Czy superkomputery naprawdę nadążają za ludzkim mózgiem?

Czy superkomputery mogą nadążyć za ludzkim mózgiem?

Lisa Rapaport

Jan 19, 2022 -- Naukowcy zajmujący się badaniem danych stają przed nowymi wyzwaniami, ponieważ ich wysiłki zmierzające do zbadania każdego pojedynczego neuronu w ludzkim mózgu stawiają przed superkomputerami ekstremalne wymagania w zakresie przetwarzania danych.

Dorosły mózg zawiera około 86 miliardów neuronów, a wszystkie te neurony mają tryliony synaps, czyli punktów łączących, które tworzą obwód, którego mózg używa do kontrolowania wszystkiego, co robimy, od rozumowania do oddychania do chodzenia.

Teraz naukowcy z Human Brain Project próbują zbudować nowe narzędzia obliczeniowe, które będą w stanie przybliżyć każde z tych połączeń, zajrzeć do wnętrza komórek i oddalić się, aby skupić się na całych regionach mózgu jednocześnie.

Obrazowanie ludzkiego mózgu na poziomie komórkowym wymagałoby kilku petabajtów danych, donoszą naukowcy z Human Brain Project w czasopiśmie Science. Dla kontekstu: Jeśli masz stary smartfon lub tablet z 32 gigabajtami (GB) pamięci masowej, to potrzebujesz ponad 31 000 z nich, aby uzyskać jeden petabajt pamięci masowej.

Użycie mikroskopu elektronowego do zobrazowania całego mózgu wymagałoby więcej niż jednego eksabajta danych, podkreślają naukowcy. To więcej niż milion petabajtów.

Doktor Giacomo Indiveri, profesor neuroinformatyki na Uniwersytecie w Zurychu w Szwajcarii, twierdzi, że musimy zasadniczo zmienić sposób, w jaki budujemy komputery. Przemawiając w październiku na szczycie Human Brain Project, ostrzegł, że do roku 2025 będziemy zużywać 20% całej światowej energii elektrycznej na obliczenia.

Aby sprostać wyzwaniom obliczeniowym związanym z dążeniem do odwzorowania każdego fragmentu ludzkiego mózgu, naukowcy pracują nad stworzeniem dwóch pierwszych superkomputerów klasy exascale w ciągu najbliższych 5 lat. Po ich ukończeniu, maszyny te zapewnią naukowcom zajmującym się badaniami nad mózgiem superkomputery o mocy wystarczającej do zbadania ludzkiego mózgu w całej jego złożoności.

Hot