Imagesforyou.ru

IMG FOR YOU — ИНТЕРЬЕРНАЯ ФОТОСТУДИЯ
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Печать силой мысли. Как работают интерфейсы мозг — компьютер и на что они способны сегодня

Печать силой мысли. Как работают интерфейсы мозг — компьютер и на что они способны сегодня

Интерес к изучению мозга техническими методами возник сравнительно недавно — примерно на рубеже XIX и XX веков. В 1920-х годах исследователь Эдгар Эдриан предположил, что нейроны генерируют электрические импульсы и служат базовым элементом куда более сложной структуры. Позже Дональд Хебб разработал (1949) теорию пластичности синаптической передачи и нейронных ансамблей, что перевернуло представление об обязанностях, «закрепленных» за конкретными областями коры головного мозга. Оказалось, что при необходимости нейроны охотно меняют свои функции и нельзя выделить какую-то одну группу, отвечающую, например, за навыки информационной безопасности.

В 1960-х в лаборатории нейронального контроля Национального института здоровья США впервые попытались записать и обработать электрический сигнал с нейронов подопытной обезьяны. Пару десятилетий спустя эта же группа ученых экспериментировала с анализом мозговой деятельности уже в реальном времени, позволяя пациентам зажигать лампочки светового табло «силой мысли». Открывшиеся возможности окрылили исследователей, и варианты прикладных применений не заставили себя долго ждать. Первая научная статья, описывающая успешные эксперименты с «виртуальной клавиатурой» для парализованных людей, вышла в 1999 году (Нилс Бирбаумер).

Увы, мыслительные процессы человека оказались устроены гораздо сложнее, чем изначально предполагали ученые. Этим объясняется некоторый спад интереса к нейроинтерфейсам в начале XXI века. Однако история циклична, и сегодня многие проекты переживают второе рождение.

Во-первых, этому способствовал прогресс в аппаратном обеспечении. За последние несколько лет в продаже появились доступные по цене и относительно мало потребляющие аналого-цифровые преобразователи (АЦП), которые можно успешно использовать в задачах оцифровки биологических сигналов. Например, сигма-дельта-АЦП ADS1263 имеет заявленное разрешение 32 бит, уровень собственных шумов порядка 7 нВ, максимальную частоту оцифровки 38,4 кГц и полное входное сопротивление около 1 ГОм. Эти качества позволяют использовать микросхему в системах сбора информации без дополнительных буферных усилителей.

Кроме АЦП, существенно продвинулись по характеристикам инструментальные усилители, входное сопротивление которых приближается к тераомам, а коэффициент усиления составляет десятки тысяч раз. При этом собственные токи утечек и токовый шум не превышают одного пикоампера, что помогает разработчикам проектировать крайне чувствительные схемы съема биопотенциалов.

Из более очевидных вещей: производительность наших компьютеров выросла в десятки раз. Не в последнюю очередь это стало возможным благодаря использованию GPU-, FPGA- и ASIC-микросхем для анализа сигналов в реальном времени. Кроме того, весьма популярная сегодня модель организации вычислений в облаке позволяет компаниям легко арендовать необходимые мощности, концентрируясь на главном.

Во-вторых, вместе с аппаратной частью эволюционировали и возможности нашего программного обеспечения. Появились дружественные к исследователям фреймворки, высокоуровневые языки программирования и многочисленные способы визуализации и классификации информации. Например, сегодня с помощью нейросети можно легко отслеживать возникающие события и корреляцию даже в зашумленных рядах данных.

Ниже на рисунке изображены основные группы алгоритмов, которые используются для поиска особенностей сигнала в реальном времени.

Что касается основного источника информации для интерфейса «мозг — компьютер», то тут особых изменений не произошло. Сегодня наиболее часто используются сигналы с электроэнцефалограмм. Альтернативным способом может быть функциональная магнитно-резонансная томография (fMRI) и магнитоэнцефалография. Однако, как ты понимаешь, разработать компактный томограф практически невозможно, а многомиллионная стоимость готовых аппаратов ограничивает их использование только крупными коллективами в компаниях и институтах.

Читайте так же:
Войти чужой компьютер впервые

Как устроен наш мозг и как он учится?

Канадский психолог Дональд Хебб в 1949 году сформулировал правило обучения, которое сейчас лежит в основе множества искусственных нейронных сетей: «нейроны, которые срабатывают вместе, связываются друг с другом». В правиле Хебба слились идеи психологии, нейробиологии и, что интересно, немалая доля домыслов. Примерно в то же время испанский нейробиолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль провел первые подробные исследования мозга, окрашивая нейроны. Он каталогизировал свои наблюдения, как ботаники классифицируют новые виды деревьев.

источник

Ко времени Хебба нейробиологи в общих чертах понимали, как работают нейроны, однако именно он первым предложил механизм, согласно которому нейроны могут кодировать ассоциации. Каждое понятие представлено множеством нейронов. И эти нейроны, которые возбуждают друг друга, образуют, в терминологии Хебба, «ансамбли клеток».

С помощью таких собраний в головном мозге представлены понятия и воспоминания. В каждый ансамбль могут входить нейроны из разных областей мозга, ансамбли могут пересекаться. Так, клеточный ансамбль для понятия «нога» включает ансамбль для понятия «ступня», в который, в свою очередь, входят ансамбли для изображения ступни и звучания слова «ступня».

Тем не менее для имитации работы мозга одного правила Хебба мало: сначала надо разобраться с устройством головного мозга. Каждый нейрон напоминает крохотное деревце с огромной корневой системой из дендритов и тонким волнистым стволом — аксоном. Мозг в целом похож на лес из миллиардов таких деревьев, однако лес этот необычный: ветви деревьев соединены в нем с корнями тысяч других деревьев (такие соединения называются синапсами), образуя колоссальное, невиданное хитросплетение.

Луна

Если расположить аксоны мозга друг за другом, они займут расстояние от Земли до Луны.

Эти джунгли потрескивают от электрических разрядов. Искры бегут по стволам и порождают в соседних деревьях еще больший сонм искр. Время от времени лес неистово вспыхивает, потом снова успокаивается. Работа мозга похожа на симфонию таких электрических разрядов. Если бы можно было посмотреть изнутри на то, что происходит в тот момент, когда вы читаете эту страницу, сцена затмила бы самые оживленные мегаполисы из фантастических романов. Этот невероятно сложный узор нейронных искр в итоге порождает человеческое сознание. Следующий шаг — превратить работу синапсов в алгоритм.

Возможности человеческого мозга в сравнении с возможностями современного компьютера.

Мозг

Забудьте все, что знали о человеческой памяти: новое исследование показало, что объем памяти нашего мозга в 10 раз больше, чем считалось ранее. «Это настоящая бомба в области неврологии, — говорит ученый Института биологических исследований Солка Терри Сейновски. — Наши новые измерения емкости памяти мозга увеличили консервативные оценки в 10 раз до петабайта минимум, в такой объем оценивается весь Интернет». Это 1000 терабайт, если что.

Ученые изучали ткань гиппокампа крысы и реконструировали ее в 3D для изучения центра памяти мозга. После этого они имели возможность впервые наблюдать странное явление. Судя по всему, синапсы мозга могут изменять размеры, что влияет на объем памяти.

Сначала они обнаружили, что в 10% случаев синапсы были продублированы. В попытке выяснить, почему это произошло, ученые использовали передовую микроскопию и вычислительные алгоритмы, чтобы реконструировать соединения, формы, объемы и площадь поверхности ткани головного мозга.

Читайте так же:
Выбор мыши для ноутбука

В результате выяснилось, что разница в размерах пар синапсов была очень небольшой, порядка 8%. «Никто не ожидал, что будет такая малая разница. Это прям подколка от природы», — говорит ученый Том Бартол. Ученые пришли к выводам, что существует минимум 26 категорий синапсов, а не несколько, как считалось ранее.

«Это на порядок превышает все, что мы представляли, с точки зрения точности, — говорит Сейновски. — Последствия обнаруженного будут очень далеко идущими. Под кажущимся хаосом и беспорядком мозга прячется невероятная точность размеров и форм синапсов, которая от нас скрывалась».

Дальнейшие исследования показали, что синапсы могут менять свои размеры в зависимости от нейронных трансмиссий, и происходит это практически мгновенно.

Каким бы интересным это открытие ни было, оно не поможет вам вспомнить, где вы оставили ключи от машины. Но ученые могут использовать конкретно это исследование для дальнейшей работы в области компьютеров, создавая продвинутые методы глубокого обучения и нейронных сетей.

Мозг взрослого производит около 20 ватт постоянной мощности, примерно как тусклая лампочка, но способен на такие вещи, о которых любой современный компьютер может только мечтать.

И просто ради интереса давайте посмотрим на цифровую мощь. На самые дорогие и мощные суперкомпьютеры на сегодняшний день

Первый суперкомпьютер Atlas появился в начале 60-х годов и был установлен в университете Манчестера. Он был в разы менее мощным, чем современные домашние компьютеры. В нашем обзоре собрана десятка самых мощных в истории суперкомпьютеров. Правда, всвязи с быстро развивающимися в этой сфере технологиями устаревают эти мощные машины в среднем за 5 лет.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Производительность современных суперкомпьютеров измеряется в петафлопсах — единице измерения, показывающей, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет компьютер. Сегодня речь пойдет о десяти самых дорогих современных суперкомпьютерах.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

IBM Roadrunner (США) — 130 млн долларов

Roadrunner был построен IBM в 2008 году для Национальной лаборатории в Лос-Аламосе (Нью-Мексико, США). Он стал первым в мире компьютером, средняя рабочая производительность которого превысила 1 петафлопс. При этом он был рассчитан на максимальную производительность в 1,7 петафлопса. Согласно списку Supermicro Green500, в 2008 году Roadrunner был четвертым по энергоэффективности суперкомпьютером в мире. Списан Roadrunner был 31 марта 2013 года, после чего его заменили меньшим по размерам и более энергоэффективным суперкомпьютером под названием Cielo.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Vulcan BlueGene/Q (США) — 100 млн долларов

Vulcan — суперкомпьютер, который состоит из 24 отдельных блоков-стоек, — был создан IBM для Министерства энергетики и установлен в Ливерморской национальной лаборатории им. Э. Лоуренса, штат Калифорния. Он имеет пиковую производительность в 5 петафлопсов и в настоящее время является девятым по скорости суперкомпьютером в мире. Vulcan вступил в строй в 2013 году и сейчас используется Ливерморской национальной лабораторией для исследований в области биологии, физики плазмы, климатических изменений, молекулярных систем и т.д.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

SuperMUC (Германия) — 111 млн долларов

SuperMUC в настоящее время является 14-м по скорости суперкомпьютером в мире. В 2013 году он был 10-м, но развитие технологий не стоит на месте. Тем не менее он в данный момент является вторым по скорости суперкомпьютером в Германии. SuperMUC находится в ведении Лейбницкого суперкомпьютерного центра при Баварской академии наук рядом с Мюнхеном.

Читайте так же:
Видеокарта nvidia geforce gtx 650 цена характеристики

Система была создана IBM, работает на оболочке Linux, содержит более 19 000 процессоров Intel и Westmere-EX, а также имеет пиковую производительность чуть более 3 петафлопсов. SuperMUC используется европейскими исследователями в области медицины, астрофизики, квантовой хромодинамики, вычислительной гидродинамики, вычислительной химии, анализа генома и моделирования землетрясений.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Trinity (США) — 174 млн долларов

Можно было бы ожидать, что подобный суперкомпьютер (учитывая то, для чего он строится) должен быть безумно дорогим, но благодаря развитию технологий стало возможным удешевление цены Trinity. Правительство США собирается использовать Trinity для того, чтобы поддерживать эффективность и безопасность ядерного арсенала Америки.

Trinity, который строится в настоящее время, станет совместным проектом Сандийской национальной лаборатории и Лос-Аламосской национальной лаборатории в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Национальной администрации по ядерной безопасности.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Sequoia BlueGene/Q (США) — 250 млн долларов

Суперкомпьютер Sequoia класса BlueGene/Q был разработан IBM для Национальной администрации по ядерной безопасности в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных. Он был запущен в эксплуатацию в июне 2012 года в Ливерморской национальной лаборатории и стал на тот момент самым быстрым суперкомпьютером в мире. Сейчас он занимает третье место в мире по скорости (теоретический пик производительности Sequoia — 20 петафлопсов, или 20 триллионов вычислений в секунду).

Стабильно компьютер работает при 10 петафлопсах. Используется Sequoia для поддержки различных научных приложений, изучения астрономии, энергетики, человеческого генома, изменения климата и разработки ядерного оружия.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

ASC Purple и BlueGene/L (США) — 290 млн долларов

Эти два суперкомпьютера работали вместе. Они были построены IBM и установлены в 2005 году в Ливерморской национальной лаборатории. Из эксплуатации они были выведены в 2010 году. На момент создания ASC Purple занимал 66-е место по скорости в списке топ-500 суперкомпьютеров, а BlueGene/L был предыдущим поколением модели BlueGene/Q.

ASC Purple был построен для пятого этапа программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Министерства энергетики США, а также Национальной администрации по ядерной безопасности. Его целью являлась симуляция и замена реальных испытаний оружия массового уничтожения. BlueGene/L использовали для прогнозирования глобального изменения климата.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Sierra и Summit (США) — 325 млн долларов

Nvidia и IBM скоро помогут Америке вернуть лидирующие позиции в области сверхскоростных суперкомпьютерных технологий, научных исследований, а также экономической и национальной безопасности. Оба компьютера будут закончены в 2017 году.

В настоящее время самым быстрым суперкомпьютером в мире является китайский Tianhe-2, который способен достигнуть мощности в 55 петафлопсов, что в два раза больше, чем устройство, находящееся на втором месте в списке. Sierra будет выдавать более чем 100 петафлопсов, в то время как Summit сможет развить 300 петафлопсов.

Sierra, которая будет установлена в Ливерморской национальной лаборатории, будет обеспечивать безопасность и эффективность ядерной программы страны. Summit заменит устаревший суперкомпьютер Titan в национальной лаборатории Oak Ridge и будет предназначаться для тестирования и поддержки научных приложений по всему миру.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Tianhe-2 (Китай) — 390 млн долларов

Китайский Tianhe-2 (что переводится как «Млечный Путь — 2») является самым быстрым суперкомпьютером в мире. Компьютер, разработанный командой из 1300 ученых и инженеров, находится в Национальном суперкомпьютерном центре в Гуанчжоу. Он был построен китайским Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китая. Tianhe-2 способен выполнять 33 860 триллионов вычислений в секунду. К примеру, один час расчетов суперкомпьютера эквивалентен 1000 годам работы 1,3 миллиарда человек. Используется машина для моделирования и анализа правительственных систем безопасности.

Читайте так же:
Видеокарта для i5 3570k в 2018 году

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Earth Simulator (Япония) — 500 млн долларов

«Симулятор Земли» был разработан японским правительством еще в 1997 году. Стоимость проекта составляет 60 млрд иен, или примерно 500 млн долларов. Earth Simulator был завершен в 2002 году для агентства аэрокосмических исследований Японии, Японского научно-исследовательского института по атомной энергии и Японского центра морских и наземных исследований и технологий.

ES был самым быстрым суперкомпьютером в мире с 2002 по 2004 год, а служит он и поныне для работы с глобальными климатическими моделями, для оценки последствий глобального потепления и оценки проблем геофизики коры Земли.

10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью

Fujitsu K (Япония) — 1,2 млрд долларов

Самый дорогой в мире суперкомпьютер всего лишь четвертый по скорости в мире (11 петафлопсов). В 2011 году он был самым быстрым суперкомпьютером в мире. Fujitsu K, расположенный в Институте передовых вычислительных технологий RIKEN, примерно в 60 раз быстрее, чем Earth Simulator. На его обслуживание уходит порядка 10 млн долларов в год, а использует суперкомпьютер 9,89 МВт энергии (сколько используют 10 000 загородных домов или один миллион персональных компьютеров).

Понравилась статья? Подпишитесь на канал, чтобы быть в курсе самых интересных материалов

Наш выбор

  • «Открытая коллекция» Политеха
  • Пройдите опрос, чтобы наш сайт стал удобнее
  • Политехническая библиотека

tag. * * If you do not want to deal with the intricities of the noscript * section, delete the tag (from ). On * average, the noscript tag is called from less than 1% of internet * users. */—>

Политехникум

Подписка на рассылку

Поиск выхода

Власти США договорились с руководством TSMC о строительстве новых линий производства чипов в Аризоне. Фабрика будет производить 20 тыс. современных 5-нанометровых чипов в месяц для нужд автомобилестроения и других отраслей. Всего компания выделила $100 млрд на расширение производства и НИОКР, основная часть суммы пойдет на постройку шести заводов в США, работы по возведению первого комплекса уже начались.

Кроме того, сенат США одобрил законопроект субсидирования национальной полупроводниковой промышленности на сумму $52 млрд сроком на пять лет для местных производителей.

В Японии TSMC и Sony Group выделят около $9,2 млрд для строительства первого в стране завода по производству 20-нанометровых микросхем, чтобы постепенно двигаться к более современным техпроцессам. Строительство завода завершат уже в этом году, а в 2022 году партнеры планируют начать исследования и соответствующие разработки.

Китай в рамках программы Made in China к 2025 году инвестирует $1,4 трлн в разработки Alibaba Group, Huawei Technologies Co. Ltd, SenseTime Group Ltd. и другие высокотехнологичные компании, чтобы снизить зависимость электронной отрасли от других стран. Китай также старается переманивать инженеров из TSMC на более высокую заработную плату. Весной 2021 года тайваньской компании пришлось запретить поставщикам оборудования делиться с китайскими партнерами технологическими решениями, а правительство страны приказало удалять списки вакансий китайских компаний.

Читайте так же:
Динамики для акустических колонок

В Южной Корее правительство заявило о намерении выделить $450 млрд в течение десяти лет на развитие полупроводниковой отрасли. Государство планирует развивать полный цикл производства собственных чипов, а также помогать разработчикам, производителям и поставщикам чипов снижать себестоимость продукции за счет уменьшения налогов и предоставления ряда налоговых льгот. При этом Samsung уже расширила свои инвестиции до $151 млрд и надеется догнать спрос к 2030 году.

Печать микросхем на кремниевых пластинах

Американская Intel ведет переговоры о производстве чипов для автомобильной промышленности с компаниями, которые разрабатывают подобные микросхемы. Им предложат перенести производство на заводскую сеть Intel в течение шести-девяти месяцев. Его могут запустить на заводах в Орегоне, Аризоне, Нью-Мексико, Израиле или Ирландии.

Также Intel заявила, что откроет свои фабрики для внешних клиентов и построит заводы в Соединенных Штатах и Европе. Новое производственное подразделение Intel Foundry Services сможет выполнять заказы других компаний на изготовление чипов, в том числе микросхем чужой архитектуры и дизайна: Apple, Nvidia и других.

Оперативная память Оперативная память — запоминающее устройство, которое хранит работающую программу и данные, в то время как компьютер включен

Оперативная память Оперативная память - запоминающее устройство, которое хранит работающую программу и данные, в то время как компьютер включен

Оперативная память — запоминающее устройство, которое хранит работающую программу и данные, в то время как компьютер включен.

Характеризуется объемом (1-4 Гбайт)

Комплексный подход

Но это ещё не всё. По мнению Александра Каплана, в ближайшем будущем получат развитие многослойные нейросети, которые позволят обобщать данные различных научных дисциплин, в том числе и очень далёких друг от друга. В настоящее время в БФУ создан Центр нейротехнологий и машинного обучения, в котором работают представители разных направлений — математики, физики, инженеры, программисты, медики, нейрофизиологи и даже философы. Им всем вместе предстоит трудиться над задачами, которые требуют комплексного подхода — например, в сфере образования, здравоохранения, экологии, социального мониторинга. Что же касается нейроинтерфейсов, то здесь перед разработчиками в первую очередь стоит задача распознавания «командных» паттернов в электрических сигналах мозга.

«Мы предлагаем использовать мультимодальный ИИ, учитывающий сигналы не только мозга, но и мышц, а также движения глаз, — говорит профессор Каплан. — Вместе с ИИ-зависимой тактильной стимуляцией это существенно повысит возможности определения намерений человека, например, для восстановления двигательной функции у постинсультных пациентов, а также для повышения эффективности спортивных тренировок».

Недавно в БФУ началась работа над созданием полноценного канала связи «мозг — искусственный интеллект». Суть разработки заключается в том, чтобы сделать процесс распознавания информации в мозгу человека интерактивным: обе нейросети — естественная и искусственная — будут постоянно подстраиваться друг под друга. То есть машина станет в каком-то смысле придатком человека, а не просто приспособлением для решения некоторых задач.

Все эти проблемы обсуждались на недавней III международной конференции «Нейротехнологии и нейроинтерфейсы», в которой приняли участие не только сотрудники БФУ, но и ведущие специалисты из разных стран мира.

Добавьте «Правду.Ру» в свои источники в Яндекс.Новости или News.Google, либо Яндекс.Дзен

Быстрые новости в Telegram-канале Правды.Ру. Не забудьте подписаться, чтоб быть в курсе событий.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector