国内首个100亿规模“神经元”人脑模拟器诞生
近日,国内初创企业西井科技宣布其100亿规模“神经元”人脑模拟器诞生。
该人脑模拟器被命名为“westwell brain”(西井大脑),西井科技称其是目前公开已知的模拟“神经元”数量最多的人脑模拟器,也是目前唯一由硬件设计完成的人脑模拟器。
西井科技是一家成立刚刚一年的企业,也是一间专注研究neuromorphic仿脑神经形态工程的商业试验室。实验室由西井科技首席科学家汪润春带领,汪润春是西悉尼大学生物医学工程与神经科学学科博士后,在人脑神经元网络领域有着多年的研究。在之前的研究中,汪润春使用了一种新的延迟自适应算法,可以应用于包括fpga实现和混合/模拟信号超大规模集成电路,实现类人脑神经元网络的处理方式。该研究的优势在于低功耗和低成本,且独具实时学习能力,极大提升运算速度。这次,西井科技主要是将汪润春的研究成果产品化。目前,西井科技的团队成员在20人。
要了解上海西井科技如何研制出100亿规模“神经元”人脑模拟器,就必须对神经元有所了解。
人类大脑有一千亿个神经细胞,彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。神经元在接受到某种信息的“激励”后,就会产生一个电脉冲,神经元在受到强激励的时候会产生大量的脉冲,以至于不断间隔产生大量脉冲,而当频繁的激励过程会被神经元细胞对信号的刺激适应,那么每次的放电间隔会越来越少,从而慢慢降低自己的功耗。在神经生理学上,神经细胞重复地从事一件事情,同时相互间反射,就会自动建立起一种长期稳定的联系。
在人类思维产生,学习新生事物的过程中,大脑皮层中的神经元细胞也正在进行信息的交互,如同电闪雷鸣一样释放着电脉冲,大脑每一块扇形区域的“咆哮”,正对应于身体的不同器官,对于各种图像、听觉、逻辑、语言等做出反应。
西井科技正是通过使用电路去直接模拟人类的“神经元”形态,建立起神经网络中“神经元”与“神经元”之间的连接,通过依靠这些“神经元”来处理信息,用脉冲spike来传递信息,创造连接了拥有100亿神经元的神经网格来模拟人类大脑的运行方式。
具体来说,西井科技使用了硬件平台模拟人类“神经元”。该硬件平台内含有80个“神经引擎”(neural engine),每个“神经引擎”含有512k个“神经核”(neural core),每个“神经核”(neural core)含有256个“神经元”。每个“神经引擎”含有128m神经元,每个“神经元”最多可以连接到13.5k个“神经元”。因此,每块硬件就含有51.2亿个“神经元”,整个模拟器就拥有了超过100亿“神经元”。
westwell brain人脑模拟器的实时演示视频
“westwell brain”与google“人脑模拟器”的区别
2012年,google的科学家曾通过将1.6万片电脑处理器(cpu)连接起来,创造了一个拥有 10 亿多条神经元连接的神经网络。
从模拟“神经元”的数量级上看,“westwell brain”模拟的“神经元”数量为google“人脑模拟器”的10倍,是目前世界上在最小体积单位上实现最多神经元数量的人脑模拟器。
而两者最本质的区别在于,“westwell brain”已完全摆脱了冯诺依曼计算机结构,使用的是电路模拟“神经元”的方法,而google“人脑模拟器”却仍使用了1.6万片电脑处理器(cpu)连接。
据西井科技首席科学家汪润春博士介绍:冯诺依曼理论主要核心为数字计算机的数制采用二进制,即0和1;同时,计算机是按照程序顺序执行,也就是所谓的“串联”。而真正的人脑神经元模式则为“并联”,这就是为什么,人类可以同步将诸如视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”的能力等自然结合完成相关“任务”。
比如:当一个人面前同时出现了一本杂志与一份报纸,普通正常人会在一瞬间立即完成对杂志与报纸的这两者属性的基本判断,这就是由于我们大脑内视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”的能力一瞬间“并行”作用的结果。而这与冯诺依曼理论的“串联”有完全的不同。
再举个例子:斯坦福计算机视觉实验室的李飞飞教授在2015年的ted演讲中播放了几幅猫的照片,有正常角度拍摄的,也有猫咪躲在沙发后只露出头的照片,李教授表示这些所有猫的照片都能被3岁的孩子辨认出,但计算机技术目前还在努力争取完全“识别”。这也是一个很好诠释“并联”与“串联”、人脑与计算机差异的例子。
那么“westwell brain”能模拟出类似人脑的“并联”结构的理论依据是什么?
汪润春博士给出了答案。他说西井科技的理论基础是神经形态工程学(neuromorphic engineering)。这是一个新兴的交叉学科领域,它将工程技术方法与神经科学研究融合在一起,从分子、细胞、神经网络直至认知和行为学的层面来研究神经系统的构成及其工作机制。
该学科的奠基人之一便是在上世纪80年代末提出类脑研究的美国科学家carver mead。carver mead曾提出:运用包含虚拟电路的超大规模集成电路系统来模仿在人类神经系统中存在的神经生物构造,跳脱出原有的计算机模式,开发出能够利用简单、可靠、快速且低能耗运算设备的随机行为的新技术,破译大脑活动信息,理解人的思维,由此实现全新意义上的人机交互。
“westwell brain”的真正价值
“westwell brain”作为全球首台100亿“神经元”人脑模拟器,对未来人类了解脑、保护脑、创造“脑”将具有积极广泛和深远的意义。
西井科技ceo谭黎敏表示:"westwell brain”支持目前世界神经形态研究领域最常用的软件“pynn interface",该软件被神经形态领域科学家普遍使用开展神经形态相关研究。同时,“westwell brain”也是目前世界上唯一可以商用化的人脑模拟器。
目前,世界脑科学研究领域的三大方向为:
(1)阐明脑功能:也就是研究产生感知、情感和意识的脑区结构和功能(功能定位、认知、运动、情感、学习,思维、直觉、自我意识),研究脑通讯功能(语言信息在脑神经网络中表达的机制,人类获得语言能力的过程、语言、思想和智力之间的关系);
(2)征服脑疾患:研究控制脑发育和衰老过程(识别与发育及脑分化相关的基因家族、发展调节脑发育和分化的技术手段,促进人类大脑健康发育和防止发育异常,控制人脑衰老),研究控制脑发育和衰老过程(识别与发育及脑分化相关的基因家族、发展调节脑发育和分化的技术手段,促进人类大脑健康发育和防止发育异常,控制人脑衰老);
(3)开发出类脑芯片和类脑超级计算机:发展脑型器件和结构,设计和开发脑型信息产生和处理系统(支持人类机能的机器人系统)。
而“westwell brain”就像一个工具一样,未来可以支持其他科学家去了解脑、保护脑、创造“脑”。比如:“westwell brain”可以通过接受医学上大脑神经元脉冲放电数据,通过直观方式呈现人脑的脉冲形态,以帮助人类更清晰更直观的研究人脑的一些诸如帕金森氏综合症、阿兹海默症等症状,同时采集药理或治疗方案数据,反镭大脑仿真模拟器,来检验药物及治疗的作用区域及效果。还可以为未来治愈由脑部神经元造成的疾病以及神经性受损创伤后的术后康复等提供新的、更科学的治疗方法。
除了人脑模拟器,西井科技还在研发一种完全跳脱于冯诺依曼结构的神经形态的芯片结构即模拟人脑神经元工作原理而制造出的芯片,它既具备人脑的学习能力,又具备强大的特定运算能力,仅需一块邮票大小的芯片,就能模仿人类大脑在短时间内处理海量的感官信息。
该人脑模拟器被命名为“westwell brain”(西井大脑),西井科技称其是目前公开已知的模拟“神经元”数量最多的人脑模拟器,也是目前唯一由硬件设计完成的人脑模拟器。
西井科技是一家成立刚刚一年的企业,也是一间专注研究neuromorphic仿脑神经形态工程的商业试验室。实验室由西井科技首席科学家汪润春带领,汪润春是西悉尼大学生物医学工程与神经科学学科博士后,在人脑神经元网络领域有着多年的研究。在之前的研究中,汪润春使用了一种新的延迟自适应算法,可以应用于包括fpga实现和混合/模拟信号超大规模集成电路,实现类人脑神经元网络的处理方式。该研究的优势在于低功耗和低成本,且独具实时学习能力,极大提升运算速度。这次,西井科技主要是将汪润春的研究成果产品化。目前,西井科技的团队成员在20人。
要了解上海西井科技如何研制出100亿规模“神经元”人脑模拟器,就必须对神经元有所了解。
人类大脑有一千亿个神经细胞,彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。神经元在接受到某种信息的“激励”后,就会产生一个电脉冲,神经元在受到强激励的时候会产生大量的脉冲,以至于不断间隔产生大量脉冲,而当频繁的激励过程会被神经元细胞对信号的刺激适应,那么每次的放电间隔会越来越少,从而慢慢降低自己的功耗。在神经生理学上,神经细胞重复地从事一件事情,同时相互间反射,就会自动建立起一种长期稳定的联系。
在人类思维产生,学习新生事物的过程中,大脑皮层中的神经元细胞也正在进行信息的交互,如同电闪雷鸣一样释放着电脉冲,大脑每一块扇形区域的“咆哮”,正对应于身体的不同器官,对于各种图像、听觉、逻辑、语言等做出反应。
西井科技正是通过使用电路去直接模拟人类的“神经元”形态,建立起神经网络中“神经元”与“神经元”之间的连接,通过依靠这些“神经元”来处理信息,用脉冲spike来传递信息,创造连接了拥有100亿神经元的神经网格来模拟人类大脑的运行方式。
具体来说,西井科技使用了硬件平台模拟人类“神经元”。该硬件平台内含有80个“神经引擎”(neural engine),每个“神经引擎”含有512k个“神经核”(neural core),每个“神经核”(neural core)含有256个“神经元”。每个“神经引擎”含有128m神经元,每个“神经元”最多可以连接到13.5k个“神经元”。因此,每块硬件就含有51.2亿个“神经元”,整个模拟器就拥有了超过100亿“神经元”。
westwell brain人脑模拟器的实时演示视频
“westwell brain”与google“人脑模拟器”的区别
2012年,google的科学家曾通过将1.6万片电脑处理器(cpu)连接起来,创造了一个拥有 10 亿多条神经元连接的神经网络。
从模拟“神经元”的数量级上看,“westwell brain”模拟的“神经元”数量为google“人脑模拟器”的10倍,是目前世界上在最小体积单位上实现最多神经元数量的人脑模拟器。
而两者最本质的区别在于,“westwell brain”已完全摆脱了冯诺依曼计算机结构,使用的是电路模拟“神经元”的方法,而google“人脑模拟器”却仍使用了1.6万片电脑处理器(cpu)连接。
据西井科技首席科学家汪润春博士介绍:冯诺依曼理论主要核心为数字计算机的数制采用二进制,即0和1;同时,计算机是按照程序顺序执行,也就是所谓的“串联”。而真正的人脑神经元模式则为“并联”,这就是为什么,人类可以同步将诸如视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”的能力等自然结合完成相关“任务”。
比如:当一个人面前同时出现了一本杂志与一份报纸,普通正常人会在一瞬间立即完成对杂志与报纸的这两者属性的基本判断,这就是由于我们大脑内视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”的能力一瞬间“并行”作用的结果。而这与冯诺依曼理论的“串联”有完全的不同。
再举个例子:斯坦福计算机视觉实验室的李飞飞教授在2015年的ted演讲中播放了几幅猫的照片,有正常角度拍摄的,也有猫咪躲在沙发后只露出头的照片,李教授表示这些所有猫的照片都能被3岁的孩子辨认出,但计算机技术目前还在努力争取完全“识别”。这也是一个很好诠释“并联”与“串联”、人脑与计算机差异的例子。
那么“westwell brain”能模拟出类似人脑的“并联”结构的理论依据是什么?
汪润春博士给出了答案。他说西井科技的理论基础是神经形态工程学(neuromorphic engineering)。这是一个新兴的交叉学科领域,它将工程技术方法与神经科学研究融合在一起,从分子、细胞、神经网络直至认知和行为学的层面来研究神经系统的构成及其工作机制。
该学科的奠基人之一便是在上世纪80年代末提出类脑研究的美国科学家carver mead。carver mead曾提出:运用包含虚拟电路的超大规模集成电路系统来模仿在人类神经系统中存在的神经生物构造,跳脱出原有的计算机模式,开发出能够利用简单、可靠、快速且低能耗运算设备的随机行为的新技术,破译大脑活动信息,理解人的思维,由此实现全新意义上的人机交互。
“westwell brain”的真正价值
“westwell brain”作为全球首台100亿“神经元”人脑模拟器,对未来人类了解脑、保护脑、创造“脑”将具有积极广泛和深远的意义。
西井科技ceo谭黎敏表示:"westwell brain”支持目前世界神经形态研究领域最常用的软件“pynn interface",该软件被神经形态领域科学家普遍使用开展神经形态相关研究。同时,“westwell brain”也是目前世界上唯一可以商用化的人脑模拟器。
目前,世界脑科学研究领域的三大方向为:
(1)阐明脑功能:也就是研究产生感知、情感和意识的脑区结构和功能(功能定位、认知、运动、情感、学习,思维、直觉、自我意识),研究脑通讯功能(语言信息在脑神经网络中表达的机制,人类获得语言能力的过程、语言、思想和智力之间的关系);
(2)征服脑疾患:研究控制脑发育和衰老过程(识别与发育及脑分化相关的基因家族、发展调节脑发育和分化的技术手段,促进人类大脑健康发育和防止发育异常,控制人脑衰老),研究控制脑发育和衰老过程(识别与发育及脑分化相关的基因家族、发展调节脑发育和分化的技术手段,促进人类大脑健康发育和防止发育异常,控制人脑衰老);
(3)开发出类脑芯片和类脑超级计算机:发展脑型器件和结构,设计和开发脑型信息产生和处理系统(支持人类机能的机器人系统)。
而“westwell brain”就像一个工具一样,未来可以支持其他科学家去了解脑、保护脑、创造“脑”。比如:“westwell brain”可以通过接受医学上大脑神经元脉冲放电数据,通过直观方式呈现人脑的脉冲形态,以帮助人类更清晰更直观的研究人脑的一些诸如帕金森氏综合症、阿兹海默症等症状,同时采集药理或治疗方案数据,反镭大脑仿真模拟器,来检验药物及治疗的作用区域及效果。还可以为未来治愈由脑部神经元造成的疾病以及神经性受损创伤后的术后康复等提供新的、更科学的治疗方法。
除了人脑模拟器,西井科技还在研发一种完全跳脱于冯诺依曼结构的神经形态的芯片结构即模拟人脑神经元工作原理而制造出的芯片,它既具备人脑的学习能力,又具备强大的特定运算能力,仅需一块邮票大小的芯片,就能模仿人类大脑在短时间内处理海量的感官信息。
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- 编辑:崔雪莉
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