Samostatná montáž počítača

Na druhej strane synapsy sú aspoň čiastočne zodpovedné za autonómnu organizáciu neurónových sietí. Táto schopnosť sa nazýva "plasticita" neurológovia. Nervové bunky a synapsy sú implementované ako analógové schémy. To je v istom zmysle, vracia sa k starej myšlienke analógového počítača.

Vzhľadom na rovnaké fungovanie biologického modelu zaujímavý nápad. Jedna položka však zostáva: akčný potenciál - skutočné informácie o sieti. Samozrejme, že akčné potenciály v biologickom systéme sú tiež analógové stresové krivky, ale sú to isté s veľmi dobrou presnosťou. Potenciál akcie v biologickej sieti skutočne obsahujú iba dve časti informácií: "Kde?" A kedy?". To je od-to a kedy presne elektrický princíp v našich známych počítačových sieťach.

Aj tam sú všetky impulzy rovnaké - berie do úvahy len šablónu. Z tohto dôvodu sme sa rozhodli kombinovať analógovú a digitálnu elektroniku v Neurochip: Miestne spracovanie informácií v bunkách je analógový, spojenie s potenciálom pôsobenia sa uskutočňuje s použitím konvenčnej digitálnej elektroniky. Výhodou tohto prístupu je zrejmé: použitie dobre vyvinutej spínacej technológie na vysielanie digitálnych dát na najvyšších rýchlostiach vám umožňuje vytvoriť prakticky ľubovoľne škálovateľné siete, ktoré prenikajú do biologicky relevantných objednávok.

Opísané syntetické neurogramy majú množstvo nádherných vlastností. Kondenzátory používané v modeli nervových buniek sú teda extrémne malé. Oveľa menej ako komerčne dostupné jednotlivé komponenty. Malé kondenzátory nabite a vybite veľmi rýchlo. V porovnaní s biologickým modelom teda Heidelbergove sieťové čipy pracujú asi sto tisíc krát rýchlejšie. Ak chcete študovať procesy mozgu, ako sú plasticita a tréningové procesy, táto vlastnosť je mimoriadne dôležitá.

Pretože dynamika neurónu počas dňa môže byť stlačená na čipe až po druhú. Môžete teda systematicky vyšetrovať sieťovú funkciu s mnohými modifikovanými parametrami. Ďalšou dôležitou vlastnosťou je spotreba energie. Na rozdiel od riešenia matematickej diferenciálnej rovnice vyžaduje náboj kondenzátora malých energie. Podobný model neurónovej siete vo veľkých vzdialenostiach je teda energeticky účinný ako biologický model.

Všetky tieto práce by mali byť interdisciplinárne: fyzici vedia "Little podľa prírody" neurobiológie, počítačových vedcov, analógovej mikroelektroniky, skôr podivné a neurológovia, spravidla majú málo na všeobecnú výstavbu veľkých elektronické systémy. Európska únia preto začala program financovania "budúcich nových technológií", v ktorom by sa mali v zásadne nové zásady spracovania informácií vypracovať na interdisciplinárnom základe. Kvantové informácie a "biologicky inšpirovaný systém" sú dva príklady financovania projektov, v ktorých sa zúčastňuje Group Heidelberg.

Pätnásť európskych skupín neurobiológie, informatiky, fyziky a elektrotechnických oblastí v tomto roku sú počas tohto roka financované asi desať miliónov eur. Čo by mal byť tento projekt? Najprv musíte vybudovať syntetický neurónová sieť v súlade s opísaným elektronický princíp. V prvej fáze vývoja sa do "neurocomputer" kombinuje mnoho individuálnych čipov piatich alebo piatich milimetrov, ktoré s približne sto tisíc umelých nervových buniek a 25 miliónov synapsov, zodpovedá objemu ľudskej kôry asi jedného kubického milimetra .

Kopírovanie a pohyblivé súbory a priečinky

Tento systém je zabudovaný do mechanického rámca, vzhľad ktorý stále pripomína bežné počítače. Umelé nervové bunky v tomto systéme sa však už veľmi podobajú biologickým modelom a majstrom rôznych mechanizmov plasticity. Prototypový čip už funguje a pomáha nám vykonávať prípravné experimenty. Napríklad experimentálne sa experimentálne ukázalo, že plasticita a charakteristické správanie napätia nervového membrán.

V druhej fáze vývoja je potrebné opustiť počítačový prístup k zlúčenine jednotlivých mikročipov v prospech veľkého, takmer homogénneho silikónového substrátu. Asi dvadsať centimeter silikónovej dosky bude umiestnená asi pol milióna umelých nervových buniek a miliardy synapsií vybudovaných pomocou 180 nanometrových štruktúr. Na tejto silikónovej doske inštalovanú elektronický obvodKtorá slúži na konfiguráciu siete, analyzovať sieťovú aktivitu a implementáciu ďalekosiahlych pripojení v sieti.

Sto alebo viac takýchto systémov môže v zásade implementovať umelé siete s desiatimi miliónmi neurónov a 100 miliárd synapsov. To by zodpovedalo tisícom kubických milimetrov kortexu a predstavuje by približne 10% tohto regiónu ľudského kortexu zodpovedného za niektoré z ľudských vizuálnych charakteristík. Takýto technický a fyzický vývoj je možný, pretože sme v neustálej vedeckej výmene s kolegami v neurobiológii, čo nám umožňuje preložiť najnovšie neurobiologické výsledky priamo do elektronických obvodov.

V dôsledku toho dúfame, že pre nové myšlienky v dvoch oblastiach práce, ktoré sú od seba veľmi odlišné. Na jednej strane budú funkčné princípy spracovania informácií o neurónoch experimentálne a porovnané s biologickými výsledkami. Pozorné myšlienky môžu vzniknúť predovšetkým z nová príležitosť Po dynamike komplexných nervových okruhov vo veľkom časovom meradle. Biologická časová stupnica od milivej s niekoľkými rokmi môže byť komprimovaná nová elektronika na nanoseconds až do minút.

Windows Desktop

To umožňuje preskúmať procesy vlastnej organizácie a učenia. Zvláštnym záujmom o fyziky je druhým cieľom projektu: vývoj nových architektúr na spracovanie informácií, v ktorých sú zahrnuté takéto vlastnosti, ako je tolerancia poruchy a energetická účinnosť sú zapracované. Pre budúce použitie nových zariadení, ako sú molekulárne spínače alebo uhlíkové nanorúrky, takéto koncepty môžu byť veľmi významné - a počítače simulované na ľudskom mozgu sa jedná o možný.