Osiągnięcia ludzkiego mózgu, zdolnego do przetwarzania danych z prędkością odpowiadającą eksaflopowi przy zużyciu jedynie 20 watów mocy, wciąż zadziwiają i inspirują naukowców do eksploracji granic możliwości komputerowych. Naukowcy z Australii podjęli wyzwanie zbudowania pierwszego na świecie superkomputera zdolnego do symulowania sieci neuronalnych tej skali. Projekt o nazwie DeepSouth, rozwijany przez Western Sydney University, ma stanowić przełom w dziedzinie badań nad sztuczną inteligencją oraz neurologią.

Zaplanowane uruchomienie DeepSouth na rok 2024 wyznacza nowy etap w poszukiwaniach efektywności obliczeniowej i energetycznej, naśladującej ludzki mózg. Urządzenie to ma osiągać zdumiewające 228 bilionów operacji synaptycznych na sekundę, co jest porównywalne z przewidywaną szybkością operacji naszego mózgu. To, w jaki sposób mózg radzi sobie z ogromnymi ilościami informacji przy tak niewielkim zużyciu energii, pozostaje jednym z największych pytaniom, na które naukowcy mają nadzieję znaleźć odpowiedź.

Jeśli uda się odkryć tajemnicę energooszczędności mózgu, otworzy to drzwi do stworzenia nadludzkiego mózgu cyborga, który przewyższałby nasze zdolności obliczeniowe. Taka technologia mogłaby radykalnie zmienić nasze pojmowanie działania mózgu i jego procesów.

Andre van Schaik, dyrektor Międzynarodowego Centrum Systemów Neuromorficznych na Western Sydney University, podkreśla, że postęp w zrozumieniu, jak mózg wykonuje obliczenia za pomocą neuronów, został ograniczony przez brak możliwości modelowania sieci neuronalnych na dużą skalę. „Symulowanie wzbogaconych sieci neuronowych na konwencjonalnych komputerach jest zbyt powolne i zbyt energochłonne" – mówi van Schaik, wyjaśniając potrzebę nowego podejścia. System DeepSouth ma ten stan rzeczy zmienić, otwierając nowe możliwości dla naukowców badających neurologię i inżynierów pragnących prototypować innowacje w dziedzinie AI.

Projekt DeepSouth stanowi tylko fragment szerszego pola badań nad maszynami zdolnymi do rywalizacji z ludzkim mózgiem. Taki postęp technologiczny ma potencjał nie tylko do przyspieszenia badań nad sztuczną inteligencją, ale także do wprowadzenia rewolucji w medycynie, informatyce i innych dziedzinach, które mogą skorzystać z zaawansowanych możliwości symulacji ludzkich procesów poznawczych.