• 大数据和机器学习在商业智能和市场分析中发挥关键作用。
  • 随着城市化的加速,城市可持续发展和智能城市规划成为热点议题。
  • 网络安全威胁的增加迫使企业和个人加强数据保护措施。
  • 电动汽车的快速增长正在推动全球汽车产业的绿色转型。
  • 隐私保护和数据安全成为数字时代的重要议题。
  • 随着区块链技术的成熟,其在金融行业之外的应用逐渐增多。
  • 随着全球健康危机的持续,公共卫生体系的完善成为紧迫议题。
  • 电子商务的快速发展正在改变传统的零售模式和消费习惯。
  • 人工智能在医疗领域的应用为疾病诊断和治疗提供了新的解决方案。
  • 随着技术的发展,智能家居设备正在改变家庭生活方式。
  • 随着5G技术的推广,物联网和智能城市的发展迎来了新的机遇。
  • 生物技术在医药领域的应用为治疗复杂疾病提供了新的可能性。
  • 自动化和机器人技术在制造业中的应用提高了生产效率和安全性。
  • 远程工作模式的普及引发了对工作生活平衡和城市居住模式的新思考。
  • 人口老龄化趋势加剧,对养老服务和健康产业提出新要求。
  • 电动汽车的普及推动了能源行业的转型,减少了对化石燃料的依赖。
  • 移动支付的普及正在改变消费者的支付习惯。
  • 生物多样性的丧失引起了全球对自然保护的重视。
  • 智能家居设备使日常生活更加便捷,推动了居住环境的智能化。
  • 电动汽车市场的快速增长推动了全球能源结构的转型。
  • 全球健康危机凸显了加强公共卫生体系和国际卫生合作的紧迫性。
  • 5G网络的部署加速了物联网和智能科技的广泛应用。
  • 生物技术在医药领域的应用为治疗复杂疾病提供了新的可能性。
  • 全球健康危机促使各国加强公共卫生体系的建设和改革。
  • 生物多样性的丧失成为全球生态保护的紧迫问题。
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    神经元规模最大的类脑计算机诞生,与小鼠大脑神经元数量规模相当

    来源:北青网


    1.6米高的3个标准机柜并排而立,黑色的外壳给人酷酷的感觉,红色的信号灯不停闪烁,靠得近些似乎能听到里面脉冲信号飞速奔跑的声音……近日,浙江大学联合之江实验室共同成功研制我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机。

    这台类脑计算机包含792颗浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片,支持1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触,与小鼠大脑神经元数量规模相当,典型运行功耗只需要350至500瓦,同时它也是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机。

    众所周知,计算机最初的发展选择了以数值计算见长的冯·诺依曼架构,也就是以数字加减乘除的方式来进行信息架构。随着摩尔定律逐渐失效,冯·诺依曼架构带来的局限日益明显,存储墙、功耗墙、智能提升等问题,让当前计算机发展面临重大挑战。

    如何突破现有计算运行方式导致的计算机瓶颈?全球科学家们将目光瞄准到模仿生物大脑,通过模拟人脑结构与运算机制来发展新的计算技术。

    “类脑计算已被看作是解决人工智能等计算难题的重要路径之一。”研究团队负责人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲说,用硬件及软件模拟大脑神经网络的结构与运行机制,构造一种全新的人工智能系统,这种颠覆传统计算架构的新型计算模式,就是类脑计算。

    近年来,浙江大学聚焦人类智能与机器智能等核心领域,实施了被称为“双脑计划”的脑科学与人工智能会聚研究计划,希望借鉴脑的结构模型和功能机制,将脑科学的前沿成果应用到人工智能等研究领域,建立引领未来的新型计算机体系结构。2015年和2019年相继研制成功达尔文1代和达尔文2代类脑计算芯片。而这次的成果是将792颗我国自主产权的达尔文2代类脑计算芯片集成在3台1.6米高的标准服务器机箱中,形成了一台强大的机架式类脑计算机。

    那么,这种高效能低功耗是如何实现的呢?据项目研究骨干、副教授马德介绍,大脑神经元的工作机理是钾离子钠离子的流入流出导致细胞膜电压变化,从而传递信息。“可以简单理解为,一个神经元接受输入脉冲,导致细胞体的膜电压升高,当膜电压达到特定阈值时,会发出一个输出脉冲到轴突,并通过突触传递到后续神经元从而改变其膜电压,实现信息的传递。”马德说。

    他进一步解释说,这里很重要的一点是异步运行,也就是信号来的时候启动,没有信号就不运行。类脑芯片的工作原理就类似于生物的神经元行为,通过脉冲传递信号,这样就能实现高度并行,效率提升。

    有了硬件,还得有软件。据项目研究骨干金孝飞介绍,每颗芯片上有15万个神经元,每4颗芯片做成一块板子,若干块板子再连接起来成为一个模块。这台类脑计算机就这样像搭积木一样搭起来。

    科研人员为此专门研发了一个面向类脑计算机的类脑操作系统——DarwinOS,实现对类脑计算机硬件资源的有效管理与调度,支撑类脑计算机的运行与应用。项目研究骨干吕攀说:“目前达尔文类脑操作系统的功能任务切换时间达微秒级,可支持亿级类脑硬件资源管理。”

    目前,浙江大学与之江实验室的科研人员基于Darwin Mouse类脑计算机已经实现了多种智能任务。研究者将类脑计算机作为智能中枢,实现抗洪抢险场景下多个机器人的协同工作。同时,还用类脑计算机模拟了多个不同脑区,建立了丘脑外侧膝状核的神经网络模型,仿真了不同频率闪动的视觉刺激时该脑区神经元的周期性反应等。

    研究专家表示,随着达尔文芯片及其他硬件的不断迭代升级,体积缩小将指日可待。未来类脑计算机或将植入手机、机器人,产生新的智能服务体验。

    与硬件上的更新相比,如何让类脑计算机变得更聪明是下一步研究的重点。浙江大学和之江实验室的研究目标是,希望随着神经科学发展和类脑计算机的系统软件、工具链及算法的成熟,有朝一日能够让类脑计算机像冯·诺依曼架构计算机一样通用化,真正像大脑一样高效工作,与冯·诺依曼架构并存与互补去解决不同的问题。



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