继美国国防部高级研究计划局(DARPA)的工作之后，IBM已经为其实验性SyNAPSE处理器开发了一个编程范例，以及相关的模拟器和基本软件库。
这项工作表明，该处理器可以用于超低功耗但计算能力强大的传感器系统。
(工作:缩小IT技能差距的10个步骤]
“我们的最终目标是在一个盒子里创造一个大脑，”IBM Research高级经理、该项目的首席研究员达门德拉·莫德哈(Dharmendra Modha)说。他说，有了这项技术，将来有一天可以建造出“模仿大脑感知、行动和认知能力”的系统。
这项工作是DARPA设计系统项目的延续这就是复制的方式人处理信息。
DARPA神经形态自适应塑料可伸缩电子系统(SyNAPSE)项目的最初目标是设计由数十亿个微小处理器核心组成的计算设备，这些处理器核心被装入一个两升的瓶子中，其耗电量比一个灯泡还少。
在国际神经网络联合会议本周在达拉斯，IBM展示了该项目的第三阶段，到目前为止DARPA已经资助了大约5300万美元。IBM正在与康奈尔大学和iniLabs合作，并与其他6所大学和一些政府超级计算设施进行了合作。
芯片代表了设计上的根本突破从今天的冯·诺依曼计算架构来看，计算是以串行方式快速进行的。相比之下，该模型可以与多个低功耗处理器核并行工作。
IBM
IBM的Synapse处理器通过使用神经网络模拟脑细胞
这种芯片结构复制了人类大脑的工作方式，因为每个“神经突触核”都有自己的记忆(“突触”)、处理器(“神经元”)和通信管道(“轴突”)，它们都以事件驱动的方式一起工作。通过协同工作，这些核心可以提供微妙的模式识别和其他感知能力，这与大脑的工作方式非常相似。
IBM在大会上公布了一个可以与这些处理器一起使用的软件生态系统。
特别是，IBM推出了一个模拟器，可以运行一个虚拟网络的神经突触核心的测试和研究目的。IBM还引入了一个神经元模型来表示处理器核心如何操作，或者它如何感知、记忆和处理各种输入。
该公司还展示了一个基于可重用和可堆叠的构建块的编程模型，称为corelets。corelet充当这个神经计算模型的原子单元，在这个模型中，corelet的内部工作方式是隐藏的，程序员只知道它的输入和输出。Modha说:“程序员只能看到电线进来和出来。”
每个corelet实际上是一个很小的神经网络本身，可以与其他corelets相结合来构建功能。Modha说:“人们可以通过分层组合盒子来组合复杂的算法和应用程序。”
IBM的研究人员已经编写了150个corelet，它们已经被捕获到一个程序库中。该公司还为新建筑开发了教学课程、应用程序库和原型设计。
Modha说，这种计算方式并不是为了取代今天的计算机而设计的。他说:“今天的计算机在分析处理、符号处理和数字处理方面非常出色。”
相反，SyNAPSE芯片有一天可以用于构建互补设备，这些设备将在网络边缘的低功耗传感方面表现出色。与今天的传感器不同，SyNAPSE系统可以完成识别模式所需的大量初始计算。
“我们正在给地球和太空装上传感器、摄像机和麦克风，然后把(它们产生的数据)转移到数据中心。雷竞技电脑网站数据将进行计算。但凭借芯片的低功耗和类似大脑的能力，以及模式识别的能力，我们可以将智能计算重新推向边缘，”莫德哈说。“传感器变成了计算机。”
例如，这些智能传感器可以用来为视力受损的人制造眼镜，这样就可以收集感官信息并将其转换成用户可以理解的形式。莫德哈说，还可以建造类似水母的感官浮标，漂浮在海面上，收集广泛的信息，如温度、气压、湿度等，还可以执行海啸监测和航道执法等任务。
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