Суперкомпьютер Cray XC40 построит карту нейронов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-09-26 13:01 биологические нейронные сети, Суперкомпьютеры, Головной мозг Исследователи из Аргоннской национальной лаборатории используют суперкомпьютер Cray XC40, чтобы построить схему взаимодействия нейронов в мозге — так называемый коннектом. В XX веке ученые составили коннектом червя-нематоды — на это ушло 12 лет. Нынешние технологии позволяют систематизировать большие объемы информации гораздо быстрее.
/ Flickr / Ivan / CC Команде ученых потребовался суперкомпьютер, чтобы обработать данные, полученные в результате исследования с помощью рентгеновского излучения и электронных микроскопов. Предмет изучения — мозг землеройки. Ученые планируют сгенерировать около эксабайта данных. После землеройки на очереди окажется мозг мыши, который в десять раз больше (75 миллионов нейронов). В конечном счете ученые хотят исследовать человеческий мозг, который содержит 100 миллиардов нейронов, соединенных 100 триллионами связей. Процесс составления коннектома начинается с анализа мозга на субмикронном уровне — для этого его изучают с помощью рентгеновской микротомографии на источнике синхротронного излучения высокой яркости Advanced Photon Source (APS). В результате ученые получат снимки тончайших «слоев» материала, на которых видны кровеносные сосуды и клеточные тела. Сканирование всего мозга в Аргоннской лаборатории занимает примерно час. Чтобы затем «разглядеть» более мелкие детали, применяют электронный микроскоп — за счет коротковолновых лучей он позволяет увеличить масштаб до нанометрового. Так удается запечатлеть синаптические связи между отдельными нейронами мозга. Далее, ученые используют специальный набор вычислительных инструментов, который превратит собранные данные в нейронную карту. Например, машинное обучение поможет сформировать предиктивные модели и идентифицировать «точки интереса». Суперкомпьютер Cray XC40, который будет для этого использован, обладает теоретической пиковой производительностью в 9 тыс. терафлопс — ее обеспечивают 200 тыс. ядер Intel Xeon Phi 7230 64C с частотой 1,3 ГГц. На данный момент, это 16-й по мощности компьютер в мире. «Благодаря возможностям аргоннского суперкомпьютера, мы сможем получить по-настоящему революционные изображения, раскрывающие детали функционирования мозга, которые раньше наблюдать не могли», — говорит Камель Феззаа (Kamel Fezzaa), участник проекта. Развивая и эффективно применяя методы быстрого анализа: сбор данных, аналитику и использованием графов и машинное обучение, ученые намереваются продвигать инициативу по использованию суперкомпьютеров в своих исследованиях. Суперкомпьютер Cray уже применяется в инициативе Human Brain Project (HBP) — десятилетнем проекте по изучению человеческого мозга, основанном в 2013 году. Исследования человеческого мозга способны обеспечить понимание того, как даже небольшие изменения могут вызвать возникновение и развитие неврологических заболеваний — болезни Альцгеймера или аутизма. В будущем это поможет определить, как эффективно лечить эти болезни. Об Аргоннской национальной лаборатории Аргоннская национальная лаборатория — национальный исследовательский центр Министерства энергетики США. Основана в 1946 году. Занимается проведением фундаментальных исследований в области физики, биологии и исследования окружающей среды.P.S. Пара материалов о высокой производительности из нашего блога на Хабре:
P.P.S. Еще несколько материалов из «Первого блога о корпоративном IaaS»: Источник: habrahabr.ru Комментарии: |
|