ადამიანის ტვინის მიბაძვა ახალი თაობის სპეციალურად შექმნილი კომპიუტერებით

დღეს ადამიანის ტვინის არქიტექტურით შთაგონებული სპეციალურად შექმნილი კომპიუტერები შთამბეჭდავი წარმადობით კიდევ ერთი ნაბიჯით უახლოვდება ადამიანის ტვინის ნერვული ქსელის რეალურ დროში სიმულაციას.

რა არის სუპერკომპიუტერი?

სუპერკომპიუტერი მარტივად შეიძლება განისაზღვროს, როგორც მასიურად პარალელური პროცესორების, მაღალი წარმადობის ვექტორული პროცესორებისა და კომპიუტერული კლასტერებისგან შედგენილი სისტემა (ყველა კომპონენტის არსებობა აუცილებელი არ არის). სუპერკომპიუტერებმა მეცნიერებაში ისეთი ახალი მეთოდოლოგიების ჩამოყალიბებას შეუწყო ხელი, როგორიცაა ექსპერიმენტისა და გამოთვლის შემაერთებელი გამოთვლითი მეცნიერება.

დღეს სუპერკომპიუტერებს 1 წამში ასეულობით ტრილიონი ოპერაციის შესრულება შეუძლია. პირადი მოხმარების კომპიუტერებს ზოგადი დანიშნულების კომპიუტერები (general-purpose computer) ეწოდება.

ადამიანის ტვინის ნერვული ქსელის მიბაძვა

ტვინის ნერვული ქსელის მიბაძვისთვის სპეციალურად დამზადებული კომპიუტერები უკვე იწყებს ტვინის სიმულაციაზე მომუშავე სუპერკომპიუტერების მსგავს შედეგთა მიღებას. Frontiers in Neuroscience-ის ჟურნალში გამოქვეყნებული კვლევის მიხედვით, SpiNNaker-ის სახელწოდების ახალმა კომპიუტერმა სიჩქარისა და ენერგოეფექტიანობის ტესტებში ტრადიციული სუპერკომპიუტერების შედეგს განსაკუთრებით ენერგოეფექტიანობის მხრივ გადააჭარბა. კვლევის ძირითადი მიზანია ტვინის ნერვული აქტივობის ცოდნის გაზრდა და ეპილეფსიისა და ალცჰაიმერის მსგავსი დაავადებების შესახებ უფრო ფართო ინფორმაციის მიღება.

კვლევის ავტორმა და გერმანიის Julich-ის კვლევითი ცენტრის თეორიული ნეიროანატომიის ჯგუფის ხელმძღვანელმა Dr. Sacha van Albada-მ განაცხადა: „SpiNNaker-ს კორტექსის ფენის (ტვინის გარეთა ფენა, რომელიც გრძნობებიდან მიღებულ ინფორმაციას ამუშავებს) დეტალური ბიოლოგიური მოდელის შექმნა შეუძლია. ამ გზით უფრო ფართო, დეტალური შედეგების მიღებით მოწინავე რობოტიკის კვლევებს შეიძლება დაეხმაროს.“ ასე აღნიშნა მან.

ადამიანის ტვინი

ადამიანის ტვინი შედგება 100 მილიარდი ნეირონისგან (ტვინის უჯრედისგან), რომლებიც ერთმანეთთან მრავალ კავშირს ქმნის. თუ ადამიანის ტვინს დიდ ტყედ წარმოვიდგენთ, ყოველი ხე ნეირონია, ხოლო უჯრედებს შორის კავშირების რაოდენობა ამ ხეების ფოთლების რაოდენობის ტოლია. ამ სახით ადამიანის ტვინი სამყაროს ყველაზე კომპლექსურ სტრუქტურად შეიძლება ჩაითვალოს. დღეს ამ უჯრედების ურთიერთქმედებისა და ქცევის მიხედვით ვიცით, ტვინის რომელი ნაწილი სხეულის რომელ ფუნქციაზეა პასუხისმგებელი. თუმცა ბოლომდე არ გარკვეულა, როგორ იქცევა ნერვული აქტივობა ქცევად, მაგალითად აზრი კუნთის მოძრაობად, ან როგორ ინახება ინფორმაცია.

ამ სფეროს საუკეთესო სიმულაციის პროგრამებითა და ყველაზე სწრაფი სუპერკომპიუტერებით ტვინის მხოლოდ 1%-ის სიმულაციაა შესაძლებელი.

ევროპული ადამიანის ტვინის პროექტის კვლევის მიხედვით, დღევანდელი სუპერკომპიუტერი ადამიანის ტვინის მიერ 1 წამში შესრულებულ ოპერაციას რამდენიმე წუთში ასრულებს. სწავლის მსგავსი პროცესები საათებსა და კვირებს შეიძლება მოითხოვდეს; ამიტომ პრობლემისთვის სპეციფიკური კომპიუტერული არქიტექტურის შერჩევა მეტად მნიშვნელოვანია.

ახალი თაობის სპეციალური კომპიუტერის, SpiNNaker-ის, განვითარების პროცესი

ადამიანის ტვინის პროექტის ფარგლებში 15 წელზე მეტხანს განვითარებული SpiNNaker სპეციალურად შექმნილი კომპიუტერია, რომელიც დაახლოებით ნახევარი მილიონი მარტივი პროცესორისა და 600 პლატისგან შედგება და საკუთარი პროგრამით მუშაობს. SpiNNaker-ის მუშაობის პრინციპს ციფრულ ნეირომორფულ გამოთვლასაც უწოდებენ და ის კლასიკური სუპერკომპიუტერებისგან განსხვავდება. ნერვული პროცესების გამოთვლისას ამ სფეროს ერთ-ერთ საუკეთესო NEST სუპერკომპიუტერთან ძალიან ახლოს მყოფი შედეგები მიიღო. თუმცა ამ ანალიზში მხოლოდ 6 პლატა, ანუ SpiNNaker-ის სრული სიმძლავრის დაახლოებით 1%, გამოიყენეს. მკვლევრები ფიქრობენ, რომ პროგრამისა და პლატების განვითარებით წარმადობა მნიშვნელოვნად გაიზრდება.

შედეგად,მიუხედავად იმისა, რომ კომპიუტერებს გარკვეული ოპერაციების ძალიან სწრაფად შესრულება შეუძლია, მხოლოდ ერთი ადამიანის ტვინის სირთულისა და უნარების მისაღწევადაც კიდევ დიდი განვითარება სჭირდება. ამიტომ კლინიკური გადაწყვეტილების (ექიმის მიერ მკურნალობის არჩევის) მსგავს საკითხებში ჯერ ძალიან სუსტია. თუმცა SpiNNaker-ის შემცველი ამ პროექტის წარმატებით შეიძლება საიდუმლოებებით სავსე ნერვული დაავადებების მიზეზები გამოვლინდეს და მკურნალობა მოიძებნოს. გარდა ამისა, ადამიანის ტვინის მაღალი დონის სიმულაცია რობოტების გადაწყვეტილების მექანიზმების ენერგოეფექტიანობასა და წარმადობაშიც გარდატეხას მოიტანს.