News

00:00
Новости науки
Новости науки
...
News
17:53, 14 Feb

Машины, вдохновленные мозгом, лучше справляются с математикой, чем ожидалось

Нейроморфные компьютеры, имитирующие структуру мозга, научились решать сложные уравнения для физического моделирования, открывая путь к энергоэффективным суперкомпьютерам

Brain inspired machines are better at math than expected | ScienceDaily
sciencedaily.com
sciencedaily.com

Short Summary

Исследователи из Национальных лабораторий Сандии разработали алгоритм, позволяющий нейроморфным компьютерам эффективно решать уравнения в частных производных (УЧП) — математическую основу для моделирования физических явлений, от гидродинамики до электромагнитных полей. Этот прорыв, ранее считавшийся возможным только для энергоёмких суперкомпьютеров, демонстрирует неожиданную вычислительную мощь архитектуры, вдохновлённой мозгом.

Традиционно решение УЧП требует огромных вычислительных ресурсов, но нейроморфные системы обрабатывают информацию принципиально иным, более эффективным способом, напоминающим работу нейронных сетей мозга. Исследователи Брэд Тилман и Брэд Аймон не были удивлены результатом, указывая, что человеческий мозг ежедневно выполняет исключительно сложные вычисления (например, при моторном контроле), потребляя при этом минимальную энергию.

Это открытие имеет серьёзные последствия для национальной безопасности, особенно для Национальной администрации по ядерной безопасности, чьи суперкомпьютеры потребляют огромное количество энергии для моделирования ядерных систем. Нейроморфные суперкомпьютеры могут значительно сократить энергопотребление. Кроме того, исследование углубляет понимание того, как мозг выполняет вычисления, и в перспективе может помочь в изучении неврологических заболеваний, таких как Альцгеймер и Паркинсон.

Key Takeaways
Прорыв в решении УЧП

Нейроморфные системы впервые эффективно решили уравнения в частных производных — основу физического моделирования

Энергетическая эффективность

Технология предлагает путь к созданию мощных суперкомпьютеров с радикально низким энергопотреблением

Связь с работой мозга

Алгоритм основан на модели кортикальных сетей, что помогает понять, как мозг выполняет сложные вычисления

Применение для национальной безопасности

Технология особенно актуальна для моделирования ядерных систем, где сегодня требуются энергоёмкие суперкомпьютеры

Text generated using AI

нейробиология, энергоэффективность, нейроморфные вычисления, уравнения в частных производных, суперкомпьютеры, моделирование физических процессов
1

Recommendations on the topic

Comments

Golos Nauki Logo
Home page
Support Project
Sections
Быстрый доступ
  • Author's interview
  • Video Abstracts
Sponsor
* is not an advertisement
Presentation
Information

    Phone: 8 (800) 350 17-24email: office@golos-nauki.ru
    Sign Up
    Новости наукиNews Feed
    Other News