Человеческий мозг содержит около 100 миллиардов нейронов, которые обмениваются информацией через сотни триллионов синапсов. Это делает цифровое моделирование мозга невероятно сложным. Помимо увеличения вычислительной мощности, необходимо полностью переосмыслить стандартную компьютерную архитектуру.

Высокопроизводительные компьютеры уже способны быстро манипулировать большими массивами данных.

Однако, чтобы смоделировать нейроны, которые, как правило, имеют несколько тысяч входов, необходимо научить компьютеры другому: обрабатывать сверхмалые пакеты информации за короткое время.

Исследователи из Манчестерского университета (Великобритания) решили эту проблему при создании суперкомпьютера SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture). Как сообщает New Atlas, благодаря параллельной архитектуре каждое из миллиона его ядер способно отправлять пакеты информации до 72 бит по внутренней сети связи. 

Мощность и архитектура SpiNNaker позволяют имитировать мозг мыши, содержащий 100 млн нейронов. Однако, чтобы построить точную модель, необходимо узнать функции и связи каждого нейрона. С практической точки зрения это пока невозможно, поэтому ученым придется обойтись статистически репрезентативной моделью.

Исследователи сравнивают такие модели с первыми попытками нарисовать карту земного шара. Тем не менее, даже они могут дать интересные результаты.

Например, если построить компьютерную модель зрительной коры мыши и «показать» ей изображение, можно много узнать об обработке зрительных сигналов. Кроме того, на SpiNNaker можно сымитировать процесс обучения на синаптическом уровне.

Команда уже использовала суперкомпьютер для моделирования базальных ганглий, пораженных болезнью Паркинсона. Это открывает возможности для медицинского применения суперкомпьютера, особенно фармацевтического тестирования. Ученые, однако, признают, что на исследования в этой сфере могут уйти десятилетия. 

В настоящее время исследователи работают над машиной второго поколения — SpiNNaker2. Она будет достигать в 10 раз большей энергоэффективности и функциональной плотности. Это позволит, например, создать модель мозга насекомого и разместить ее на небольшом дроне.

По мнению Джеффа Хокинса, ветерана Кремниевой долины и создателя стартапа Numenta, работа мозга напоминает работу компьютерного алгоритма. Он уверен, что мы сможем создать искусственный интеллект, только раскрыв тайны собственного мозга.