Нейроморфные компьютеры оказались неожиданно эффективны в решении сложных математических задач

Исследователи из Sandia National Laboratories продемонстрировали, что нейроморфные компьютеры, архитектура которых вдохновлена человеческим мозгом, могут с высокой эффективностью решать сложные математические уравнения, лежащие в основе научного и инженерного моделирования.

В статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence, учёные Брэд Тилман и Брэд Аймоун описали новый алгоритм, позволяющий нейроморфному оборудованию работать с уравнениями в частных производных (УЧП). Эти уравнения являются фундаментом для моделирования таких явлений, как динамика жидкостей, электромагнитные поля и структурная механика.

Традиционно решение УЧП требует огромных вычислительных ресурсов. Однако нейроморфные системы предлагают принципиально иной, более энергоэффективный подход, напоминающий обработку информации мозгом.

Мы только начинаем создавать вычислительные системы, способные демонстрировать интеллектоподобное поведение. Но они совершенно не похожи на мозг, и количество ресурсов, которое они требуют, просто смехотворно, — заявил Брэд Тилман.

Исследователи отмечают, что мозг постоянно выполняет сложнейшие вычисления, например, при управлении движениями в спорте, что по вычислительной сложности сопоставимо с задачами экзафлопсного уровня.

Особое значение эта работа имеет для Национальной администрации по ядерной безопасности США. Суперкомпьютеры, моделирующие физику ядерного оружия, потребляют колоссальное количество энергии. Нейроморфные вычисления могут кардинально снизить энергопотребление, сохранив вычислительную мощность.

Вы можете решать реальные физические задачи с помощью вычислений, подобных мозговым. Это то, чего вы не ожидали бы, потому что интуиция людей подсказывает обратное. И на самом деле эта интуиция часто ошибочна, — сказал Брэд Аймоун.

Разработанный алгоритм также сохраняет сходство со структурой и динамикой корковых сетей мозга. Это открывает путь к новому пониманию природы вычислений в мозге и может помочь в изучении неврологических заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера и Паркинсона.

Работа закладывает основу для создания первых в мире нейроморфных суперкомпьютеров, способных революционизировать энергоэффективные вычисления для задач национальной безопасности и фундаментальной науки.