能唱歌會記憶,真正像腦一樣「思考」!浙大成功研製了我國首臺類腦...

2020-12-05 杭州日報

通訊員 柯溢能 吳雅蘭 記者 方秀芬 文

攝影 盧紹慶

隨著時光流逝，藉助機器模擬出一個人類大腦，科學家最初的設想逐漸變成現實。

近日，浙江大學聯合之江實驗室共同研製成功了我國首臺基於自主智慧財產權類腦晶片的類腦計算機（Darwin Mouse）。

類腦計算機

這臺類腦計算機包含792顆浙江大學研製的達爾文2代類腦晶片，支持1.2億脈衝神經元、近千億神經突觸，與小鼠大腦神經元數量規模相當，典型運行功耗只需要350-500瓦，同時它也是目前國際上神經元規模最大的類腦計算機。

與此同時，團隊還研製了專門面向類腦計算機的作業系統——達爾文類腦作業系統（DarwinOS），實現對類腦計算機硬體資源的有效管理與調度，支撐類腦計算機的運行與應用。

課題組成員在討論

真正像腦一樣「思考」

「這臺類腦計算機就是這樣像搭積木一樣搭起來。」項目研究骨幹金孝飛介紹，每顆晶片上有15萬個神經元，每4顆晶片做成一塊板子，若干塊板子再連接起來成為一個模塊。

類腦計算機應用演示： 多機器人協同抗洪搶險

說起來容易，可要讓這麼多神經元能夠互聯並且可拓展從而實現高效的聯動組合，同時要把雜亂無章的信息流有序分配到對應的功能腦區，可不那麼簡單。

為此，科研人員專門研發了一個面向類腦計算機的類腦作業系統——DarwinOS。

這款達爾文類腦作業系統面向馮諾依曼架構與神經擬態架構的混合計算架構，實現了對異構計算資源的統一調度和管理，為大規模脈衝神經網絡計算任務提供運行和服務平臺。項目研究骨幹呂攀介紹說：「目前達爾文類腦作業系統的功能任務切換時間達微秒級，可支持億級類腦硬體資源管理。」

由此，類腦計算機研究的價值真正得以實現——既可以應用於生活中的智能任務處理，也可以應用於神經科學研究，為神經科學家提供更快更大規模的仿真工具，提供探索大腦工作機理的新實驗手段。

類腦計算機應用演示：嗅覺識別

目前，浙江大學與之江實驗室的科研人員基於Darwin Mouse類腦計算機已經實現了多種智能任務。研究者將類腦計算機作為智能中樞，實現抗洪搶險場景下多個機器人的協同工作，涉及到語音識別、目標檢測、路徑規劃等多項智能任務的同時處理，以及機器人間的協同。同時，還用類腦計算機模擬了多個不同腦區，建立了丘腦外側膝狀核的神經網絡模型，仿真了不同頻率閃動的視覺刺激時該腦區神經元的周期性反應；借鑑海馬體神經環路結構和神經機制構建了學習-記憶融合模型，實現音樂、詩詞、謎語等的時序記憶功能；實現了腦電信號的穩態視覺誘發電位實時解碼，可「意念」打字輸入。

類腦計算機應用演示：意念打字

記者在實驗現場看到，3臺外形相似的機器人，在經過簡單的訓練後，合作開展抗洪救險任務。只見1號機器人憑藉自帶攝像頭開始在場地巡邏，當發現堤壩缺口後，就呼叫負責工程的3號機器人前來修壩，同時搜尋受傷人員，當發現倒在地上的人體模型後，又呼叫負責救援的2號機器人。3號機器人和2號機器人趕來執行任務，1號機器人又去別的地方巡邏了。

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這一幕似乎並不新鮮，現有的機器人也能做到。但最大的不同在於這幾個機器人是在類腦計算機的控制下通過語音開展移動指令，並接受任務分配。「不同機器人的任務可以通過指令切換，也就是說它們的功能並不是固定的，而是通過不同腦區來操控的，1號機器人現在幹巡邏的活，過會又可以變成負責救援或者工程。」項目研究骨幹李瑩副教授說。

在另一個實驗場景中，課題組成員給計算機演唱一首歌其中的兩句，然後，計算機就能通過回想把後續的歌曲內容「唱」出來。

「這是類腦計算機通過模擬海馬體記憶機制，實現對大腦內部記憶信息的存取，與我們常用的檢索功能不同。」項目研究骨幹唐華錦教授說，Darwin Mouse類腦計算機通過借鑑海馬體網絡結構以及神經機制建立記憶模型架構，可以模擬海馬體的記憶-學習功能，通過記憶的脈衝編碼，同一模型就可以學習與記憶語音、歌曲、文本等不同類型數據。

類腦計算機應用演示：模擬海馬體的記憶回想

類腦計算機將如何「進化」

目前，市面上的傳感器輸入的信號還是以數字為主，在應用到Darwin Mouse類腦計算機上，要加一個編碼層，將信號轉換為脈衝式的，而在這個過程中，信息有丟失和損傷，會在一定程度上降低計算機的功效。如果能解決這個問題，類腦計算機就能變得更加智能。

當前，類腦計算研究還處於初級階段，Darwin Mouse類腦計算機，無論從規模還是智能化程度上都與真正的人類大腦還有很大的差距，但其意義在於能夠為這種技術路徑提供一個重要的實踐樣例，為研究人員提供一個工具和平臺，驗證類腦算法，以更強的魯棒性、實時性和智能化去解決實際的任務。

研究團隊在討論

浙江大學和之江實驗室研究員的目標是，希望隨著神經科學發展和類腦計算機的系統軟體、工具鏈及算法的成熟，有朝一日能夠讓類腦計算機像馮諾依曼架構計算機一樣通用化，真正像大腦一樣高效工作，與馮諾依曼架構並存與互補去解決不同的問題。

一位業內人士表示，從加減乘除這樣的數值計算方式，到模擬大腦的脈衝計算方式，這是一次重要的計算模式的變革。潘綱說：「我們希望能夠像生物進化一樣，不斷地讓達爾文系列類腦計算機朝著人類智能的方向發展，以超低功耗提供更強的人工智慧。」

編輯 楊俏穎

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