Oggi, Intel ha annunciato la disponibilità di Pohoiki Springs, il suo ultimo e più potente sistema di ricerca neuromorfica che fornisce la capacità computazionale di 100 milioni di neuroni. Il sistema basato su cloud sarà messo a disposizione dei membri della Intel Neuromorphic Research Community (INRC), estendendo il loro lavoro neuromorfico per risolvere più grandi, problemi più complessi.

"Pohoiki Springs amplia il nostro chip di ricerca neuromorfica Loihi di oltre 750 volte, pur operando a un livello di potenza inferiore a 500 watt. Il sistema consente ai nostri partner di ricerca di esplorare modi per accelerare i carichi di lavoro che oggi vengono eseguiti lentamente su architetture convenzionali, compresi i sistemi di calcolo ad alte prestazioni (HPC), "dice Mike Davis, direttore del Neuromorphic Computing Lab di Intel.

Pohoiki Springs è un sistema montato su rack per data center ed è il più grande sistema di elaborazione neuromorfo di Intel sviluppato fino ad oggi. Integra 768 chip di ricerca neuromorfici Loihi all'interno di uno chassis delle dimensioni di cinque server standard.

I processori Loihi si ispirano al cervello umano. Come il cervello, Loihi può elaborare determinati carichi di lavoro impegnativi fino a 1, 000 volte più veloce e 10, 000 volte più efficiente dei processori convenzionali. Pohoiki Springs è il prossimo passo nel ridimensionamento di questa architettura per valutarne il potenziale per risolvere non solo i problemi di intelligenza artificiale (AI), ma una vasta gamma di problemi computazionalmente difficili. I ricercatori Intel ritengono che l'estremo parallelismo e la segnalazione asincrona dei sistemi neuromorfici possano fornire significativi miglioramenti delle prestazioni a livelli di potenza notevolmente ridotti rispetto ai computer convenzionali più avanzati disponibili oggi.

Nel mondo naturale anche alcuni dei più piccoli organismi viventi possono risolvere problemi computazionali straordinariamente difficili. Molti insetti, Per esempio, può tracciare visivamente gli oggetti e navigare ed evitare gli ostacoli in tempo reale, pur avendo un cervello con ben meno di 1 milione di neuroni.

Allo stesso modo, Il più piccolo sistema neuromorfo di Intel, Baia di Kapoho, comprende due chip Loihi con 262, 000 neuroni e supporta una varietà di carichi di lavoro edge in tempo reale. I ricercatori Intel e INRC hanno dimostrato la capacità di Loihi di riconoscere i gesti in tempo reale, leggere il braille utilizzando una nuova pelle artificiale, orientare la direzione utilizzando punti di riferimento visivi appresi e apprendere nuovi modelli di odori, il tutto consumando decine di milliwatt di potenza. Questi esempi su piccola scala hanno finora mostrato un'eccellente scalabilità, con problemi più grandi che funzionano più velocemente e in modo più efficiente su Loihi rispetto alle soluzioni convenzionali. Ciò rispecchia la scalabilità dei cervelli presenti in natura, dagli insetti al cervello umano.

Con 100 milioni di neuroni, Pohoiki Springs aumenta la capacità neurale di Loihi fino alle dimensioni di un cervello di piccolo mammifero, un passo importante nel percorso verso il supporto di carichi di lavoro neuromorfici molto più grandi e sofisticati. Il sistema pone le basi per un autonomo, futuro connesso, che richiederanno nuovi approcci al tempo reale, elaborazione dinamica dei dati.

I sistemi neuromorfici di Intel, come Pohoiki Springs, sono ancora in fase di ricerca e non intendono sostituire i sistemi informatici convenzionali. Anziché, forniscono uno strumento ai ricercatori per sviluppare e caratterizzare nuovi algoritmi di ispirazione neurologica per l'elaborazione in tempo reale, risoluzione dei problemi, adattamento e apprendimento.

I membri dell'INRC accederanno e creeranno applicazioni su Pohoiki Springs tramite il cloud utilizzando l'SDK Nx di Intel e componenti software forniti dalla comunità.

Esempi di promettenti, algoritmi altamente scalabili in fase di sviluppo per Loihi includono:

• Soddisfazione dei vincoli:i problemi di soddisfazione dei vincoli sono presenti ovunque nel mondo reale, dal gioco del sudoku agli orari delle compagnie aeree, alla pianificazione della consegna dei pacchi. Richiedono la valutazione di un gran numero di potenziali soluzioni per identificare quella o poche che soddisfano vincoli specifici. Loihi può accelerare tali problemi esplorando molte soluzioni diverse in parallelo ad alta velocità.
• Ricerca di grafici e modelli:ogni giorno, le persone cercano strutture di dati basate su grafici per trovare percorsi ottimali e modelli strettamente corrispondenti, ad esempio per ottenere indicazioni stradali o per riconoscere volti. Loihi ha dimostrato la capacità di identificare rapidamente i percorsi più brevi nei grafici ed eseguire ricerche approssimative di immagini.
• Problemi di ottimizzazione:Le architetture neuromorfe possono essere programmate in modo che il loro comportamento dinamico nel tempo ottimizzi matematicamente obiettivi specifici. Questo comportamento può essere applicato per risolvere problemi di ottimizzazione del mondo reale, come massimizzare la larghezza di banda di un canale di comunicazione wireless o allocare un portafoglio azionario per ridurre al minimo il rischio a un tasso di rendimento target.

Informazioni sull'informatica neuromorfa

Processori generici tradizionali, come CPU e GPU, sono particolarmente abili in compiti difficili per l'uomo, come calcoli matematici estremamente precisi. Ma il ruolo e le applicazioni della tecnologia si stanno espandendo. Dall'automazione all'intelligenza artificiale e oltre, c'è una crescente necessità che i computer operino più come gli umani, elaborare dati non strutturati e rumorosi in tempo reale, mentre ci si adatta al cambiamento. Questa sfida motiva architetture nuove e specializzate.

Il calcolo neuromorfico è un completo ripensamento dell'architettura del computer dal basso verso l'alto. L'obiettivo è applicare le ultime scoperte delle neuroscienze per creare chip che funzionino meno come i computer tradizionali e più come il cervello umano. I sistemi neuromorfi replicano il modo in cui i neuroni sono organizzati, comunicare e apprendere a livello hardware. Intel vede Loihi e i futuri processori neuromorfici definire un nuovo modello di elaborazione programmabile per soddisfare la crescente domanda mondiale di sistemi pervasivi, dispositivi intelligenti.