5000万个人工神经元可促进Sandia的机器学习研究

桑迪亚项目负责人克雷格·葡萄园说，上个月从俄勒冈州波特兰市的英特尔公司将5000万个人工神经元(大致相当于小型哺乳动物的大脑)运送到桑迪亚实验室。根据人脑的原理，将组装神经元以推进一种相对较新的计算形式，称为神经形态学。它的人工成分以与活神经元类似的方式传递信息，仅当复杂电路中的突触吸收了足够的电荷以产生电尖峰时才产生电脉冲。

桑迪亚实验室研究员J. Darby Smith对由英特尔公司设计的包含人工神经元的计算机板进行了初步检查(桑迪亚实验室的Regina Valenzuela摄影)

Vineyard说：“有了这种规模的神经形态计算机，我们就有了一种新工具来了解基于脑的计算机如何能够完成我们目前无法用普通计算机完成的壮举。”

Vineyard说，改进的算法和计算机电路可以为神经形态计算机创造更广泛的应用。

桑迪亚认知与新兴计算经理John Wagner表示：“这台超大型神经计算机将让我们测试受大脑启发的处理器如何逐渐逼近实际使用的信息来逼近大脑的处理能力。我们期望随着我们使用越来越多的神经元来解决问题而出现新的功能，就像自然界发生的一样。”

桑迪亚计算研究中心主任斯科特·科利斯(Scott Collis)表示：“这是三年一次的协作试验床系列的第一批产品，它将容纳越来越复杂的神经计算机。” “如果研究工作证明是成功的，那么最终模型中的实验神经元总数将达到10亿或更多。”

英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies说：“随着高需求和不断变化的工作负载对我们的安全越来越重要，英特尔与Sandia的合作将提供工具，将神经形态计算解决方案成功地扩展到前所未有的水平。桑迪亚(Sandia)的最初工作将为我们合作的后期奠定基础，其中将包括对软件，算法和体系结构进行原型设计，以支持下一代大规模神经形态研究系统。”

机器学习成就(包括神经形态计算在内)已经包括使用神经回路为自动驾驶汽车做出关键决策，对机场中的蒸气和气溶胶进行分类以及从大量随机图像中识别出人的脸。但是该领域的专家认为，这些功能只是在更复杂的领域(如遥感和情报分析)中改善机器学习的开始。

Wagner补充说：“我们惊讶的是神经计算机不仅擅长处理图像和数据流。越来越多的证据表明它们在计算物理模拟和其他数值算法方面表现出色。”

桑迪亚(Sandia)人工智能研究员布拉德·艾蒙(Brad Aimone)表示：“就神经启发型计算的使用而言，我们仍处于爆炸的初期。”

来自神经启发计算的用途爆炸式增长

商用计算机芯片制造商英特尔和安全实验室桑迪亚分别致力于探索规模扩大对商业和国防领域蓬勃发展的人工智能领域的影响。

对于这两个领域，“尚待确定的是人工智能可以解决的问题的程度以及用于解决这些问题的最佳算法和体系结构，” Vineyard说。“我们现在可以大规模构建这些系统，但是哪种算法和架构最能充分利用制造优势尚不清楚。”

以人脑中神经元的复杂连接为模型，神经形态计算机最终可能会比今天的个人计算机使用更少的电能，并且重量也要轻得多。

Vineyard说，具有人工神经元的计算机通过数学近似来起作用，而不是将问题的解决方案强加于可能包含非必要步骤的传统计算路径中。

这样的包含人造神经元的计算机板将作为桑迪亚实验室和英特尔公司之间神经形态计算多年合作的基础(照片由英特尔公司提供)

Vineyard说，但是基于涉及强电尖峰的电路的机器(如生物大脑的操作)已被推迟，因为“当今存在的许多算法都是基于开发人员有效利用主流计算机体系结构的”。“但是，大脑的运作方式不同，更像是航空公司路线的互连图，而不是计算中通常使用的是非电路。因此，很多类似大脑的算法都在挣扎，因为当前的计算机不是为执行它们而设计的。”

神经计算机上的神经算法可能会嗡嗡作响

Vineyard和同事们的另一个目标是，在英特尔最先进的神经元集Loihi中已经拥有两到八个芯片的小型原型，这是要添加足够的神经元，以便可以将基于类脑逻辑的算法应用于类脑。计算机体系结构。

Vineyard表示，通过使用新兴的大脑启发式架构进行研发，“我们将提供新的方法和功能，从而可以产生新颖的算法。”

这项工作是由核安全局的高级模拟和计算计划资助的。

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