По мнению группы американских специалистов, имитирующие работу мозга нейроморфные процессоры способны успешно решать задачи из круга, значительно выходящего за привычную для них область искусственного интеллекта. Серия несложных математических экспериментов показала, что нейроморфные процессоры оказываются очень эффективными для обработки больших данных, чем обычно заняты суперкомпьютеры. Это открытие обещает подтолкнуть к новым решениям.
Учёные из Национальной лаборатории Сандия с помощью платформы на нейроморфных процессорах Intel Loihi поставили математический эксперимент по моделированию процессов диффузии газа через барьер. Расчёты опирались на хорошо известный в математике метод случайного блуждания. Простейшим примером случайного блуждания может быть броуновское движение частиц. В математике это серия случайных шагов, сделанных по определённому алгоритму. С помощью этого метода, например, можно рассчитать распространение инфекционных заболеваний среди населения или колебание цен акций на бирже.
Традиционно такие расчёты проводят на суперкомпьютерах с использованием графических ускорителей. Нейроморфные процессоры, как выяснилось, могут справиться с решением таких задач быстрее и с меньшими затратами энергии.
Особенность расчетов на нейроморфных процессорах в том, что при использовании метода случайного блуждания отклик системы возникает сразу на всю цепочку шагов как суммарный ответ, а не как цепочка данных в виде пошаговых вычислений в обычных вычислительных системах. Подобным образом срабатывает нейрон в мозге человека. Чтобы возник потенциал действия — электрический нервный импульс — рецепторы нейрона должны захватить критическую массу нейромедиаторов. Отдельные порции нейромедиаторов не дадут «вспышки», важен лишь их конечный объём.
«В принципе, мы показали, что нейроморфное оборудование может дать вычислительные преимущества для многих приложений, а не только для искусственного интеллекта, которому оно явно родственно, — сказал Джеймс Брэдли Эймон (James Bradley Aimone). — Вновь открытые приложения варьируются от радиационного переноса и молекулярного моделирования до вычислительных финансов, биологического моделирования и физики частиц».
Источник 3dnews
