Un cervello di silicio: il TrueNorth Neurosynaptic System di Ibm è una nuova generazione di processore neuromorfico sviluppato da un team Ibm Research – Almaden, a San Jose, in California.
Ispirato alla complessa architettura del cervello umano, il chip di Ibm è composto da un milione di neuroni artificiali, 268 milioni di sinapsi e da una rete di comunicazione on-chip che crea una rete neurale artificiale con un incredibilmente basso consumo di potenza.
Le sue applicazioni tipiche sono nel campo dell’intelligenza artificiale. Dopo anni di ricerche, il chip è ora al centro di un ecosistema ricco e completo composto da sistemi innovativi singoli e multi-chip, scale-up e scale-out, di una serie di software specializzati, su cui sta lavorando una comunità scientifica entusiasta che include prestigiose università e aziende americane.
Come funziona il sistema neuromorfico
Al cuore di questo ecosistema ci sono i sistemi hardware singoli e multi-chip basati sul processore neuromorfico TrueNorth rappresentano una nuova generazione di non-von Neumann computer. Il più comune di questi è il NS1e, un sistema integrato costituito da un singolo chip TrueNorth e da un processore dual-core.
Si tratta di un sistema compatto, lungo solo una decina di centimetri. NS1e è il sistema più utilizzato dai nostri partner per esercitare gli algoritmi neurali che sono stati sviluppati appositamente per TrueNorth. Il sistema scale-out NS1e-16 permette l’uso di 16 processori neurosinaptici in parallelo, mentre il sistema scale-up NS16e consente lo sviluppo di modelli neurali su larga scala, combinando la potenza di 16 chip e la comunicazione con spikes digitali. Quest’ultimo sistema, composto da 16 milioni di neuroni e 4 miliardi di sinapsi artificiali, utilizza solo 2.5 Watt per la parte TrueNorth del sistema.
Inoltre, il team per TrueNorth ha creato una serie di software specializzati nello sviluppo di applicazioni cognitive a basso consumo di potenza e in tempo reale.
Di solito, quando viene sviluppato un nuovo processore per computer, il costruttore può contare su una serie di strumenti e biblioteche software specializzate che necessitano solo di miglioramenti incrementali. Tuttavia, TrueNorth ha un natura così inedita che richiede nuovi paradigmi di programmazione e strumenti informatici tutti da inventare.
Recentemente, abbiamo realizzato un software chiamato Eedn che combina i più recenti sviluppi nella scienza del deep learning con i vincoli fisici fondamentali imposti dal substrato neuromorfico.
Questo sostanziale progresso nel nostro settore ci ha permesso di ottenere risultati eccezionali in situazione di apprendimento cognitivo, come il riconoscimento automatico di segnali stradali o il riconoscimento vocale, con una precisione paragonabile a quella dei migliori sistemi di mercato, ma utilizzando diversi ordini di grandezza di energia in meno.
La presentazione di questo ecosistema non sarebbe completa senza il contributo ed il riconoscimento dei partner, che lavorano con Ibm sulle nuove frontiere dell’informatica. Fin dalla sua istituzione, la comunità ha raccolto oltre 160 sviluppatori e ricercatori provenienti di 27 università, 7 aziende e 6 laboratori nazionali, e da 8 centri di ricerca industriale in tutto il mondo.
Le applicazioni sviluppate da questi partner coprono un ampio spettro, che comprende le applicazioni mobili ed embedded, così come i cosiddetti supercomputer. Ad esempio, l’Air Force e la US Army hanno presentato dei prototipi che riconoscono ed elaborano le informazioni visive sul campo.
Inoltre, il Lawrence Livermore National Lab sta studiando delle applicazioni nei campi della produzione integrata e del calcolo scientifico ad alte prestazioni. Samsung ha anche sviluppato un dispositivo di riconoscimento gestuale che usa un sensore retinale per controllare un televisore.
Questi risultati sono stati resi possibili grazie a un ecosistema vasto e integrato che permette l’innovazione in una forma che è allo stesso tempo potente e facile da usare.
È proprio nel punto di intersezione di questi sistemi neurosinaptici innovativi, di questi strumenti software specializzati e di questa comunità scientifica che stanno emergendo nuovi orizzonti dell’informatica.
Carmelo di Nolfo è un ricercatore dell’IBM Research – Almaden, San Jose, California, USA, che fa parte del team di Brain-Inspired Computing e è specializzato in machine learning, deep learning e computer vision. Ha lavorato allo sviluppo del vasto ecosistema TrueNorth e dei suoi algoritmi contribuendo, così, al continuo avanzamento dello stato dell’arte dell’informatica. Ha contribuito alla pubblicazione di diversi e importanti articoli scientifici e, insieme al suo team, ha vinto il premio Misha Mahowald di Ingegneria Neuromorfica ad agosto del 2016.
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