IBM сообщила о разработке когнитивного компьютерного чипа, конструкция которого основана на нейроархитектуре мозга. Это устройство создано как часть SyNAPSE, проекта с долгосрочной задачей построения компьютера, способного решать задачи, простые для человеческого мозга, но затруднительные для традиционных компьютеров.

Компания также анонсировала программную архитектуру, позволяющую создавать приложения для таких «нейрочипов». «Мы не можем использовать язык из предыдущей эры, и должны были разработать новую модель программирования» – комментирует анонс руководитель проекта, доктор Драмендра Модха (Dharmendra S. Modha).

Основой будущих когнитивных компьютеров IBM являются миниатюрные нейросинаптические ядра. Эти элементы имитируют мозг и состоят из 256 нейронов (процессоров), 256 аксонов (памяти) и 64000 синапсов (коммуникационных соединений между нейронами и аксонами). В конечном итоге, инженеры IBM надеются построить когнитивный компьютер на 100 трлн синапсов.

Смоделировав такое устройство на ресурсах суперкомпьютеров Blue Gene, установленных в Национальных лабораториях Ливермора и Беркли, ученые смогли создать программную архитектуру, пригодную к использованию на реальных когнитивных компьютерах. Она базируется на мини-программах corelet – объектно-ориентированных абстракциях каждого нейросинаптического ядра. Соответственно, каждое из них имеет по 256 входов и выходов, при помощи которых ядра можно соединять между собой.

«Традиционная архитектура по своей природе последовательна, от памяти к процессору и обратно, – комментирует Модха – Наше решение напоминает набор блоков LEGO разной формы. Все corelet выполняют разные функции, и мы соединяем их вместе».

Например, при поиске лица в толпе, одна corelet может заниматься сравнением цветовых оттенков, а другая, контролировать форму носа, очертания нижней челюсти и т.п. Каждая из таких мини-программ сама по себе работает довольно медленно, но все они могут выполняться в параллельном режиме.

Это означает, что когнитивные компьютеры окажутся весьма полезными в приложениях, требующих распознавания образов или поиска с нечеткими условиями в огромных массивах неструктурированной информации – то, с чем плохо справляются компьютеры стандартной архитектуры.