Brad Theilman, un neuroscienziato computazionale della Sandia, ha contribuito a scoprire che i computer neuromorfici ispirati alla natura, come quello mostrato qui, sono più bravi di quanto si pensasse a risolvere problemi matematici complessi.
I computer neuromorfici stanno rivoluzionando il calcolo scientifico: ispirati al cervello umano, risolvono equazioni complesse con un’efficienza senza precedenti, aprendo la strada a supercomputer più potenti ed energeticamente sostenibili
Modelli cerebrali applicati ai computer: risultati matematici impressionanti.
I computer neuromorfici, ispirati all’architettura del cervello umano, si stanno dimostrando sorprendentemente abili nel risolvere complessi problemi matematici che sono alla base delle sfide scientifiche e ingegneristiche.
In un articolo pubblicato su Nature Machine Intelligence (1), i neuroscienziati computazionali di Sandia Brad Theilman (2) e Brad Aimone (3) descrivono un nuovo algoritmo che permette all’hardware neuromorfico di affrontare le equazioni differenziali alle derivate parziali, o PDEs - il fondamento matematico per modellare fenomeni come la dinamica dei fluidi, i campi elettromagnetici e la meccanica strutturale.
I risultati mostrano che il calcolo neuromorfico non solo è in grado di gestire queste equazioni, ma lo fa con un’efficienza notevole. Il lavoro potrebbe aprire la strada al primo supercomputer neuromorfico al mondo, potenzialmente rivoluzionando il calcolo ad alta efficienza energetica per applicazioni legate alla sicurezza nazionale e oltre.
La ricerca è stata supportata dall’Ufficio della Scienza del DOE's attraverso i programmi Advanced Scientific Computing Research e Basic Energy Sciences, e dal programma Advanced Simulation and Computing della NNSA's.
Un approccio al calcolo scientifico ispirato al cervello
Le equazioni differenziali alle derivate parziali sono essenziali per simulare sistemi del mondo reale, dalla previsione dei modelli meteorologici alla modellazione del comportamento dei materiali sotto stress. Tradizionalmente, risolvere le PDEs richiede enormi risorse computazionali. I computer neuromorfici, tuttavia, offrono un approccio fondamentalmente diverso che assomiglia più da vicino al modo in cui il cervello elabora le informazioni.
«Stiamo appena iniziando ad avere sistemi computazionali che possono mostrare un comportamento simile all’intelligenza. Ma non assomigliano affatto al cervello, e la quantità di risorse che richiedono è, francamente, ridicola», ha detto il dottor Theilman.
Per decenni, gli esperti hanno creduto che i computer neuromorfici fossero più adatti a compiti come il riconoscimento di schemi o l’accelerazione delle reti neurali artificiali. Non ci si aspettava che questi sistemi eccellessero nella risoluzione di rigorosi problemi matematici come le PDEs, che sono tipicamente affrontati dai supercomputer tradizionali.
Ma per Aimone e Theilman, i risultati non erano sorprendenti. I ricercatori ritengono che il cervello stesso esegua costantemente complesse computazioni, anche se non ce ne rendiamo consapevolmente conto.
«Scegli qualsiasi tipo di compito di controllo motorio - come colpire una palla da tennis o far oscillare una mazza da baseball», ha detto Aimone. «Si tratta di computazioni molto sofisticate. Sono problemi a livello exascale che i nostri cervelli sono in grado di svolgere a costi estremamente ridotti».
Efficienza energetica per la sicurezza nazionale
Le implicazioni di questa ricerca sono particolarmente significative per la NNSA, che supervisiona la missione nazionale di deterrenza nucleare. I supercomputer all’interno del complesso delle armi nucleari richiedono enormi quantità di energia per simulare la fisica delle armi nucleari e di altri sistemi critici.
Il calcolo neuromorfico offre una via per ridurre drasticamente il consumo energetico mantenendo al contempo la potenza computazionale. Risolvendo le PDEs con un’efficienza ispirata al cervello, i sistemi neuromorfici stanno dimostrando di poter gestire simulazioni su larga scala con molta meno energia rispetto ai supercomputer convenzionali.
«È possibile risolvere problemi reali di fisica con una computazione simile a quella del cervello», ha detto Aimone. «È qualcosa che non ci si aspetterebbe, perché l’intuizione delle persone va nella direzione opposta. E, in effetti, quella intuizione è spesso sbagliata».
I ricercatori hanno affermato di immaginare un futuro in cui i supercomputer neuromorfici svolgano un ruolo centrale nella missione di Sandia di mantenere il mondo sicuro e protetto.
Una finestra sui segreti del cervello
La loro ricerca solleva anche domande affascinanti sulla natura dell’intelligenza e della computazione. L’algoritmo sviluppato da Theilman e Aimone mantiene forti somiglianze con la struttura e le dinamiche delle reti corticali nel cervello.
«Abbiamo basato il nostro circuito su un modello relativamente noto nel mondo della neuroscienza computazionale», racconta Theilman. «Abbiamo dimostrato che il modello ha un collegamento naturale ma non ovvio con le PDEs, e questo collegamento non era stato individuato fino ad ora - 12 anni dopo l’introduzione del modello».
I ricercatori ritengono che il calcolo neuromorfico possa aiutare a colmare il divario tra neuroscienza e matematica applicata, offrendo nuove intuizioni su come il cervello elabora le informazioni.
«Le malattie del cervello potrebbero essere malattie della computazione», ha detto il dottor Aimone. «Ma non abbiamo ancora una comprensione solida di come il cervello esegua le computazioni».
Se la loro intuizione è corretta, il calcolo neuromorfico potrebbe offrire indizi per comprendere meglio e trattare condizioni neurologiche come l’Alzheimer e il Parkinson.
Costruire il futuro del calcolo
Sebbene il calcolo neuromorfico sia ancora nelle sue fasi iniziali, la ricerca di Sandia sta gettando le basi per progressi trasformativi. Il team spera che il proprio lavoro ispiri una collaborazione con matematici applicati, neuroscienziati e ingegneri per esplorare tutto il potenziale di questa tecnologia.
«Se abbiamo già dimostrato di poter importare questo algoritmo di matematica applicata relativamente semplice ma fondamentale nel neuromorfico - esiste una formulazione neuromorfica corrispondente per tecniche di matematica applicata ancora più avanzate?» sostiene Theilman.
Mentre Sandia continua a far progredire il calcolo neuromorfico, i ricercatori sono ottimisti riguardo al suo potenziale per affrontare alcune delle sfide più urgenti del mondo. «Abbiamo un piede nella porta per comprendere le questioni scientifiche, ma abbiamo anche qualcosa che risolve un problema reale», ha concluso Theilman.
Riferimenti:
(1) Solving sparse finite element problems on neuromorphic hardware
(2) Brad Theilman
(3) Brad Aimone
Descrizione foto: MATEMATICA MENTALE - Brad Theilman, un neuroscienziato computazionale della Sandia, ha contribuito a scoprire che i computer neuromorfici ispirati alla natura, come quello mostrato qui, sono più bravi di quanto si pensasse a risolvere problemi matematici complessi. - Credit: Craig Fritz.
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: New research demonstrates potential for energy-efficient supercomputing