Bilim

3D Beyin Simülasyonu

0

Orijinal olarak 3 boyutlu oyunlar için tasarlanan bilgisayar donanımı, insan beynini çoğaltma anahtarını tutabilir.

Sussex Üniversitesi‘ndeki araştırmacılar; hazır bilgisayar donanımı kullanarak, fare beyninin bir kısmının en hızlı ve en verimli enerji simülasyonunu yarattılar.

Daha hızlı ve daha verimli simülatörler geliştirerek; akademisyenler, beyin fonksiyonunu anlama düzeyini artırmayı ve özellikle nöronlardaki belirli yapılara verilen hasarın; beyin fonksiyonlarında defisitlere (eksikliğe) nasıl yol açabileceğini belirlemeyi umuyorlar. Daha hızlı, daha gelişmiş simülatörler, epileptik nöbetlere neden olan beyin bölgelerini saptayarak; nörolojik bozuklukların anlaşılmasının geliştirilmesine yardımcı olabilir.
İyileştirilmiş simülatörler; AI’nın gelişimindeki ilerlemeyi de hızlandırabilir. Örneğin, GeNN yazılım; simüle edilmiş böcek beyinleri aracılığıyla kontrol edilebilen, dronlar da dahil olmak üzere özerk robotlar inşa etmek için Sussex Üniversitesi’nde kullanılıyor.

Hacim

Araştırmada; iki yerleşik hesaplama nörobilim modelini uygulamak ve test etmek için ekibin kendi GeNN yazılımını kullanılmaktadır. Bu yazılım; sekizli nöron popülasyonu ve spike-timing’e bağlı plastisiteye* sahip, dengeli bir rasgele ağdan oluşan bir biyolojik mikro devreden biridir. Sistem; biyolojik öğrenme için temel bir süreçtir.

Tek bir GPU; bir süper bilgisayar ya da 1 milyar Euro’luk Avrupa İnsan Beyin Projesi’nin (HBP) bir parçası olarak geliştirildi. Özel bir makine olan SpiNNaker Nöromorfik Sistemi kullanılarak da; şu anda mümkün olandan yüzde 10 daha hızlı işlem elde edilebildi.

Sussex Üniversitesi ekibi; SpiNNaker veya süper bilgisayar simülasyonlarına kıyasla 10 kat enerji tasarrufu sağladı.

Akademisyenler; yakın zamanda, GPU’ların esnekliğinin ve gücünün, insan beyninin karmaşıklığına yakın modelleri çalıştırabilen simülatörler oluşturabilecekler.

Sussex Üniversitesi Bilgisayar Bilimi Araştırma Görevlisi Dr. Knight: “İnsan beyninin tüm modellerini inşa etmek için gerekli olan anlayışa henüz çok uzak olsak da; en son mükemmel süper bilgisayarların bulunduğu noktaya yaklaşıyoruz. Bunları simüle etmek için gerekli olan ham bilgi işlem gücüne sahip olacağız. Sistemlerin çoğu GPU’lara dayanıyor. Bu yüzden en son GPU’ların beyin simülasyonları için ne kadar uygun olduğunu gösteren, son sonuçlardan çok memnunuz. Birden fazla, birbirine bağlı GPU’ları kullanarak, bir maymun görsel sisteminden 50 kat daha büyük bir modelle çalışabiliriz.”

* Spike-timing-dependent plasticity (STDP): spike-timing’e bağlı plastisite: Beyindeki nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü ayarlayan biyolojik bir süreçtir.

Spread the love

Ses Dalgaları Parçacıkları Yeni Yollarla Hareket Ettirebilir

Previous article

Google, AI’ye İnsan Gibi Dans Etmeyi Öğretiyor

Next article

Comments

Leave a reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Login/Sign up