Výskumníci z Peking University a Chinese Academy of Sciences oznámili vývoj 40-nanometrového pamäťového čipu s integrovanou umelou neurónovou sieťou, ktorý podľa ich údajov dokáže modelovať zložité štruktúry mozgu v reálnom čase. Tím tvrdí, že zariadenie spája ukladanie dát aj výpočty v jedinom pamäťovom poli a pri rekonštrukcii zložitých povrchov mozgu pracuje za menej než pol sekundy. V porovnaní so systémami postavenými na grafickom procesore Nvidia A100 má byť podľa autorov 50- až 478-krát rýchlejšie.
Chinese scientists’ brain-mimicking chip ‘up to 478 times faster than Nvidia A100 GPU’.
Výsledok opísali v recenzovanej štúdii, ktorú vo štvrtok zverejnil časopis Science. Podľa autorov čip prekonáva dlhodobé výpočtové obmedzenia, ktoré doteraz sťažovali rýchle spracovanie komplikovaných modelov mozgových štruktúr. Vedúci autor Yang Yuchao z Peking University pre štátom riadený denník Guangming Daily uviedol, že čip dokáže presne zobrazovať záhyby mozgu pre medicínske použitie.
Praktický význam takéhoto riešenia je zrejmý najmä tam, kde rozhoduje rýchlosť a presnosť. Tím spája nový hardvér s možným využitím pri diagnostike a liečbe ochorení, ako je Alzheimerova choroba, pri rozvoji rozhraní medzi mozgom a počítačom a aj pri pomoci chirurgom. Yang zároveň naznačil, že v budúcnosti by mohli byť možné personalizované a dynamické digitálne dvojčatá mozgu.
Autori hovoria aj o hardvérovom základe pre reálny čas počas intraoperačnej neuronavigácie, teda navigačných systémov používaných pri operáciách, a pri skorom skríningu Alzheimerovej choroby či personalizovaných zásahoch. Zdroj však neuvádza, v akej fáze nasadenia sa technológia nachádza mimo laboratórneho overenia, preto zatiaľ ide predovšetkým o sľubný výskumný výsledok s možnými medicínskymi dôsledkami.
Čo je na tomto čipe nové
Podľa opisu tímu je podstatné to, že čip vykonáva ukladanie dát aj výpočty v jednom pamäťovom poli.
Snímka zobrazuje: Chinese scientists’ brain-mimicking chip ‘up to 478 times faster than Nvidia A100 GPU’.
Práve oddelenie pamäte a výpočtovej časti býva pri mnohých výpočtových úlohách brzdou, pretože dáta sa musia neustále presúvať medzi jednotlivými časťami systému. Ak sa tieto kroky podarí zlúčiť, výsledkom môže byť rýchlejšie spracovanie a nižšie oneskorenie.
V tomto prípade to výskumníci spájajú s integrovanou umelou neurónovou sieťou a s úlohou, ktorá je mimoriadne náročná na rýchlosť aj presnosť: modelovanie zložitých povrchov mozgu. Zdroj pritom uvádza konkrétne porovnanie so známym akcelerátorom Nvidia A100, ktorý sa bežne spája s náročnými výpočtami v oblasti umelej inteligencie.
Prečo je modelovanie mozgu náročné
Mozog má veľmi komplikovaný povrch s množstvom záhybov a jemných priestorových detailov.
Snímka zobrazuje: The breakthrough “opens up new possibilities for brain-computer interfaces and the diagnosis and treatment of brain diseases”, lead author of study.
Práve ich presná rekonštrukcia je dôležitá pri medicínskom zobrazovaní aj pri plánovaní zákrokov. Keďže ide o rozsiahle a zložité dáta, spracovanie môže byť výpočtovo náročné a pri bežných postupoch nemusí prebiehať dostatočne rýchlo na okamžité použitie.
Všeobecne platí, že ak sa podarí tieto modely vytvárať v reálnom čase, otvára to cestu k pohotovejšiemu rozhodovaniu. Práve na tento aspekt autori upozorňujú, keď tvrdia, že ich zariadenie dokáže rekonštrukciu zvládnuť za menej než pol sekundy. To je dôležité najmä v situáciách, kde sa výsledok nemá analyzovať dodatočne, ale priamo počas práce lekára alebo systému.
Možné využitie v medicíne a pri operáciách
Autori spomínajú viacero oblastí, v ktorých by nový čip mohol nájsť uplatnenie. Patrí medzi ne diagnostika a liečba Alzheimerovej choroby, skorý skríning, personalizované zásahy či intraoperačná neuronavigácia. V takomto prostredí je kľúčové, aby systém vedel rýchlo a presne pracovať s obrazom mozgu a jeho štruktúrami.
Zdroj zároveň spája technológiu s presným vykresľovaním mozgových záhybov pre medicínske použitie. Ak by sa podobné riešenia osvedčili aj v ďalšom vývoji a v klinickej praxi, mohli by lekárom pomôcť lepšie sa orientovať v zložitých anatomických detailoch. Samotná správa však nehovorí o konkrétnych nemocničných testoch ani o tom, kedy by sa technológia mohla dostať do bežného nasadenia.
Prepojenie s rozhraniami mozog–počítač
Tím tvrdí, že čip by mohol podporiť aj výkon rozhraní medzi mozgom a počítačom. Všeobecne ide o systémy, ktoré sa snažia zachytávať, spracúvať alebo interpretovať nervovú aktivitu a premieňať ju na použiteľné príkazy či modely. Pri takýchto technológiách je dôležité, aby hardvér zvládal rýchle výpočty bez veľkého oneskorenia.
Práve preto je dôležitý dôraz na prácu v reálnom čase. Ak hardvér dokáže rýchlo spracovať zložité mozgové štruktúry, môže to byť užitočné pre širší ekosystém neurotechnológií. Zdroj však pri tejto oblasti zostáva pri všeobecnom vyjadrení možností a neponúka bližšie technické detaily o konkrétnych rozhraniach alebo experimentoch.
Čo zatiaľ zostáva otvorené
Hoci autori hovoria o výraznom zrýchlení a možných medicínskych prínosoch, viacero otázok zostáva nezodpovedaných. Zo zdroja nie je jasné napríklad to, za akých presných podmienok prebehlo porovnanie s Nvidia A100, aké typy dát čip spracúval v jednotlivých testoch alebo ako by sa jeho výkon správal pri širšom klinickom nasadení.
Rovnako chýbajú podrobnosti o tom, ako ďaleko je technológia od praktického využitia v nemocniciach alebo komerčných systémoch. Zatiaľ teda ide o výsledok, ktorý pôsobí významne najmä na úrovni hardvérového výskumu. O tom, či sa jeho sľub pretaví do bežnej medicínskej praxe, rozhodnú až ďalšie overenia a nasadenie mimo výskumného prostredia.
Na poskytovanie tých najlepších skúseností používame technológie, ako sú súbory cookie na ukladanie a/alebo prístup k informáciám o zariadení. Súhlas s týmito technológiami nám umožní spracovávať údaje, ako je správanie pri prehliadaní alebo jedinečné ID na tejto stránke. Nesúhlas alebo odvolanie súhlasu môže nepriaznivo ovplyvniť určité vlastnosti a funkcie.
Funkčné
Vždy aktívny
Technické uloženie alebo prístup sú nevyhnutne potrebné na legitímny účel umožnenia použitia konkrétnej služby, ktorú si účastník alebo používateľ výslovne vyžiadal, alebo na jediný účel vykonania prenosu komunikácie cez elektronickú komunikačnú sieť.
Predvoľby
Technické uloženie alebo prístup je potrebný na legitímny účel ukladania preferencií, ktoré si účastník alebo používateľ nepožaduje.
Štatistiky
Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na štatistické účely.Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na anonymné štatistické účely. Bez predvolania, dobrovoľného plnenia zo strany vášho poskytovateľa internetových služieb alebo dodatočných záznamov od tretej strany, informácie uložené alebo získané len na tento účel sa zvyčajne nedajú použiť na vašu identifikáciu.
Marketing
Technické úložisko alebo prístup sú potrebné na vytvorenie používateľských profilov na odosielanie reklamy alebo sledovanie používateľa na webovej stránke alebo na viacerých webových stránkach na podobné marketingové účely.
