![](https://habrastorage.org/web/938/6f6/397/9386f63972a24c04b8c5ffaa3b8dda79.jpg)
Еще в 2014 году компания IBM представила чип нового типа, который предназначен для реализации нейронных сетей. Тогда разработчики рассказывали о том, что чип содержит 1 миллион нейронов и 256 миллионов синапсов, что, с некоторыми оговорками, похоже на архитектуру неокортекса. Такой процессор можно использовать для решения задач, где требуется высокая и сверхвысокая производительность. Например, с его помощью можно классифицировать объекты в видеопотоке (это уже делается) в режиме реального времени.
Несколько позже Ливерморская национальная лаборатория (LLNL) объявила о создании производительного компьютера, принцип работы которого схож с принципом работы мозга человека. Система включает 16 миллионов нейронов и 4 млрд синапсов. В компьютере, который был разработан лабораторией, всего 16 TrueNorth чипов, а сама система получила название IBM Neuromorphic System. Для чего такие системы могут использоваться?
«Нейроморфные вычисления открывают весьма впечатляющие новые возможности, и, в целом, эта сфера соответствует нашему видению будущего высокопроизводительных компьютерных систем», — говорит Джим Брейс (Jim Brase), один из руководителей проекта. «Потенциальные возможности нейроморфных вычислений и машинный интеллект помогут изменить то, как мы проводим научные исследования», — продолжает он. По мнению специалистов, на основе таких чипов можно создавать системы на порядок более производительные, чем самые мощные компьютеры современности.
Корпорация IBM старается совершенствовать новую технологию. Сейчас она участвует в совместном проекте с ВВС США. Партнеры собираются создать новый суперкомпьютер, который будет включать 64 миллиона нейронов и 16 миллиардов синапсов. При этом потреблять он будет всего 10 Вт энергии, то есть его можно будет подключить к обычной энергосети.
По мнению разработчиков, новый компьютер (его название TrueNorth Neurosynaptic System) позволит работать с несколькими источниками данных одновременно (видео, изображения, аудио и текст). Сейчас один нейроморфный процессор состоит из 5,4 млн транзисторов, составляющих ядра, всего их 4096. Ядра, в свою очередь создают массив из 1 млн цифровых нейронов, которые взаимодействуют друг с другом посредством 256 миллионов электрических синапсов.
Зачем все это военным? Дело в том, что ВВС США, а именно Air Force Research Lab (AFRL), использует возможности процессора для идентификации военных и гражданских транспортных средств при радиолокации с воздуха. Военные утверждают, что чип работает не хуже, чем мощный военный компьютер. Но энергии при этом потребляется в двадцать раз меньше. В дальнейшем, с увеличением производительности чипов, эффективность работы систем будет гораздо выше.
![](https://habrastorage.org/web/872/31f/f63/87231ff63bfe4201bea636827b95da7d.png)
Чип TrueNorth изготовлен по 28 нм техпроцессу. Он содержит 5,4 миллиарда транзисторов и представляет собой нейроморфную систему со следующими характеристиками:
• один миллион эмулируемых «нейронов»
• 256 миллионов эмулируемых связей между нейронами — «синапсов»
• около 400 мегабит SRAM памяти (приблизительно 50 мегабайт)
![](https://habrastorage.org/web/1eb/d25/193/1ebd25193841493dbda0e5a22e710ffb.png)
Но не только военные интересуются такими процессорами. Корпорация Samsung ранее создала на основе TrueNorth систему машинного зрения. Ее принцип работы отличается от принципа работы обычных камер. И эта система обеспечивает обработку видеопотока со скоростью в 2 тысячи кадров в секунду и выше. У самых современных камер этот показатель не превышает 120 fps.
Но все это — лишь начальный этап. Ведь такие процессоры позволяют создавать самообучающиеся системы, которые максимально близко могут приблизиться к архитектуре мозга человека. Сейчас возможности TrueNorth изучают (и расширяют их) более 40 научно-исследовательских организаций, включая самые известные.
Комментарии (17)
Vjatcheslav3345
15.07.2017 09:39+1А как в таких системах будут бороться с иллюзиями, в том числе такими, которые никогда не встречаются у человека из за ограниченности его органов восприятия — например, при обработки инфракрасного видеопотока или данных радио-, ультразвуковой локации или — при точном измерении температуры?
Специалисты по маскировке военной техники и солдат наверняка уже работают над новым поколением маскировочных средств, основанных на таких иллюзиях...DjSapsan
15.07.2017 14:37что за «иллюзии»?
ZyXI
15.07.2017 15:20+2Ошибки восприятия вроде «движущихся» статических изображений. У человека таких ошибок известно много, в т.ч. и интересных военным вариантов ложной классификации объектов.
Поищите в яндексе «зрительные иллюзии», он первой же ссылкой даёт http://www.psy.msu.ru/illusion/, есть и другие верные результаты. Для остальных органов чувств такое что?то подобное тоже есть.
yarric
15.07.2017 10:14+1А как его программировать?
pbludov
15.07.2017 14:46Нейронные сети вроде как обучают, а не программируют.
Peacemaker
16.07.2017 05:10+1Первую — да. А на остальные однотипные можно залить уже готовые коэффициенты.
nikitasius
15.07.2017 14:37https://habrahabr.ru/company/ibm/blog/265551/
https://habrahabr.ru/company/ibm/blog/309094/
https://habrahabr.ru/company/ibm/blog/232645/
Давайте еще раз перепостим, чтоли.
e_v_medvedev
15.07.2017 19:45Интересно, а связи между нейронами в чипе жестко построены или могут перестраиваться? Насколько такая нейронная сеть адаптивна?
ntkj666
"5,4 млн" и "5,4 миллиарда".