Hoy dia, Intel anunció la preparación de Pohoiki Springs, su último y más poderoso sistema de investigación neuromórfica que proporciona la capacidad computacional de 100 millones de neuronas. El sistema basado en la nube se pondrá a disposición de los miembros de la Comunidad de investigación neuromórfica de Intel (INRC), extendiendo su trabajo neuromórfico para resolver más grandes, problemas más complejos.

"Pohoiki Springs amplía nuestro chip de investigación neuromórfica Loihi en más de 750 veces, mientras funciona a un nivel de potencia inferior a 500 vatios. El sistema permite a nuestros socios de investigación explorar formas de acelerar las cargas de trabajo que se ejecutan lentamente hoy en día en arquitecturas convencionales. incluidos los sistemas informáticos de alto rendimiento (HPC), "dice Mike Davies, director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel.

Pohoiki Springs es un sistema de centro de datos montado en bastidor y es el sistema informático neuromórfico más grande de Intel desarrollado hasta la fecha. Integra 768 chips de investigación neuromórfica Loihi dentro de un chasis del tamaño de cinco servidores estándar.

Los procesadores Loihi se inspiran en el cerebro humano. Como el cerebro Loihi puede procesar ciertas cargas de trabajo exigentes hasta 1, 000 veces más rápido y 10, 000 veces más eficiente que los procesadores convencionales. Pohoiki Springs es el siguiente paso en la ampliación de esta arquitectura para evaluar su potencial para resolver no solo problemas de inteligencia artificial (IA), pero una amplia gama de problemas computacionalmente difíciles. Los investigadores de Intel creen que el paralelismo extremo y la señalización asincrónica de los sistemas neuromórficos pueden proporcionar ganancias de rendimiento significativas a niveles de energía dramáticamente reducidos en comparación con las computadoras convencionales más avanzadas disponibles en la actualidad.

En el mundo natural, incluso algunos de los organismos vivos más pequeños pueden resolver problemas computacionales notablemente difíciles. Muchos insectos, por ejemplo, puede rastrear visualmente objetos y navegar y evitar obstáculos en tiempo real, a pesar de tener cerebros con menos de 1 millón de neuronas.

Similar, El sistema neuromórfico más pequeño de Intel, Bahía de Kapoho, consta de dos fichas Loihi con 262, 000 neuronas y admite una variedad de cargas de trabajo de borde en tiempo real. Los investigadores de Intel e INRC han demostrado la capacidad de Loihi para reconocer gestos en tiempo real, leer braille con piel artificial novedosa, oriente la dirección utilizando puntos de referencia visuales aprendidos y aprenda nuevos patrones de olor, todo mientras consume decenas de milivatios de potencia. Estos ejemplos a pequeña escala han mostrado hasta ahora una excelente escalabilidad, con problemas más grandes que se ejecutan de manera más rápida y eficiente en Loihi en comparación con las soluciones convencionales. Esto refleja la escalabilidad de los cerebros que se encuentran en la naturaleza, desde insectos hasta cerebros humanos.

Con 100 millones de neuronas, Pohoiki Springs aumenta la capacidad neuronal de Loihi al tamaño del cerebro de un pequeño mamífero, un paso importante en el camino para soportar cargas de trabajo neuromórficas mucho más grandes y sofisticadas. El sistema sienta las bases para una autonomía, futuro conectado, lo que requerirá nuevos enfoques para el tiempo real, procesamiento dinámico de datos.

Los sistemas neuromórficos de Intel, como Pohoiki Springs, se encuentran todavía en la fase de investigación y no pretenden reemplazar los sistemas informáticos convencionales. En lugar de, proporcionan una herramienta para que los investigadores desarrollen y caractericen nuevos algoritmos inspirados en neurología para el procesamiento en tiempo real, resolución de problemas, adaptación y aprendizaje.

Los miembros de la INRC accederán y crearán aplicaciones en Pohoiki Springs a través de la nube utilizando el SDK Nx de Intel y componentes de software aportados por la comunidad.

Ejemplos de prometedor, Los algoritmos altamente escalables que se están desarrollando para Loihi incluyen:

• Satisfacción de restricciones:los problemas de satisfacción de restricciones están presentes en todas partes del mundo real, desde el juego de sudoku hasta la programación de aerolíneas, a la planificación de la entrega de paquetes. Requieren evaluar una gran cantidad de soluciones potenciales para identificar una o pocas que satisfagan restricciones específicas. Loihi puede acelerar estos problemas explorando muchas soluciones diferentes en paralelo a alta velocidad.
• Búsqueda de gráficos y patrones:todos los días, las personas buscan estructuras de datos basadas en gráficos para encontrar rutas óptimas y patrones que coincidan estrechamente, por ejemplo, para obtener direcciones de conducción o para reconocer rostros. Loihi ha demostrado la capacidad de identificar rápidamente los caminos más cortos en los gráficos y realizar búsquedas de imágenes aproximadas.
• Problemas de optimización:Las arquitecturas neuromórficas se pueden programar para que su comportamiento dinámico a lo largo del tiempo optimice matemáticamente objetivos específicos. Este comportamiento se puede aplicar para resolver problemas de optimización del mundo real, como maximizar el ancho de banda de un canal de comunicación inalámbrica o asignar una cartera de acciones para minimizar el riesgo a una tasa de rendimiento objetivo.

Acerca de la computación neuromórfica

Procesadores tradicionales de uso general, como CPU y GPU, son particularmente hábiles en tareas que son difíciles para los humanos, como cálculos matemáticos de alta precisión. Pero el papel y las aplicaciones de la tecnología se están expandiendo. De la automatización a la IA y más allá, existe una creciente necesidad de que las computadoras funcionen más como los humanos, procesamiento de datos no estructurados y ruidosos en tiempo real, mientras se adapta al cambio. Este desafío motiva arquitecturas nuevas y especializadas.

La computación neuromórfica es un replanteamiento completo de la arquitectura de la computadora desde abajo hacia arriba. El objetivo es aplicar los conocimientos más recientes de la neurociencia para crear chips que funcionen menos como las computadoras tradicionales y más como el cerebro humano. Los sistemas neuromórficos replican la forma en que se organizan las neuronas, comunicarse y aprender a nivel de hardware. Intel ve a Loihi y a los futuros procesadores neuromórficos definiendo un nuevo modelo de computación programable para atender la creciente demanda mundial de productos omnipresentes, dispositivos inteligentes.