受大脑启发的机器，数学能力超乎想象

在《自然-机器智能》发表的一项研究中，桑迪亚国家实验室的计算神经科学家布拉德·泰尔曼和布拉德·艾蒙开发了一种新算法，能让类脑硬件求解偏微分方程（PDEs）——这是模拟流体动力学、电磁场和结构力学等现象的数学基础。研究结果表明，类脑系统能高效处理这些方程。这一进展有望为首台类脑超级计算机的诞生打开大门，为国家安全及其他关键应用领域的节能计算提供新途径。该研究由美国能源部科学办公室通过先进科学计算研究和基础能源科学项目资助，同时也得到了国家核安全局先进模拟与计算项目的支持。用类脑硬件求解偏微分方程 偏微分方程对模拟现实世界系统至关重要，可用于天气预报、分析材料受力反应及模拟复杂物理过程。传统上，求解偏微分方程需要巨大的计算能力。而类脑计算机则通过模仿大脑的信息处理方式来解决这一问题，方法截然不同。泰尔曼表示：‘我们才刚开始拥有能展现类智能行为的计算系统，但它们与大脑毫无相似之处，而且坦率地说，它们所需的资源量多到离谱。’多年来，类脑系统主要被视为用于模式识别或加速人工神经网络的工具。很少有人期望它们能处理偏微分方程这类数学严谨的问题，这类问题通常由大型超级计算机处理。艾蒙和泰尔曼对这一结果并不意外。他们认为，人类大脑经常进行高度复杂的计算，即便人们并未意识到这一点。艾蒙说：‘随便选一项运动控制任务——比如打网球或挥棒击球，这些都是非常复杂的计算，属于百亿亿次级别的问题，但我们的大脑却能轻松完成。’国家安全领域的节能计算 这一发现可能对负责维护国家核威慑力量的国家核安全局产生重大影响。核武器综合体中使用的超级计算机为模拟核系统物理过程及其他高风险场景，消耗着大量电力。类脑计算或许能在保持强大计算性能的同时大幅降低能耗。通过以类脑方式求解偏微分方程，这些系统表明，大型模拟所需的电力可能远低于传统超级计算机。艾蒙说：‘你可以用类脑计算解决实际的物理问题。这是人们意想不到的，因为直觉往往与此相反，而事实上，这种直觉常常是错误的。’该团队设想，类脑超级计算机最终将成为桑迪亚实验室保护国家安全使命的核心。类脑计算揭示的大脑奥秘 除了工程学进展，这项研究还触及了关于智能及大脑如何进行计算的更深层次问题。泰尔曼和艾蒙开发的算法与大脑皮层网络的结构和行为高度相似。泰尔曼表示：‘我们的电路基于计算神经科学领域一个相对知名的模型。我们发现该模型与偏微分方程之间存在一种自然但不明显的联系，而这种联系在该模型提出12年后的今天才被发现。’研究人员认为，这项工作有助于将神经科学与应用数学联系起来，为理解大脑如何处理信息提供新视角。艾蒙说：‘脑部疾病可能是计算疾病，但我们目前还未完全掌握大脑如何进行计算。’如果这一观点正确，类脑计算有朝一日可能有助于更好地理解和治疗阿尔茨海默病、帕金森病等神经系统疾病。构建下一代超级计算机 类脑计算仍是一个新兴领域，但这项工作是重要的一步。桑迪亚团队希望他们的研究结果能鼓励数学家、神经科学家和工程师开展合作，拓展这项技术的应用范围。泰尔曼说：‘如果我们已经证明可以将这种相对基础但重要的应用数学算法引入类脑计算，那么对于更先进的应用数学技术，是否存在相应的类脑计算形式呢？’随着研究的继续，研究人员持乐观态度。泰尔曼说：‘我们在理解科学问题方面已经迈出了一步，同时也解决了一个实际问题。’