Новый китайский чип ускорил построение моделей головного мозга в сотни раз

Исследователи из Пекинского университета и Китайской академии наук разработали специализированный чип памяти, способный моделировать сложные структуры головного мозга в режиме реального времени. По словам авторов, новая разработка может найти применение в диагностике заболеваний мозга, создании интерфейсов «мозг — компьютер» и системах навигации при нейрохирургических операциях.

Созданный по 40-нанометровому технологическому процессу чип объединяет искусственную нейронную сеть непосредственно с аппаратной частью устройства. Благодаря этому он способен менее чем за полсекунды восстанавливать сложную складчатую поверхность коры головного мозга.

По данным исследователей, новая разработка выполняет эту задачу в 50–478 раз быстрее, чем системы, использующие графический процессор NVIDIA A100. Столь значительный прирост производительности обеспечивается вычислительной архитектурой, в которой хранение данных и вычисления происходят непосредственно в одном массиве памяти. Это позволяет избежать задержек, возникающих при постоянной передаче данных между памятью и вычислительным процессором.

Особенностью разработки стало использование фазопереходных мемристоров. Обычно постепенное изменение их проводимости считается недостатком, однако китайские учёные превратили это свойство в преимущество. Они задействовали его для выполнения вычислений, моделирующих динамические процессы в нейронных сетях, что позволило значительно повысить скорость обработки информации и одновременно снизить энергопотребление.

Разработка призвана решить одну из главных проблем современной нейровизуализации. Традиционные вычислительные системы испытывают серьёзные трудности при обработке огромных объёмов данных, необходимых для построения точной модели сильно изрезанной поверхности коры головного мозга. Более высокая скорость обработки может сделать такие технологии значительно более удобными для использования в медицинской практике, где врачам часто требуется получить результаты в кратчайшие сроки.

Руководитель исследования, профессор Пекинского университета Ян Юйчао, сообщил, что новый чип способен с высокой точностью восстанавливать структуру коры головного мозга для медицинских целей. По его словам, эта разработка открывает новые возможности для создания интерфейсов «мозг — компьютер», диагностики и лечения заболеваний нервной системы.

Учёный также отметил, что в будущем технология позволит создавать персонализированные динамические цифровые двойники головного мозга. Кроме того, разработанный чип может стать аппаратной основой для систем нейронавигации во время операций, раннего выявления Болезнь Альцгеймера и проведения индивидуализированного лечения.

Человеческий мозг имеет сложную систему извилин, значительно увеличивающих площадь поверхности коры и позволяющих разместить миллиарды нейронов внутри ограниченного объёма черепа. До настоящего времени построение столь подробных моделей требовало использования мощных вычислительных комплексов и занимало значительное время, что ограничивало применение подобных технологий в клинической практике.

Новая архитектура устраняет одно из главных ограничений традиционных компьютеров, в которых память и вычислительный процессор являются отдельными компонентами. Совмещение обеих функций в одном устройстве позволило уменьшить задержки при обработке данных и одновременно снизить энергопотребление.

В сопровождающем исследование комментарии специалисты Исследовательского центра Юлиха в Германии сравнили новый подход с переработкой сырого молока непосредственно на ферме вместо его перевозки на завод. По их мнению, выполнение вычислений непосредственно там, где хранятся данные, значительно повышает эффективность работы системы.

Авторы отмечают, что разработанная платформа обеспечивает высокоточную обработку информации с задержкой всего в несколько миллисекунд. Это открывает возможности для применения технологии в системах медицинской визуализации, робототехнике, интеллектуальных автономных устройствах и нейрохирургии, включая отслеживание состояния коры головного мозга в режиме реального времени во время операций и поддержку принятия клинических решений.