近日，IBM科学家日前发布突破性的软件生态系统，旨在通过编程来设计出具有大脑功能及低功率、小体积、结构紧凑等架构特征的硅片。这项技术将允许用户构建出能够模拟人脑的感知、行动和认知能力的新一代智能传感器网络。

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IBM的全新编程模式与传统软件存在显著区别，打破了当今冯·诺依曼架构和计算机所依赖的顺序运算模式，专门定制用于新型的分布式、高级互联、异步、并行、大规模认知计算架构。 

IBM研究院首席研究员兼高级经理Dharmendra S. Modha博士说：“架构和程序之间存在错综复杂的密切关系，设计新架构必须使用全新编程模式。我们一直致力于为神经突触计算芯片创建FORTRAN。这项技术虽然是当今计算机的补充品，但却能够在编程和应用新兴学习系统方面提供崭新的技术能力。”

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为了构建并且推行这个全新生态系统，IBM研究员开发了以下几项突破性技术来支持从设计直到开发、调试和部署的整个编程周期：

-模拟器：多线程、大规模并行化、高可扩展的功能性软件模拟器，能够模拟由神经突触核心网络组成的认知计算架构。

-神经元模型：简单的、数字化的、高级参数化的尖峰神经元模型，构成了类似人脑计算系统的基本信息处理单元，支持广泛的确定性和随机性神经计算、编码和行为。此类神经元网络可以感知并且记住种类繁多的时空多模态环境刺激，并且据此采取行动。

-编程模型：基于可以编排、可以复用、名为“corelets”的构建块对“程序”进行简要说明。每个corelet都是代表某类基本功能的神经突触核心网络的完整蓝图。corelet将内部工作原理隐藏起来，只将外部输入和输出暴露给其他编程人员，以便他们能够集中精力研究corelet能够做什么而不是如何去做。多个Corelets结合在一起可以构建一个规模更大、结构更复杂、或者功能更丰富的全新corelets。

-库： 认知系统存储器，内含一致的、参数化的、大规模的算法和应用的设计与实施信息，可将大规模并行化多模态时空传感器和制动器实时链接在一起。在不到一年的时间里，IBM研究员设计出了150多个corelets并且将它们保存在程序库中。

-Laboratory：新颖的教学课程表，覆盖架构、神经元规范、芯片模拟器、编程语言、应用程序库及原型设计模型等广泛内容。还包括端到端的软件环境，可用于创建corelets、接入程序库、使用模拟器体验各类程序、将模拟器的输入/输出与传感器/制动器相连接、构建系统、显示/调试结果。

近期，这些创新成果在德克萨斯州达拉斯市的神经网络国际联合大会上进行了展示。 

为实现SyNAPSE铺平道路

现代计算系统是在几十年前依据预定义的程序设计完成的。它们虽然是快速精准的“会计师”，但传统的计算机设计在功率和规模方面都存在局限性，在实时处理这个世界所生成的嘈杂的、模拟的、海量的大数据时会降低效力。相比之下，人脑 — 速度和精准度都相对较低 — 却擅长执行识别、解释和基于模式采取行动等任务，且功耗仅相当于20瓦灯泡，体积仅相当于两公升的水瓶。

2011年8月，IBM成功演示了基于可扩展的、互联互通的、可配置的“神经突触核心”网络而构建的新颖的人脑级芯片架构。每核均提供紧紧靠在一起的内存(“神经节”)、处理器(“神经元”)和通信组件(“轴突”)，采用由事件驱动的方式开展活动。这些芯片可作为平台来模拟并且扩展人脑响应生物传感器的能力以及同时分析多个来源大量数据的能力。 

在第0、第1及第2阶段完成之后，IBM及其合作伙伴(康奈尔大学和iniLabs, Ltd)近期又从美国国防部高级研究计划局(DARPA)手中得到了大约1200万美元的项目资金，用于开展“神经形态自适应塑料可扩展电子系统”(SyNAPSE)项目第3阶段的活动，至此，该项目已累计获得拨款大约5300万美元。

智慧的传感器

IBM的长期目标是构建带有数百亿神经元和数百兆神经节的芯片系统，并且这个系统功耗仅为1千瓦，体积不到两公升。

使用这些芯片构建的系统能够靠近数据源实时捕获和分析各类数据。它们不仅能够收集作为固定文本或数字信息而存在的符号数据，而且还能收集基于传感器且数值总在变化的子符号数据。这些原始数据可以体现整个世界的各领域活动，包括商务、社交、物流、位置、移动和环境条件等。 

以人眼为例。人眼每天会看到超过兆兆字节的数据。通过模拟视皮质，专为视障人士而设计的低功率轻型眼镜可以通过配备多个视频和听觉传感器来捕获并且分析此类光学数据流。

这些传感器将会收集和解释大量数据，以便发送信号来通知用户前方大约有几个人、他与前面路缘石的距离、指定区域内有多少辆车、过街通道的顶高或斑马线长度等。就像导盲犬一样，眼镜所感应到的子符号数据将帮助他们找到最安全的路线在房间内或户外穿行，帮助他们通过内嵌的扬声器或耳机来驾驭环境。同样的技术 – 当规模更大时 – 还能提供基于感觉的数据输入功能与板载分析功能，以便在汽车、医学成像仪、医疗卫生设备、智能电话、摄像机和机器人中使用。