Wywiad z profesorem Stevem Furberem na temat SpiNNakera i interdyscyplinarnych badań mózgu

Profesor Steve Furber jest badaczem i liderem grupy na Uniwersytecie w Manchesterze. Miał długą karierę jako informatyk i inżynier sprzętu. W ramach projektu Human Brain Project (HBP) zajmował się obszarem zainteresowania informatyką neuronową oraz był członkiem Rady ds. Nauki i Infrastruktury. Rozmawialiśmy o tym, jak te dyscypliny mogą pomóc nam lepiej zrozumieć ludzki umysł.

Nad czym aktualnie pracujsz?

Moja grupa na Uniwersytecie w Manchesterze zajmuje się głównie HBP w obszarze obliczeń neuronowych. Jesteśmy odpowiedzialni za SpiNNaker, jedną z dwóch wielkoskalowych platform obliczeń neuronowych otwarcie dostępnych dla społeczności europejskiej i poza nią, pod auspicjami HBP.

Co to jest SpiNNaker i do czego służy?

Pod wieloma względami SpiNNaker przypomina superkomputer. Ma milion bardzo małych procesorów. Jednak w przeciwieństwie do superkomputera, który zwykle ma bardzo wydajne procesory przetwarzające liczby, SpiNNaker ma wbudowane maleńkie procesory, podobne do tych, które można znaleźć w telefonie komórkowym. Komórki te są połączone wyspecjalizowaną tkanką łączną, która pozwala im osiągnąć bardzo wysoki stopień łączności, jaki istnieje między neuronami w mózgu. W SpiNNaker każdy z tych milionów procesorów może obsługiwać modele kilkuset neuronów, działających w rzeczywistym czasie biologicznym. Zatem model na SpiNNakerze zwykle działa tak szybko, jak modelowany system biologiczny.

To tak, jakbyś tworzył swego rodzaju cyfrowego bliźniaka mózgu, który pozwala ci przeprowadzać wszystkie te eksperymenty i testy?

Tak, w pewnym sensie tak. Oczywiście modele, których używamy w SpiNNakerze, są stosunkowo uproszczone w porównaniu do modeli biologicznych. Neuron biologiczny jest niezwykle złożoną komórką, a szczegółowe jego modelowanie wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. To, co robimy, opiera się na pracy pokoleń neuronaukowców obliczeniowych, definiując uproszczone abstrakcje neuronów biologicznych, których celem jest uchwycenie funkcji neuronów jako elementu przetwarzania informacji, ignorując jednocześnie większość szczegółów biologii komórki neuronowej. komórki nerwowe.

Jakie są zalety tej metody w porównaniu z innymi metodami badawczymi?

Zaletą jest to, że SpiNNaker umożliwia użytkownikowi budowanie modeli podsystemów mózgu na bardzo dużą skalę, które nadal zapewniają dość wysoki poziom wydajności porównywalny z samą biologią. Wykorzystano to w HBP do budowy modeli różnych podregionów mózgu, takich jak obwód podkorowy, móżdżek, zwoje podstawy itp. Powinienem teraz podkreślić, że nawet przy milionie procesorów nie jesteśmy w pobliżu wielkości pełnego ludzkiego mózgu. Optymistycznie rzecz biorąc, moglibyśmy modelować blisko 1 procent ludzkiego mózgu, a może 0,1 procent. Nie twierdzimy więc, że na SpiNNakerze możemy uruchomić pełne modele ludzkiego mózgu.

Jednak SpiNNaker pozwala użytkownikom badać hipotezy i teorie dotyczące działania mózgu. Ponieważ sposób, w jaki mózg funkcjonuje jako procesor informacji, pozostaje dla nauki tajemnicą, a jednym z największych wyzwań stojących przed neuronauką jest próba rozpoczęcia stosowania przekonujących wyjaśnień działania mózgu. Jednak dopóki takie wyjaśnienia nie będą dostępne, nauka będzie się rozwijać dzięki ludziom wysuwającym teorie i testującym je, a model obliczeniowy jest dobrym sposobem na przetestowanie teorii.

Jaki jest wpływ lub zaangażowanie HBP na Twoją działalność? Czy uważasz, że współpraca interdyscyplinarna tworzy bardziej produktywne środowisko pracy lub wyniki projektów?

Umieściliśmy HBP w bardzo szerokiej społeczności, która obejmuje inżynierów elektroników na naszym poziomie, neuronaukowców obliczeniowych, neuronaukowców laboratoryjnych i neurologów medycznych. Podczas budowania maszyny, która miałaby przyczynić się do badań nad mózgiem, bardzo pomocne było dotarcie do osób pracujących w tej dziedzinie. Wszystkie różne modele obszarów mózgu, które opisałem wcześniej, są wynikiem współpracy w ramach HBP, zarówno z neuronaukami obliczeniowymi, jak i laboratoryjnymi, a także oczywiście neuronaukowcami teoretycznymi lub ludźmi, którzy wystawiają hipotezy, że SpiNNaker jest dobrze przygotowany do testu. Sprawdzenie, czy teorie funkcjonowania mózgu można udowodnić za pomocą modeli wykorzystujących odpowiednie algorytmy w SpiNNakerze. Nawiązanie współpracy z grupami z HBP w ciągu 10 lat rozpoczęcia projektu było bardzo korzystne dla naszej pracy w odpowiednim czasie i było bardzo korzystne.

Posłuchaj rozszerzonej wersji tego wywiadu poniżej:

ZOBACZ TAKŻE: SpiNNaker nowej generacji obsługuje energooszczędne aplikacje AI