Rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych (PDE) stanowi fundament współczesnej nauki i inżynierii – od prognoz pogody, przez symulacje przepływów płynów, po modelowanie zachowania materiałów i systemów energetycznych. Dotychczas wymagało to ogromnych mocy obliczeniowych i zużycia energii. Najnowsze badania naukowców z Sandia National Laboratories sugerują jednak, że zbliżamy się do przełomu: neuromorficzny superkomputer, inspirowany działaniem ludzkiego mózgu, może rozwiązywać te same problemy znacznie taniej energetycznie – dzięki matematyce opartej na biologicznych zasadach przetwarzania informacji.
Z tego artykułu dowiesz się…
- jak obliczenia neuromorficzne inspirowane mózgiem umożliwiają rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych (PDE) przy znacznie mniejszym zużyciu energii
- dlaczego przełomowy algorytm opracowany w Sandia National Laboratories zbliża świat do powstania pierwszego neuromorficznego superkomputera
- jakie znaczenie ta technologia może mieć dla symulacji naukowych, bezpieczeństwa narodowego i badań nad mózgiem
- w jaki sposób matematyka inspirowana neuronauką może zmienić przyszłość superkomputerów i energooszczędnych obliczeń
Czym są obliczenia neuromorficzne?
Komputery neuromorficzne to systemy obliczeniowe projektowane na wzór architektury mózgu. Choć z zewnątrz przypominają klasyczne maszyny, ich wewnętrzne obwody działają zupełnie inaczej – przetwarzają informacje równolegle, asynchronicznie i z minimalnym zużyciem energii.
Dotychczas uważano, że tego typu sprzęt najlepiej sprawdza się w rozpoznawaniu wzorców czy uczeniu maszynowym, natomiast nie nadaje się do precyzyjnych obliczeń matematycznych. Nowe wyniki badań kwestionują to założenie.
Matematyka inspirowana mózgiem: przełom w PDE
Zespół naukowców z Sandia National Laboratories – Brad Aimone i Brad Theilman – opracował algorytm, który umożliwia rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych bezpośrednio na sprzęcie neuromorficznym. Kluczowe było wykorzystanie modelu neuronauki obliczeniowej, który zachowuje strukturę i dynamikę sieci korowych. Jak podkreślił Brad Theilman:
Oparliśmy nasz obwód na stosunkowo dobrze znanym modelu w świecie neuronauki obliczeniowej. Wykazaliśmy, że model ten ma naturalny, choć nieoczywisty związek z równaniami cząstkowymi cząstkowymi, a związek ten nie został odkryty aż do teraz – 12 lat po wprowadzeniu modelu.
Oznacza to, że mechanizmy podobne do tych, które zachodzą w mózgu, mogą być matematyczną podstawą dla najbardziej wymagających symulacji naukowych.
Mózg jako maszyna eksaskalowa
Zdaniem badaczy, zdolność neuromorficznych systemów do rozwiązywania PDE nie powinna dziwić. Ludzki mózg codziennie wykonuje niezwykle złożone obliczenia przy minimalnym zużyciu energii. Brad Aimone tłumaczy:
Wybierz dowolne zadanie wymagające kontroli motorycznej – na przykład uderzenie piłki tenisowej lub zamach kijem baseballowym. To bardzo zaawansowane obliczenia. To problemy na poziomie eksaskali, które nasze mózgi potrafią rozwiązać bardzo tanio.
Neuromorficzne superkomputery próbują przenieść tę biologiczną efektywność do świata obliczeń naukowych.
Energooszczędność i bezpieczeństwo narodowe
Jednym z kluczowych odbiorców tej technologii jest Narodowa Administracja Bezpieczeństwa Jądrowego USA. Symulacje fizyki broni jądrowej oraz powiązanych systemów pochłaniają dziś ogromne ilości energii. Przejście na obliczenia neuromorficzne mogłoby:
- drastycznie zmniejszyć zużycie energii,
- zachować lub nawet zwiększyć dokładność symulacji,
- umożliwić skalowanie obliczeń bez wzrostu kosztów infrastrukturalnych.
Jak zauważył Aimone:
Można rozwiązywać rzeczywiste problemy fizyczne za pomocą obliczeń przypominających obliczenia wykonywane przez mózg. To coś, czego byśmy się nie spodziewali, ponieważ ludzka intuicja działa w przeciwnym kierunku.
Neuromorfizm a choroby mózgu
Implikacje badań wykraczają daleko poza inżynierię i fizykę. Zrozumienie, jak neuromorficzne systemy realizują obliczenia, może pomóc w lepszym poznaniu mechanizmów chorób neurologicznych. Aimone zwraca uwagę:
Choroby mózgu mogą być chorobami obliczeniowymi. Ale nie mamy jeszcze dokładnego pojęcia o tym, jak mózg wykonuje obliczenia.
Jeśli uda się zmapować te procesy w środowisku neuromorficznym, możliwe stanie się nowe podejście do badań nad chorobą Alzheimera, Parkinsona czy innymi zaburzeniami neurodegeneracyjnymi.
Od badań do neuromorficznego superkomputera
Choć obliczenia neuromorficzne wciąż znajdują się na wczesnym etapie rozwoju, prace zespołu z Sandii stanowią fundament pod budowę pierwszego na świecie neuromorficznego superkomputera. Wyniki badań opublikowano w prestiżowym czasopiśmie Nature Machine Intelligence. Brad Theilman podsumował:
Skoro już pokazaliśmy, że możemy zaimportować ten stosunkowo prosty, ale fundamentalny algorytm matematyki stosowanej do matematyki neuromorficznej – czy istnieje odpowiadająca mu formuła neuromorficzna dla jeszcze bardziej zaawansowanych technik matematyki stosowanej?
Główne wnioski
- Naukowcy z Sandia National Laboratories opracowali algorytm, który pozwala sprzętowi neuromorficznemu skutecznie rozwiązywać równania różniczkowe cząstkowe (PDE).
- Obliczenia neuromorficzne mogą wykonywać symulacje naukowe z porównywalną dokładnością, ale przy znacznie niższym zużyciu energii niż klasyczne superkomputery.
- Przełom ten otwiera drogę do budowy pierwszego neuromorficznego superkomputera, zdolnego do pracy na dużą skalę w fizyce, inżynierii i bezpieczeństwie narodowym.
- Zrozumienie obliczeń inspirowanych mózgiem może mieć znaczenie nie tylko technologiczne, ale także medyczne – m.in. w badaniach nad chorobami neurodegeneracyjnymi.
Źródło:
- Sandia National Laboratories
- https://www.nature.com/articles/s42256-025-01143-2
