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Simuliertes Gehirn steigt auf 100 Billionen Synapsen

2021

Der Sequoia-Supercomputer im Lawrence Livermore National Laboratory, der kürzlich zum Weltmeister der Supercomputer gekürt wurde, simulierte gerade 10 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Verbindungen - die leistungsstärkste Gehirnsimulation aller Zeiten. IBM und LLNL haben beispiellose 2, 084 Milliarden neurosynaptische Kerne gebaut, eine von IBM entworfene Computerarchitektur, die so konzipiert ist, dass sie wie ein Gehirn funktioniert.

IBM hat sorgfältig darauf geachtet, nicht zu sagen, dass es ein realistisches simuliertes vollständiges Gehirn darstellt. "Vielmehr haben wir eine neuartige modulare, skalierbare Nicht-von-Neumann-Architektur für kognitive Computer mit extrem geringer Leistungsaufnahme simuliert. PDF) ihres neuen Papiers. Es entspricht der DARPA-Metrik von 100 Billionen Synapsen, die auf der Anzahl der Synapsen im menschlichen Gehirn basiert und Teil des DARPA-Programms für kognitives Rechnen ist, das als Systeme für neuromorphe adaptive plastisch skalierbare Elektronik (SyNAPSE) bezeichnet wird.

IBM verwendete dafür seine Cognitive-Computing-Chips, die das Unternehmen im vergangenen Jahr vorgestellt hatte. Sie sollen die Phänomene zwischen Nervenzellen und Synapsen nachbilden. Mehr als 2 Milliarden dieser Kerne wurden laut IBM in 77 vom Gehirn inspirierte Regionen mit Konnektivität für graue und weiße Substanzen unterteilt. Die Vernetzung der grauen Substanz beruht auf der Modellierung und die Vernetzung der weißen Substanz auf einer detaillierten Karte der Verbindungen im Makakenhirn. Die kombinierten 530 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen liefen 1.542-mal langsamer als in Echtzeit - tatsächlich recht schnell, was die Rechenleistung angeht.

Das ultimative Ziel ist ein Computer, der wie ein Gehirn funktioniert und Informationen aus mehreren Quellen in Echtzeit analysieren kann. Unter SyNAPSE wäre es auch möglich, sich als Reaktion auf seine Umgebung dynamisch neu zu verdrahten, genau wie es echte Gehirne tun. Es müsste außerdem sehr klein und stromsparend sein, was in mancher Hinsicht noch schwieriger ist als die Entwicklung der Verbindungen. IBM präsentierte seine neuesten Ergebnisse auf der Supercomputing 2012-Konferenz.

[IBM über KurzweilAI]

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