IBM baseert chipontwerp op menselijk brein

De onderzoeksafdeling IBM Research heeft een nieuw computermodel onthuld dat gebaseerd is op het menselijke brein.

Het nieuws computersysteem van IBM is geïntroduceerd op de International Joint Conference on Neural Networks in de Verenigde Staten. Het ‘cognitive computing project’ is een nieuwe siliciumchiparchitectuur die geïnspireerd is door de functie en de compacte omvang van het brein.

Het model dat ze voorstellen breekt met de traditionele blauwdruk van opeenvolgende bewerkingen die de basis zijn van de traditionele Von Neumann-architectuur die een afzonderlijke processor en geheugen heeft.

Ze stipuleren dat de traditionele software en programmeertalen (Java of C++) ook niet zouden werken op dit soort chip omdat de architectuur zo fundamenteel verschilt. Het is imlmers samengesteld uit gedistribueerden, hooggeconnecteerde, asynchrone, parallelle, grootschalige cognitieve computerarchitecturen. Een hele mond vol.

Ondanks het fundamentele verschil is de doestelling gewoon een huidige uitdaging voor IBM, namelijk big data.

Het langetermijndoel voor Big Blue is van een chipplatform te ontwikkelen met 10 miljard neuronen en honderd biljoen synapsen. Heel het ding is kleiner dan twee liter in omvang en verbruikt een kilowatt, even veel als een microgolfoven.

Kort samengevat dient het brein als inspiratie voor de ontwikkeling van applicaties door gelijkaardige technieken en patronen te gebruiken die ook spelen in de menselijke waarneming, het menselijk handelen en de kennis.

Onderzoekers van IBM halen het voorbeeld aan van de menselijke ogen. Die kunnen per dag een terabyte aan gegevens verwerken. Een systeem dat de cortex nabootst, zou de weg vrijmaken voor brillen die blinden en slechtzienden kunnen helpen.

Door een platform te bouwen dat de bronnen nabootst van waar de meeste gegevens gegenereerd worden, opperen de wetenschappers dat “systemen gebouwd met deze chips kunnen data in realtime opvangen en analyseren dichter bij de plek waar de gegevens verzameld worden.

Uiteindelijk hopen de onderzoekers dat ze deze technologie kunnen integreren in apparaten zoals smartphones of auto’s om allerlei sensorgegevens te kunnen verzamelen en analyseren.