人間の脳全体をシミュレートするニューロモーフィック・スーパーコンピューターが2024年に稼働

masapoco
投稿日
2023年12月14日 11:45
deep south

人間の脳のシナプスをフルスケールでシミュレートすることを目的とした画期的なスーパーコンピューターがオーストラリアで開発されている。

DeepSouth」と名付けられたこのニューロモルフィック・スーパーコンピューターは、ハードウェアを使用して、スパイクするニューロンの大規模なネットワークを効率的にエミュレートし、人間の脳の推定演算速度に匹敵する秒間228兆回のシナプス演算を行う事が可能だという。

DeepSouthは、ウェスタン・シドニー大学のニューロモーフィック・システム国際センター(ICNS)に設置され、2024年4月を目処に稼働予定だ。

人間の脳を模倣した初めてのスーパーコンピューター

人間の脳の驚異的な計算能力と効率性は広く知られている。脳は、わずか20ワットの電力で1秒間に10億回の数学演算を実行することが出来るのだ。DeepSouthは、脳の機能を模倣した設計手法であるニューロモルフィック・エンジニアリングを採用することで、同レベルの並列処理を実現している。

ICNS所長のアAndré van Schaik教授によれば、DeepSouthは他のスーパーコンピューターとは一線を画しており、ニューロンのネットワークと同じように動作するよう設計されているため、必要な電力が少なく、効率も高いという。これは、電力を大量に消費する従来の計算負荷に最適化されたスーパーコンピューターとは対照的である。

「ニューロンを使って脳がどのように計算するかについての理解は、脳のようなネットワークを大規模にシミュレートすることができないために妨げられています。グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)やマルチコアのセントラル・プロセッシング・ユニット(CPU)を使った標準的なコンピューターでスパイキング・ニューラル・ネットワークをシミュレートするのは、あまりにも時間がかかり、電力を消費します。われわれのシステムは、それを変えます」とvan Schaik教授は語った。

ニューロモーフィック・システムは、相互接続された人工ニューロンとシナプスを利用してタスクを実行する。これらのシステムは、学習、適応、高度な並列分散方式での情報処理を行う脳の能力をエミュレートしようとするものである。

AIや機械学習の分野でしばしば応用されるニューロモーフィック・システムは、より効率的で脳のようなコンピューティング・システムを構築する目的で使用される。

従来のコンピューティング・アーキテクチャは、一般的にフォン・ノイマン・アーキテクチャに基づいており、コンピュータは別々のCPUとメモリ・ユニットで構成され、データと命令は後者に格納される。

DeepSouthは、従来のスーパーコンピューターよりも大幅に少ない消費電力と物理的な小型化を実現しながら、大量のデータを高速に処理することができる。

スケーラブルなシステム

研究チームは、ニューロンの大規模なネットワークのように動作するコンピュータを構築するというアイデアを生み出したIBMのTrueNorthシステムと、チェスの世界チャンピオンに勝った最初のコンピュータであるDeep Blueを基に、スーパーコンピュータをDeepSouthと名付けた。

また、この名称は、スーパーコンピューターが地理的にどこに位置しているかを示している:オーストラリアは南半球に位置する。

システムはスケーラブルでもあり、より大きなシステムを作るためにハードウェアを追加したり、小型のポータブル・アプリケーションやより費用対効果の高いアプリケーションのためにスケールダウンしたりすることができる。

また、FPGA(Field Programmable Gate Arrays)を活用することで、ハードウェアの再プログラミングが容易になり、新しいニューロンモデル、接続スキーム、学習ルールを追加することができる。DeepSouthは、一般的なプログラミング言語であるPythonでニューラル・モデルの記述とニューラルネットワークの設計を可能にするフロントエンドでリモートアクセスできる。このフロントエンドの開発により、研究者はハードウェア構成の詳細な知識を必要とせずにプラットフォームを利用することができる。

市販のハードウェアを活用することで、スーパーコンピューターの設計チームとは無関係にハードウェアの継続的な改良が保証され、カスタム設計のハードウェアを使った他のニューロモーフィック・コンピューティング・システムに見られる限界を克服することができる。カスタムチップは設計と製造に膨大な時間を要し、1個数千万ドルもする。市販のコンフィギュラブル・ハードウェアを使えば、世界中のデータセンターで簡単にプロタイプを再現することができる。

チームは、DeepSouthがセンシング、バイオメディカル、ロボット工学、宇宙、大規模AIアプリケーションなど多様な分野の進歩に役立つと考えている。また、スマートデバイスにも革命をもたらすと考えている。これには、携帯電話や製造業や農業で使用されるセンサーなどのデバイスが含まれる。

「結局のところ、これに興味を持つ研究者は2種類います。神経科学を研究している研究者か、AI分野で新しい工学的ソリューションを試作したい研究者です」と、このプロジェクトには参加していないジョンズ・ホプキンス大学のRalph Etienne-Cummings教授がNew Scientist誌に語った。

「このプラットフォームは、脳に対する理解を進展させ、センシング、生物医学、ロボット工学、宇宙、大規模AIアプリケーションを含む多様な分野における脳スケールコンピューティングアプリケーションを開発する事を可能にするでしょう」と、van Shaik教授は述べている。


Sources



この記事が面白かったら是非シェアをお願いします!


  • nuclear
    次の記事

    中国、世界初の第4世代原子炉を稼働

    2023年12月14日 13:25
  • 前の記事

    Google、AIモデル「Gemini Pro」とAIコーディングツール「Duet AI for Developers」を一般公開

    2023年12月14日 11:28
    Build with Gemini dk 16 9 1.width 600.format webp

スポンサーリンク


この記事を書いた人
masapoco

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です


おすすめ記事

  • openai

    OpenAI、15秒の音声サンプルから感情豊かで自然な音声を合成できる「Voice Engine」を発表

  • a04c35e8e555c1cc7ae1d6a5f3159856

    MicrosoftとOpenAI、1000億ドル以上をかけて超人的AI開発のためのスーパーコンピューター「Stargate」を開発する計画

  • Sam Altman TechCrunch SF 2019 Day 2 Oct 3 cropped cropped

    ベンチャーキャピタリスト、OpenAIのSam Altman氏を“誇大妄想的”と非難

  • google logo image

    Googleが非営利団体を対象に2000万ドルの資金を提供し生成AI活用を支援

  • Pixel 8 in Rose.max 936x936.format webp

    Google、方針を転換しPixel 8にもGemini NanoによるオンデバイスAI機能を搭載へ

今読まれている記事