Velika večina računalnikov je že od 40. let prejšnjega stoletja zgrajena tako, da sta enoti za obdelavo in hrambo podatkov ločeni, izvajajo pa zaporedne matematične operacije.

TrueNorth, plod večletnega razvoja v konzorciju na čelu z IBM-om, po drugi strani poskuša posnemati biološki ustroj možganov sesalcev, kaže objava v znanstveni reviji Science.

IBM mu pravi kar "nevrosinaptični superračunalnik". Projekt je poimenovan SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics).

Vsak izmed milijona "nevronov" v čipu TrueNorth je povezan z 256 drugimi, tako kot medsebojne povezave ustvarjajo male sive celice, in na drugačen način hrani in obdeluje po njih potujoče podatke.

"V našem čipu so obdelava, spomin in komunikacija zelo tesno integrirani," je za BBC izjavil Dharmendra Modha, glavni avtor publikacije. Milijon "nevronov" je razporejenih v 4.096 nevrosinaptičnih jeder, ki vsako opravlja vse tri prej omenjene vloge.

"Brezmejno nadgrajevanje"
Na IBM-u trdijo, da ima čip še eno, izjemno pomembno novost. Ko ga postavimo zraven drugega tovrstnega čipa (ali več njih), se lahko brezšivno povezujejo med seboj in zmožnosti nadgrajujejo. Podjetje je tako predstavilo sistem s 16 povezanimi TrueNorthi, povezovanje pa naj bi bilo lahko neskončno. "Ne gre za 10- ali 15-odstotno izboljšanje," je za BBC povedal Modha. "Govorimo o izboljšanjih redov za redovi velikosti."

Namesto binarnih enic in ničel uporablja akcijske potenciale. Ker je arhitektura radikalno drugačna, je tudi programje zanjo treba napisati povsem na novo.

V IBM-u upajo, da bodo z razvojem programja prišle na dan tudi druge želene lastnosti teh čipov: učenje na podlagi izkušenj, enostavno prepoznavanje povezav, postavljanje hipotez in pomnjenje rezultatov. Denimo na humanoidnem robotu.

Prepoznavanje povezav in podob
Zmožnosti so IBM-ovci predstavili prek analize videoposnetka. En sam čip je v realnem času pregledoval posnetek. Uspešno in pravilno je ugotovil, kateri piksli na njem pripadajo pešcem, kolesarjem, avtomobilom in tovornjakom, poroča BBC. To je naloga, ki jo naši možgani zlahka opravijo, običajni računalniki pa se morajo zelo potruditi.

Tudi Google ima tehnologijo za prepoznavanje slik, denimo mačk, a zanje uporablja cele farme običajnih računalnikov.

Projekt (so)financira vojska
Desetine milijonov dolarjev je v projekt vložila DARPA, ameriška agencija za napredne obrambne raziskave. Ta financira tudi razvoj robotov, ki bi jih v prihodnosti lahko uporabili tudi za boj.

SyNAPSE ni sam
Skupina znanstvenikov s Stanforda je maja letos predstavila konkurenčni Neurogrid, ki prav tako posnema delovanje možganov. Neurogrid je ustvarila tako, da je na eno vezano ploščo namestila 16 čipov Neurocore, ki po njihovih trditvah simulirajo delovanje prav tako milijona nevronov, a tudi milijard sinaptičnih povezav med njimi. Isto nalogo - torej simuliranje delovanja možganov - opravlja 9.000-krat hitreje od običajnega računalnika in je obenem energijsko neprimerljivo učinkovitejši.

Projekt človeških možganov, ki ga sofinancira Evropska unija, pa poskuša delovanje človeških možganov v celoti simulirati na enem superračunalniku. Drugi podobni projekti vključujejo SpiNNaker in Movidius.