以成就人类美好生活的发展一大步。

  之江實驗室主任、浙江大學黨委副書記朱世強表示,雙方科研團隊夜以繼日,快速完成了研發設計,這一階段性成果具有重大裏程碑意義。未來,項目團隊將基于我國自主産權類腦芯片,研制規模更大的神經元類腦計算機,同時研究支撐其運行與開發的類腦基礎軟件體系,並逐步實現開源與開放,爲我國類腦計算新技術的發展貢獻力量。

  1.6米高的三個標准機櫃並排而立,黑色的外殼給人酷酷的感覺,紅色的信號燈不停地閃爍,靠得近些似乎能聽到裏面脈沖信號飛速奔跑的聲音。

  近日,浙江大学联合之江实验室共同研制成功了我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机(Darwin Mouse)。

  這台類腦計算機包含792顆浙江大學研制的達爾文2代類腦芯片,支持1.2億脈沖神經元、近千億神經突觸,與小鼠大腦神經元數量規模相當,典型運行功耗只需要350-500瓦,同時它也是目前國際上神經元規模最大的類腦計算機。

  與此同時,團隊還研制了專門面向類腦計算機的操作系統——達爾文類腦操作系統(DarwinOS),實現對類腦計算機硬件資源的有效管理與調度,支撐類腦計算機的運行與應用。

  顛覆傳統的新型計算模式

  對于如今在工作生活各個領域中早已司空見慣的計算機,或許大家已經忘了最初科學家是想通過機器模擬出一個人類大腦。

  然而計算機的發展,在當時選擇了以數值計算見長的馮·諾依曼架構,也就是以數字加減乘除的方式來進行信息架構。隨著摩爾定理逐漸失效,馮·諾依曼架構帶來的局限日益明顯,存儲牆、功耗牆、智能提升等問題,讓當前計算機發展面臨重大挑戰。

  比如,存儲牆問題是由于現有的馮·諾依曼架構中數據儲存和計算的分離産生的,“這就好比信息存儲在甲地,要計算的時候就把信息搬到乙地去,計算好了再搬回甲地去。但搬運的速度要遠遠低于計算的速度,反而讓搬運本身成爲關鍵瓶頸。”研究團隊負責人、浙江大學計算機科學與技術學院教授潘綱說,這種計算模式制約了以大數據爲代表的計算性能提升。而由此帶來的數據“跑動”,以及人工智能等高耗能計算又讓功耗牆問題冒了出來。同時,數據驅動的智能算法、訓練需要海量樣本與密集計算,但舉一反三、自我學習等高級能力比較差,“現在的機器智能離人的智能差得還很遠。”

  如何突破現有計算運行方式導致的計算機瓶頸?

  全球科學家們再次將目光瞄准到模仿生物大腦這個最初的夢想,通過模擬人腦結構與運算機制來發展新的計算技術,以期實現高能效與高智能水平的計算。

  生物大腦在與環境相互作用過程中能夠自然産生不同的智能行爲,包括語音理解、視覺識別、決策任務、操作控制等,而且消耗的能量非常低。自然界中,很多神經元遠低于100萬的昆蟲就能做到實時目標跟蹤、路徑規劃、導航和障礙物躲避。

  潘綱介紹說,用硬件及軟件模擬大腦神經網絡的結構與運行機制,構造一種全新的人工智能系統,這種顛覆傳統計算架構的新型計算模式,就是類腦計算。其特點在于存算一體、事件驅動、高度並行等,是國際學術界與工業界的研究焦點,更是重要的科技戰略,“類腦計算已被看作是解決人工智能等計算難題的重要路徑之一。”

  近年來,浙江大學聚焦人類智能與機器智能等核心領域,實施了簡稱爲“雙腦計劃”的腦科學與人工智能會聚研究計劃,希望借鑒腦的結構模型和功能機制,將腦科學的前沿成果應用到人工智能等研究領域,建立引領未來的新型計算機體系結構。

  2015年和2019年浙江大學分別研制成功達爾文1代和達爾文2代類腦計算芯片,用芯片去模擬大腦神經網絡的結構與功能機制,在圖像、視頻、自然語言的模糊處理中具有優勢。而這次的成果是將792顆我國自主産權的達爾文2代類腦計算芯片集成在3台1.6米高的標准服務器機箱中,形成了一台強大的機架式類腦計算機。

  那麽,這種高效能低功耗是如何實現的呢?項目研究骨幹馬德副教授說,大腦神經元的工作機理是鉀離子鈉離子的流入流出導致細胞膜電壓變化,從而傳遞信息,“可以簡單理解爲,一個神經元接受輸入脈沖,導致細胞體的膜電壓升高,當膜電壓達到特定阈值時,會發出一個輸出脈沖到軸突,並通過突觸傳遞到後續神經元從而改變其膜電壓,實現信息的傳遞。”

  這裏很重要的一點是異步運行,也就是信號來的時候啓動,沒有信號就不運行。類腦芯片的工作原理就類似于生物的神經元行爲,通過脈沖傳遞信號,這樣就能實現高度並行,效率提升。

  真正像腦一樣“思考”

  有了硬件,還得有軟件。

  項目研究骨幹金孝飛介紹,每顆芯片上有15萬個神經元,每4顆芯片做成一塊板子,若幹塊板子再連接起來成爲一個模塊。這台類腦計算機就是這樣像搭積木一樣搭起來。

  說起來容易,可要讓這麽多神經元能夠互聯並且可拓展從而實現高效的聯動組合,同時要把雜亂無章的信息流有序分配到對應的功能腦區,可不那麽簡單。

  爲此,科研人員專門研發了一個面向類腦計算機的類腦操作系統——DarwinOS。

  這款達爾文類腦操作系統面向馮·諾依曼架構與神經擬態架構的混合計算架構,實現了對異構計算資源的統一調度和管理,爲大規模脈沖神經網絡計算任務提供運行和服務平台。項目研究骨幹呂攀介紹說:“目前達爾文類腦操作系統的功能任務切換時間達微秒級,可支持億級類腦硬件資源管理。”

  由此,類腦計算機研究的價值真正得以實現——既可以應用于生活中的智能任務處理,也可以應用于神經科學研究,爲神經科學家提供更快更大規模的仿真工具,提供探索大腦工作機理的新實驗手段。

  目前,浙江大学与之江实验室的科研人员基于Darwin Mouse类脑计算机已经实现了多种智能任务。研究者将类脑计算机作为智能中枢,实现抗洪抢险场景下多个机器人的协同工作,涉及到语音识别、目标检测、路径规划等多项智能任务的同时处理,以及机器人间的协同。同时,还用类脑计算机模拟了多个不同脑区,建立了丘脑外侧膝状核的神经网络模型,仿真了不同频率闪动的视觉刺激时该脑区神经元的周期性反应;借鉴海马体神经环路结构和神经机制构建了学习-记忆融合模型,实现音乐、诗词、谜语等的时序记忆功能;实现了脑电信号的稳态视觉诱发电位实时解码,可“意念”打字输入。

  記者在實驗現場看到,3台外形相似的機器人,在經過簡單的訓練後,合作開展抗洪救險任務。只見1號機器人憑借自帶攝像頭開始在場地巡邏,當發現堤壩缺口後,就呼叫負責工程的3號機器人前來修壩,同時搜尋受傷人員,當發現倒在地上的人體模型後,又呼叫負責救援的2號機器人。3號機器人和2號機器人趕來執行任務,1號機器人又去別的地方巡邏了。

  這一幕似乎並不新鮮,現有的機器人也能做到。但最大的不同在于這幾個機器人是在類腦計算機的控制下通過語音開展移動指令,並接受任務分配。“不同機器人的任務可以通過指令切換,也就是說它們的功能並不是固定的,而是通過不同腦區來操控的,1號機器人現在幹巡邏的活,過會又可以變成負責救援或者工程。”項目研究骨幹李瑩副教授說。

  在另一個實驗場景中,課題組成員給計算機演唱一首歌其中的兩句,然後,計算機就能通過回想把後續的歌曲內容“唱”出來。

  “这是类脑计算机通过模拟海马体记忆机制,实现对大脑内部记忆信息的存取,与我们常用的检索功能不同。”项目研究骨干唐华锦教授说,Darwin Mouse类脑计算机通过借鉴海马体网络结构以及神经机制建立记忆模型架构,可以模拟海马体的记忆-学习功能,通过记忆的脉冲编码,同一模型就可以学习与记忆语音、歌曲、文本等不同类型数据。

  類腦計算機將如何“進化”

  1946年誕生的世界第一台計算機重達28噸,運算速度爲每秒5000次的加法運算,然而在以後的70多年裏,計算機技術飛速發展。類腦計算機的發展速度很有可能也會令人驚訝。

  別看現在的類腦計算機是個“大塊頭”,科學家們表示,隨著達爾文芯片及其他硬件的不斷叠代升級,體積縮小將指日可待。未來類腦計算機或將植入手機、機器人,産生新的智能服務體驗。

  與硬件上的更新相比,如何讓類腦計算機變得更聰明是科學家們下一步研究的重點。

  目前,市面上的传感器输入的信号还是以数字为主,在应用到Darwin Mouse类脑计算机上,要加一个编码层,将信号转换为脉冲式的,而在这个过程中,信息有丢失和损伤,会在一定程度上降低计算机的功效。如果能解决这个问题,类脑计算机就能变得更加智能。

  当前,类脑计算研究还处于初级阶段,Darwin Mouse类脑计算机,无论从规模还是智能化程度上都与真正的人类大脑还有很大的差距,但其意义在于能够为这种技术路径提供一个重要的实践样例,为研究人员提供一个工具和平台,验证类脑算法,以更强的鲁棒性、实时性和智能化去解决实际的任务。

  浙江大學和之江實驗室研究員的目標是,希望隨著神經科學發展和類腦計算機的系統軟件、工具鏈及算法的成熟,有朝一日能夠讓類腦計算機像馮·諾依曼架構計算機一樣通用化,真正像大腦一樣高效工作,與馮·諾依曼架構並存與互補去解決不同的問題。

  一位業內人士表示,從加減乘除這樣的數值計算方式,到模擬大腦的脈沖計算方式,這是一次重要的計算模式的變革。潘綱說:“我們希望能夠像生物進化一樣,不斷地讓達爾文系列類腦計算機朝著人類智能的方向發展,以超低功耗提供更強的人工智能。”

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