Самый быстрый компьютер в мире будет работать как мозг человека

Большая группа ученых и исследователей занимается разработкой самого быстрого компьютера, известного человечеству, который должен работать как человеческий мозг. В октябре 2013 года состоялась конференция в Швейцарии, посвященная грандиозному проекту Human Brain Project, объединившему научные кадры из 135 научных и государственных учреждений, чтобы создать компьютерный мозг. Стоимость проекта оценивается в 1,6 миллиарда долларов.

Напомним, это одна из двух грандиозных инициатив десятилетия — наряду с графеном.

Мозг человека — самая сложная машина из всех существующих, поэтому нет ничего удивительного в том, что технология стремится быть подобной ему. Разрабатываемый компьютер должен быть в 1000 раз быстрее, чем самый быстрый компьютер из тех, которыми мы пользуемся сегодня.

Прежде чем вы вспомните «Космическую Одиссею 2001 года», предупреждаем: не всякий компьютерный мозг — HAL 9000.

Первая фаза проекта, предполагается, продлится около 10 лет, и за это время ученые постараются лучше понять функции мозга. Затем ученые надеются постичь как мы учимся, думаем, видим и слышим.

В настоящее время начинка компьютера достигает скорости в один квадриллион операций в секунду. Но Генри Маркрам, директор Human Brain Project, этого мало.

«Хорошо известные производители суперкомпьютеров, вроде IBM, Cray, Intel и Bull, планируют создание машины, превосходящей все насущное, примерно к 2020 году», — рассказал директор в интервью Fox News. — «Поэтому мы уверены, что у нас будут машины, которые нам нужны».

Этим невероятно быстрым компьютерам нужны новые формы памяти и мощь ученых, способных разработать новые технологии хранения.

Самый быстрый компьютер в мире будет работать как мозг человека

Главная цель проекта, как указано на его сайте, — «собрать воедино наши быстро растущие знания о человеческом мозге». Моделирование человеческого мозга даст представление о внутренней работе мозга и о том, где возникают наши мысли и эмоции. Последствия выходят за рамки технологий; такое моделирование поможет нам узнать как исцелить человеческий мозг или улучшить его отдельные функции.

Проект все еще находится на первой стадии планирования. Мозг по сложности примерно такой же, как Вселенная. В одном килограмме вещества находится столько же нейронов, сколько звезд в Млечном пути. Мощно? Мощно.

Нейронов в мозге — сколько звезд в галактике

Эту фразу любят произносить популяризаторы науки, когда люди пытаются оценить масштабы и сложность собственного мозга. Напомним: в обычной галактике примерно 150-200 миллиардов звезд. Вот почему СМИ любят измерять дистанции футбольными полями, массу — количеством полностью загруженных «боингов-747», энергию — в «хиросимах» и так далее.

Даже если мы не можем представить ни одного, ни другого, попытка сравнить два числа — звезд и нейронов — вводит людей в состояние благоговения и тихого ужаса. И как сознательные существа, мы любим искать эквиваленты и соответствия; тем лучше, если единица измерения эпична или важна сама по себе — звезда или нейрон.

На протяжении многих лет неврологи говорили, что в человеческом мозге около 100 миллиардов нейронов. Что примечательно, ни один из них не опубликовал научную бумажку, которая подтверждала бы число. Но в 2009 году Азеведо и коллеги все же нашли более точное число. Знаете, сколько?

Сколько нейронов в человеческом мозге? Примерно 86 миллиардов нейронов.

Самый быстрый компьютер в мире будет работать как мозг человека

Последние подсчеты звезд Млечного пути показали число от 200 до 400 миллиардов. Почти-почти, но нейронов все же меньше. Не сходится совсем, если быть точными.

Но как ученые выяснили, что нейронов именно 86 миллиардов? Как они пришли к этому числу? Самым простым способом было бы оценить количество нейронов в одной части мозга, а потом экстраполировать на остальную часть. Что примечательно, этот же метод используется для подсчета звезд в галактике. Но у него есть несколько проблем:

1. Плотность нейронов мозга не однообразна. К примеру, в мозжечке находится почти половина всех нейронов центральной нервной системы, но он гораздо меньше половины мозга по объему. Кстати, если хотите полюбоваться прекрасной галереей нейронов в красках, милости просим.

2. Даже в одной области мозга сложно посчитать нейроны, поскольку они очень плотны, прозрачны и переплетены между собой — их даже разъединить сложно. Один из способов «подсветки» нейронов — использование техники окрашивания, которая сделает нейроны видимыми настолько, что их можно будет посчитать. Классический метод — «пятно Гольджи», названное в честь лауреата Нобелевской премии Камилло Гольджи. Этот метод позволяет подсчитать небольшой процент нейронов, делая их видимыми, а после экстраполируя на остальную часть. Но он также неточен.

Новый метод, который выдает число в 86 миллиардов — чист и уникален.

Способ включает растворение клеточных мембран клеток головного мозга и создание однородной смеси — такой себе «пюрешки». Ядра этих клеток раскрашиваются в разные цвета, чтобы отличить нейроны от глии, а это позволяет подсчитать количество клеточных ядер, принадлежащих нейронам, а после масштабировать и получить общее количество. Преимущество этого метода — разрешение вопроса неоднородной плотности нейронов в одном участке мозга с экстраполированием на весь мозг.

Что ж, без экстраполирования никак. Но может силами Human Brain Project нам наконец-то станет известно точное число.

Источник

Related Articles

Back to top button
Close
sinkronisasi reel pendek pola 4 6 spin yang sering mendahului scatter ketiga riset soft start ketika awal spin terlihat ringan tapi menyimpan momentum besar pola jam senja 18 30 20 30 aktivasi wild lebih rapat dibanding sesi lain deteksi visual micro flash efek singkat yang muncul tepat sebelum pre freespin analisis jalur simbol menyilang indikator non linear menuju burst bertingkat fenomena board padat simbol besar berkumpul sebelum tumble panjang terbuka studi turbo pendek mengapa 6 9 spin cepat lebih sering mengunci momentum perilaku reel awal saat reel 1 2 terlihat berat menjelang aktivasi multiplier pola recovery halus wild tunggal muncul setelah dead spin sebagai sinyal balik arah riset scatter tertahan ketika dua scatter bertahan lama sebelum ledakan aktual efek clean frame stabil layar terlihat bersih tepat saat rtp masuk zona seimbang analogi hujan gerimis tumble kecil berulang yang diam diam mengarah ke burst besar mapping ritme animasi perubahan tempo visual sebagai petunjuk pre burst pola jam malam 21 00 23 00 frekuensi multiplier bertingkat meningkat signifikan reel terakhir aktif aktivasi mendadak di reel 5 sebagai pemicu tumble lanjutan observasi spin manual kontrol ritme yang membantu membaca sinyal sistem deteksi low pay berpola ketika simbol kecil justru menjadi fondasi bonus studi pre burst senyap fase tenang 8 12 spin sebelum ledakan tajam jalur simbol turun naik gerakan dinamis yang mengindikasikan multiplier siap aktif blueprint sesi pendek strategi mengatur awal tengah spin agar momentum tidak terbuang reel tengah menguat pola sinkronisasi halus yang sering jadi awal scatter berlapis riset mini tumble ketika 3 tumble pendek berurutan jadi penanda bonus dekat kabut tipis di layar frame redup yang hampir selalu mengarah ke pre multiplier analisis pola jam 17 00 20 00 wild awal muncul lebih konsisten dari hari sebelumnya slide track tajam pergerakan simbol diagonal yang munculkan fase pre burst fenomena quiet board ketika 10 spin tenang justru memunculkan ledakan mendadak scatter luncur lambat indikator unik bahwa freespin akan terealisasi setelah 2 4 spin pola spin turbo ringkas efektivitas 7 turbo cepat dalam memicu tumble besar perubahan warna clean frame efek putih pucat yang jadi kode sebelum multiplier aktif riset simbol berat ketika high pay turun lebih banyak dari biasanya menjelang bonus analisis rotasi vertikal jalur simbol memanjang yang memperkuat potensi burst pola jam dingin 02 00 04 00 scatter sering bertahan lama sebelum akhirnya terkunci fs simulasi 3000 spin frekuensi wild grip muncul tinggi di pola malam hari reel 5 hyper active tanda bahwa sistem sedang mendorong momentum ke kanan analogi sungai tenang layar tanpa tumble yang justru menyimpan ledakan 2 3 putaran lagi frame gelap sesaat sinyal visual tipis sebelum scatter muncul berturut turut pola recovery wild ketika wild muncul setelah dead spin panjang sebagai pembalik keberuntungan mapping simbol rendah bagaimana low pay yang berulang bisa mengangkat probabilitas bonus reel bergerak serempak efek sinkronisasi singkat sebelum pre freespin sequence pola burst 3 lapisan ketika sistem memberikan tumble berjenjang yang mengarah ke ledakan utama