El hardware de computadora diseñado para juegos 3D podría ser la clave para replicar el cerebro humano

Investigadores de la Universidad de Sussex han creado la simulación más rápida y con mayor eficiencia energética de una parte de un cerebro de rata utilizando hardware de computadora disponible.

El Dr. James Knight y el Profesor Thomas Nowotny de la Escuela de Ingeniería e Informática de la Universidad de Sussex han superado a una de las 50 mejores supercomputadoras al ejecutar simulaciones cerebrales utilizando su propio software GeNN y Unidades de Procesamiento de Gráficos (GPU).

Al desarrollar simuladores más rápidos y eficientes, los académicos esperan aumentar el nivel de comprensión de la función cerebral y, en particular, identificar cómo el daño a estructuras particulares en las neuronas puede conducir a déficits en la función cerebral.

Simuladores más rápidos y más avanzados podrían ayudar a mejorar la comprensión de los trastornos neurológicos al identificar las áreas del cerebro que causan las crisis epilépticas.

Los simuladores mejorados también podrían acelerar el progreso en el desarrollo de la IA: el software GeNN ya se está utilizando en la Universidad de Sussex para construir robots autónomos, incluidos los drones voladores, que pueden controlarse a través de cerebros de insectos simulados.

El profesor Nowotny, profesor de informática en la Universidad de Sussex, dijo: «En las últimas tres décadas, las computadoras se han vuelto drásticamente más poderosas.

En gran parte debido a nuestra capacidad para fabricar chips de computadora con componentes cada vez más pequeños que, a su vez, les permite funcione más rápido.

Este proceso ha chocado contra una pared y se ha vuelto mucho más difícil construir computadoras más rápidas sin emplear arquitecturas radicalmente diferentes.

Las GPU son una de esas arquitecturas y nuestro trabajo muestra que, a corto plazo, son un diseño competitivo para computación de alto rendimiento y tiene el potencial de hacer avances más allá de donde las CPU nos han llevado hasta ahora «.

La investigación involucró el uso del software GeNN propio del equipo para implementar y probar dos modelos computacionales de neurociencia establecidos.

Uno de un microcircuito cortical que consta de ocho poblaciones de neuronas y una red aleatoria equilibrada con plasticidad dependiente de la sincronización de picos, un proceso que ha demostrado ser fundamental para el aprendizaje biológico.

Una sola GPU pudo alcanzar velocidades de procesamiento hasta un 10% más rápidas de lo que es posible actualmente utilizando una supercomputadora o el sistema neuromórfico SpiNNaker.

Una máquina hecha a la medida desarrollada como parte del Proyecto Europeo del Cerebro Humano (HBP) de 1.000 millones de libras.

El equipo de la Universidad de Sussex también pudo lograr un ahorro de energía de 10 veces en comparación con las simulaciones de SpiNNaker o de supercomputadoras.

Avanzando, los académicos creen que la flexibilidad y el poder de las GPU significa que podrían desempeñar un papel clave en la creación de simuladores capaces de ejecutar modelos que comienzan a acercarse a la complejidad del cerebro humano.

El Dr. Knight, Investigador en Ciencias de la Computación de la Universidad de Sussex, dijo: «Aunque estamos muy lejos de tener la comprensión necesaria para construir modelos de todo el cerebro humano, nos estamos acercando al punto en el que las últimas supercomputadoras exascales tienen la capacidad de computación en bruto que se requeriría para simularlos.

Muchos de estos sistemas dependen de las GPU, por lo que estamos encantados con estos últimos resultados que muestran qué tan adecuadas son las GPU para las simulaciones cerebrales. Durante el próximo año esperamos extender nuestra trabaje en un modelo 50 veces más grande que en un sistema visual mono usando GPUs múltiples e interconectadas «.

Chris Emerson, jefe de ventas de educación superior e investigación en el Reino Unido e Irlanda en NVIDIA, dijo: «Estamos muy impresionados por el uso de la plataforma de computación NVIDIA AI para simulaciones cerebrales encabezadas por la Universidad de Sussex y nos alegramos de que estemos capaz de apoyar la investigación en la vanguardia de la neurociencia computacional, así como la IA «

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