DARPA资助的IBM研究人员今天表示，他们已经开发出一种人脑启发计算机芯片装载了超过5个十亿个晶体管和256万美元的“突触”，或可编程逻辑点，类似于在大脑的神经元之间的连接。
除了是有史以来生产只需要传统芯片操作的电力的一部分是世界上最大和最复杂的计算机芯片之一，IBM和美国国防部高级研究计划局（DARPA）表示。
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研发人员表示，这款芯片采用的是三星芯片代工公司的28nm制程技术，芯片芯片总芯片数高达54亿块，是所有芯片中晶体管芯片数最多的。每个芯片在运行过程中消耗的电力不足100毫瓦。DARPA和IBM表示，当应用于模式识别的基准任务时，与最先进的传统计算系统相比，这种新芯片在节能方面达到了两个数量级。
部分是通过在芯片上分布数据和计算来实现高能效，从而减少了数据长距离移动的需要。此外，该芯片以异步方式运行，只在需要时处理和传输数据，这与大脑的工作方式类似。IBM和美国国防部高级研究计划局表示，这种新型芯片的高能效使其成为移动机器人和远程传感器等国防应用的候选芯片，这些应用的电力是有限的。
“电脑芯片设计是实现以最低的成本实现最高性能的渴望。历史上，最重要的成本是计算机芯片。But Moore’s law—the exponentially decreasing cost of constructing high-transistor-count chips—now allows computer architects to borrow an idea from nature, where energy is a more important cost than complexity, and focus on designs that gain power efficiency by sparsely employing a very large number of components to minimize the movement of data. IBM’s chip, which is by far the largest one yet made that exploits these ideas, could give unmanned aircraft or robotic ground systems with limited power budgets a more refined perception of the environment, distinguishing threats more accurately and reducing the burden on system operators,” said Gill Pratt, DARPA program manager in a statement.
该芯片是由美国国防部高级研究计划局(DARPA)的神经形态自适应塑料可伸缩电子系统(SyNAPSE)项目赞助开发的，该项目旨在加速开发一种受大脑启发的芯片，该芯片可以执行困难的感知和控制任务，同时实现显著的能源节约，该机构说。其目标是开发能够在一眨眼的时间内分析来自多个来源的大量数据的系统，让军事或民用企业及时做出快速决策，对给定的问题或情况产生重大影响。
根据DARPA的说法，可编程机器不仅受到其计算能力的限制，还受到一种架构的限制，这种架构需要(源自人类的)算法来描述和处理来自其环境的信息。美国国防部高级研究计划局称，相比之下，人类大脑等生物神经系统在复杂环境中通过自动学习相关的、概率稳定的特征和关联来自主处理信息。
相比于例如生物系统，今天的可编程机器由一百万到十亿个复杂的，真实世界环境的一个因素是效率较低。人与动物毫不费力地执行许多任务，如感知和模式识别，音频处理和电机控制，难以对传统计算架构，而无需消耗大量的电力做。生物系统消耗更少的能量比试图相同的任务当前的计算机，研究人员说。
新的芯片仅仅是DARPA的计划之一，旨在更深入地进入电脑如何能够模仿我们大脑中的一个关键部分。
去年秋天就发出请求的信息，它如何发展的系统，超越机器学习，贝叶斯技术和图形技术，解决了“实时非常困难的识别问题。”
美国国防部高级研究计划局表示，他们感兴趣的是研究如何模仿大脑中被称为新皮层的部分，新皮层用于高级大脑功能，如感觉知觉、运动指令、空间推理、意识思维和语言。美国国防部高级研究计划局特别指出，它正在寻找能够提供新概念和新技术的信息，以便开发一种基于分层时间记忆的“皮层处理器”。
“虽然皮质是如何工作的深入理解已经超出了艺术的现状，我们在那里的一些基本算法原理目前正在确定并合并到机器学习和神经网络技术的一个点。算法灵感来自神经的机型，尤其是新皮层,can recognize complex spatial and temporal patterns and can adapt to changing environments. Consequently, these algorithms are a promising approach to data stream filtering and processing and have the potential for providing new levels of performance and capabilities for a range of data recognition problems," DARPA stated. "The cortical computational model should be fault tolerant to gaps in data, massively parallel, extremely power efficient, and highly scalable. It should also have minimal arithmetic precision requirements, and allow ultra-dense, low power implementations."
IBM
的电路板示出了一个4×4阵列的新的脑启发芯片16与接口硬件一起。该板被用于快速分析高分辨率的图像。
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