(poza biologiczne ograniczenia) fantazja czy rzeczywistość ? S Z T U C Z N Y M Ó Z G (poza biologiczne ograniczenia) fantazja czy rzeczywistość ? VII Sympozjum Fizyka w Ekonomii i Naukach Społecznych Lublin, 13 maja 2013 Wiesław Andrzej Kamiński Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej

Mózg homo sapiens sapiens najbardziej złożony układ Wszechświata Mózg homo sapiens sapiens najbardziej złożony układ Wszechświata? 100 miliardów neuronów 1 000 000 miliardów synaps

MODEL KOMPARTMENTOWY

(komórki Purkinjego) Erik de Schutter: 1998-2003 Użyto: Wierny model neuronu (komórki Purkinjego) Erik de Schutter: 1998-2003 Użyto: modelu Hodgkina-Huxleya •1600 kompartmentów •8021 modeli kanałów jonowych •10 typów różnych kanałów jonowych zależnych od napięcia •32000 równań różniczkowych •19200 dostrajanych parametrów •Opisu morfologii zrekonstruowanej za pomocą mikroskopu

PROJEKT BLUE BRAIN Politechnika Lozańska, Brain Institute Henry Markram

Faza I: struktury mikrokolumnowe kory nowej szczura („in silico”) Model zawiera: 10 000 morfologicznie złożonych neuronów i 30 000 000 dynamicznych synaps Symulacja kolumn z aktywnością zbliżoną do rzeczywistej („in vitro”)

faza I: kora nowa myszy kanał jonowy neuron kompartment 350/neuron •~1mm3 •6 warstw •> 50 klas morfologicznych •~340 typów morfologiczno- elektrycznych •~200 typów kanałów jonowych •10 000 neuronów •18 typów synaps •30 000 000 synaps 20/kompartment synapsa 3000/neuron

Kora nowa szczura BBP: faza I – „in silico” vs „in vitro” in silico

ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA 8192 procesorów 2TB współdzielonej pamięci 22.4 TFlop (w piku) Dedykowane algorytmy tworzenia połączeń międzyneuronalnych: typowo 8000 procesów. Symulacje sieci neuronów: typowo 8192 procesów. Algorytmy ewolucyjne dostrajające tysiące modelowanych neuronów do danych „in vitro”: typowo 2048 procesów.

Mira superkomputer (786 432 rdzeni, 8,26 pflops) projekt IBM                                 Mira superkomputer (786 432 rdzeni, 8,26 pflops) projekt IBM symulacja strukturalna mózgu homo sapiens

IBM Research w Almaden Lawrence Berkeley National Lab, pierwsza symulacja kory mózgu w czasie rzeczywistym 1 miliard aktywnych neuronów 10 miliardów pojedynczych uczących się synaps

Human Brain Project Henry Markram EC: 109 € 4-skrzyniowy Blue Gen ~10 tysięcy rdzeni ~10^13 Flops (~10 TFlops) ~10^12 B RAM (TBytes) Kolumna kory nowej szczura: 10 tysięcy (10^4) neuronów 30 milionów (10^7) synaps Human Brain Project Henry Markram EC: 109 € Mózg szczura: 200 milionów (10^8) neuronów 100 miliardów synaps Mózg homo sapiens sapiens 100 miliardów (10^11) neuronów ok. miliona miliardów (10^15) synaps 20 000 X Peta-HPC ~1 miliona rdzeni ~10^15 Flops (1 PFlops) ~10^14 B RAM (~100TB) 1 000 X Exa-HPC ~10^18 Flops (EFlops) ~10^17B RAM (~100PB)

„apetyt” na moce obliczeniowe „ZROZUMIEĆ” MÓZG „apetyt” na moce obliczeniowe pożądane 10^23 10^18 EFlops 1 s czasu biologicznego = pół dnia obliczeń symulowanie wybranych właściwości mózgu 10^21 ZFlops 1 s czasu biologicznego = kilka s obliczeń symulacja plastyczności całego mózgu 10^23 100 ZFlops 1 rok czasu biologicznego = 1 dzień obliczeń symulacja aktywności całego mózgu personalizacja modelu mózgu

Projekt SyNAPSE (DARPA) SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) cel: stworzenie technologii elektronicznej neuromorfologii o skali elementarnej struktury biologicznej mózgu nowy typ neurokomputera o funkcjach i architekturze mózgu zwierząt i ich inteligencji (szczura, kota, człowieka). HRL Laboratories Hewlett-Packard IBM Research (Dharmendra Modha)

element podstawowy (faza I, 2008-2011, 16 mln $): elektroniczne synapsy (skala nanometrowa) dostosowujące siłę połączeń (plastyczność neuronalna) integracja w chipie (faza II, do końca 2014 r.): podstawowy moduł (powtarzalny) architektura z 1 mln neuronów i 1-10 mld synaps/cm3

układ wielomodułowy (faza III, 2013-2020, 200 mln $): moduły o określonej funkcjonalności połączone w układ („mózg”) (skala makroskopowa) 100 mld neuronów 1-10 milionów mld synaps objętość: 2 litry I jeszcze Brain Initiative (USA, 108$, 2014) I jeszcze …

„ZROZUMIEĆ” MÓZG nowe narzędzie do „przekraczania granic”: modele mózgu i symulacje możliwość eksperymentowania na poziomie genetyczno-informacyjnym sztuczna ewolucja inteligencji: kolejne generacje mózgu mózg szczura, mózg homo sapiens …

Dziękuję za uwagę