Ученые создали инновационный процессор, который функционирует с быстродействием, сравнимым с мозгом человека. Новый чип на основе мемристоров позволяет осуществлять сложное моделирование коры головного мозга за миллисекунды, при этом сохраняя его детализированную структуру.
Ирина Медведева
Новый мемристорный чип реконструирует сложные поверхности мозга с почти биологической скоростью.
Фото: Stock. Источник: SciTechDaily
Напомним, мемристор — это пассивный электронный компонент, который способен изменять своё сопротивление в зависимости от того, какой электрический заряд через него прошёл в прошлом. Проще говоря, он «помнит» историю протекания тока и сохраняет текущее состояние сопротивления даже после того, как внешнее напряжение отключено.
Сравнимо с человеческим мозгом
Для воссоздания в реальном времени сильно изрезанной поверхности мозга требуется колоссальный объем вычислений. Ученые из Китая создали чип, справляющийся с этой задачей за время менее десяти миллисекунд, что, по их утверждению, сопоставимо со скоростью обработки информации человеческим мозгом.
Руководил проектом Юйчао Ян из Пекинского университета при участии исследователей из Шанхайского института микросистем и информационных технологий, входящего в Китайскую академию наук. Их работа была опубликована в научном издании Science под названием «Нейронная динамическая система на основе мемристоров с фазовым переходом, работающая с задержкой менее 10 миллисекунд».
Нейронные динамические системы представляют собой сочетание нейросетей с математическими моделями, описывающими изменение сложных систем во времени. Они применяются в физическом моделировании, при обработке медицинских изображений и для трехмерной реконструкции мозга, но их использование требует множества циклов вычислений, проверки точности и постоянной подстройки шага расчетов.
В традиционных компьютерах данные постоянно перемещаются между памятью и процессором. Это приводит к замедлению работы и большим затратам энергии, что становится серьезной проблемой для приложений, требующих мгновенного результата.
Моделирование мозговой активности с учетом скорости обработки информации
Имитация работы мозга в реальном времени может открыть новые возможности для нейрокомпьютерных интерфейсов, хирургической навигации и медицинской визуализации. Однако существующее оборудование часто затрачивает слишком много времени и энергии на нужные расчеты.
Новый чип решает эту проблему, выполняя ключевые операции непосредственно в том месте, где хранятся данные. Сокращение объема информации, передаваемой между памятью и процессором, позволяет системе проводить качественное моделирование мозга быстрее и с меньшим энергопотреблением.
Новый чип представляет собой не просто очередной шаг в миниатюризации или энергоэффективности — он меняет саму парадигму взаимодействия вычислительной машины с биологической тканью. Когда моделирование коры головного мозга перестаёт занимать часы и укладывается в миллисекунды, хирурги получают возможность оперировать с навигацией, сравнимой по точности с GPS, но адаптированной к динамике живого органа.
Представьте себе нейрохирургическую операцию, где каждое смещение скальпеля мгновенно проверяется на виртуальной копии мозга пациента, учитывающей пульсацию сосудов и смещение тканей от дыхания. Это не научная фантастика — это ближайшая перспектива, открытая данным процессором.
С точки зрения эволюции вычислительной техники, китайская разработка знаменует собой отказ от фоннеймановской архитектуры, которая доминировала более семидесяти лет. Принцип «вычисления в памяти» устраняет узкое место шины данных, которое десятилетиями ограничивало производительность при работе с большими объёмами информации.
Вместо того чтобы гонять гигабайты данных между оперативной памятью и процессором, новый чип обрабатывает их непосредственно на мемристорах, эмулируя то, как синапсы человеческого мозга одновременно хранят и обрабатывают сигналы. Это не просто ускорение — это фундаментальное изменение подхода, которое может сделать энергопотребление центров обработки данных сопоставимым с энергопотреблением биологических систем.
Чип превосходит специализированные устройства
Процессор, изготовленный по 40-нанометровой технологии, включает вычислительные элементы в памяти и массивы дрейфа проводимости, занимающие площадь всего 0,28 квадратных миллиметра. Он работает на частоте 50 МГц и выполняет каждый этап интеграции через девять конвейерных ступеней.
В расчетах нейронной динамики чип показал скорость в 3,82–36,27 раза выше, чем современные ASIC (специализированные интегральные схемы), при этом потребляя в 11,75–24,73 раза меньше энергии. При реконструкции поверхности коры головного мозга он превзошел графический процессор NVIDIA A100 в 478,18 раза по скорости, этот факт заслуживает особого внимания.
NVIDIA A100 — это устройство, специально спроектированное для параллельных вычислений и глубокого обучения, и его превзойти чрезвычайно трудно. Однако китайские исследователи показали, что для задач, где важна не столько грубая вычислительная мощность, сколько низкая задержка и высокая точность работы с неструктурированными данными, специализированный мемристорный процессор становится безальтернативным решением.
Это напоминает то, как в своё время графические процессоры обогнали центральные процессоры в задачах рендеринга — преобразования трёхмерной модели или сцены из компьютерной программы в готовое изображение или видео. Но здесь разрыв в производительности ещё более впечатляющий.
Исследователи испытали чип, воссоздав границы белого и серого вещества мозга и построив в реальном времени трехмерные поверхностные сетки на основе многообразий. Полученные кортикальные поверхности оказались гладкими, замкнутыми и топологически корректными, сохранив все сложные изгибы мозга.
Система также продемонстрировала высокие результаты по среднему симметричному расстоянию до поверхности и расстоянию Хаусдорфа — двум метрикам, оценивающим точность соответствия восстановленных поверхностей исходным. Эти данные подтвердили, что чип способен сочетать высокую скорость обработки с точностью моделирования мозга.
Перспектива технологии
Благодаря переходу от медленных автономных расчетов к операциям, выполняемым за миллисекунды, данная технология в перспективе может стать основой для интерфейсов «мозг — компьютер», цифровых аналогов мозга, хирургической навигации в реальном времени, восстановления поверхности мозга и инструментов для исследования нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона.
В перспективе такая технология может полностью изменить подход к диагностике нейродегенеративных заболеваний. Сегодня постановка диагноза «болезнь Альцгеймера» часто происходит уже на необратимой стадии, когда значительная часть нейронов погибла.
Если модель мозга можно строить и анализировать в режиме реального времени, сравнивая её с эталоном или предыдущими сканами пациента с точностью до миллисекунды, то появляется возможность выявить едва заметные аномалии в динамике нейронных связей задолго до появления клинических симптомов.
Хирургическая навигация, реабилитация после инсульта, создание цифровых двойников мозга для персонализированной терапии — всё это становится достижимым в горизонте нескольких лет.
Наконец, важно понять, что данный чип — это доказательство зрелости мемристорной технологии. Долгое время мемристоры оставались лабораторной диковинкой, демонстрирующей перспективные свойства, но неспособной к масштабированию.
Теперь, когда создан рабочий прототип на 40-нанометровой технологии с частотой 50 МГц и площадью 0,28 квадратного миллиметра, мы видим дорожную карту для промышленного производства.
Следующим шагом станет увеличение количества конвейерных ступеней и плотности массива дрейфа проводимости, что позволит обрабатывать не отдельные фрагменты мозга, а целые органы или даже моделировать взаимодействие нескольких нейронных систем.
Если темпы развития сохранятся, то к концу десятилетия мы можем получить компьютеры, которые думают не как машины, а как биологические системы — с их скоростью, энергоэффективностью и способностью к адаптации.