Supercomputação

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Re: Supercomputação
« Responder #45 em: Novembro 06, 2018, 12:29:56 am »
O Supercomputador que imita o cérebro humano já está em funcionamento

Não tenhamos dúvidas que estamos às portas de uma época de grandes descobrimentos sobre o cérebro humano e sobre a sua actividade que ainda tem muitos segredos. Há quem queira ligar o cérebro a um computador, há quem queira mesmo ligar a nossa massa encefálica à Internet e há quem esteja amplamente empenhado em perceber o complexo órgão humano.

Foi ligado o maior supercomputador neuromórfico do mundo. Máquina projectada e construída para funcionar tal e qual como funciona um cérebro. Um computador que tem um milhão de núcleos processadores.



SpiNNaker – o maior supercomputador neuromórfico do mundo

O cérebro é o órgão mais complexo do corpo e o mais difícil de ser desvendado. Os cientistas desenvolveram uma variedade de métodos para tentar entender melhor o cérebro, incluindo o uso de supercomputadores. O maior computador do mundo neuromórfico, que se chama SpiNNaker (Neural Network Architecture) ou numa tradução livre “arquitectura de rede neuronal por picos de tensão”, em referência aos “disparos” eléctricos das sinapses, que fazem a comunicação entre os neurónios, foi ligado ontem pela primeira vez.

O supercomputador será capaz de completar mais de 200 milhões de acções por segundo graças ao seu conjunto de um milhão de núcleos processadores, cada um deles tem 100 milhões de componentes. Esta superestrutura é capaz de executar 200 biliões de acções por segundo.



O SpiNNaker tem 20 anos e perto de 19,5 milhões de dólares de custo em produção. O projecto foi originalmente apoiado pelo Conselho de Investigação de Engenharia e Ciências Físicas (EPSRC), mas foi financiado mais recentemente pelo European Human Brain Project.

O supercomputador foi projectado e construído pela Escola de Informática da Universidade de Manchester. A construção começou em 2006 e o ​​supercomputador foi finalmente ligado ontem.

O SpiNNaker não é o primeiro supercomputador a incorporar um milhão de núcleos de processador, mas ainda é incrivelmente único, pois, é projectado para imitar o cérebro humano.



A maioria dos computadores envia informações de um ponto para outro usando uma rede padrão. O SpiNNaker envia pequenos bits de informação para milhares de pontos, semelhante à forma como os neurónios passam produtos químicos e sinais eléctricos através do cérebro.

Este supercomputador usa circuitos electrónicos para imitar os neurónios.

"O SpiNNaker repensa completamente a forma como os computadores convencionais funcionam. Basicamente, criamos uma máquina que funciona mais como um cérebro do que um computador tradicional, o que é extremamente estimulante."

Observou Steve Furber, professor de engenharia da computação.

A equipa por trás do SpiNNaker espera que a máquina os ajude a “desvendar alguns dos segredos de como o cérebro humano funciona, executando simulações sem precedentes em grande escala”. O Spinnaker foi usado até agora para imitar o processamento de redes cerebrais mais isoladas, como o córtex.

Também foi usado para controlar o SpOmnibot, um robô que processa informações visuais e navega em direcção aos seus alvos.

Perceber o cérebro e os seus 100 mil milhões de neurónios

Os responsáveis pelo SpiNNaker planeiam criar um supercomputador que emula um mil milhões de neurónios biológicos. O cérebro humano contém cerca de 100 mil milhões de neurónios ligados através de 1 bilião de sinapses. O Spinnaker aproxima-nos mais um passo de uma melhor compreensão do cérebro humano.



O coração do “supercérebro digital”

Os supercomputadores foram introduzidos pela primeira vez na década de 1960, mas tornaram-se cada vez mais populares e poderosos na última década.

O supercomputador “Summit” do Oak Ridge National Laboratory (ORNL), do Departamento de Energia dos Estados Unidos, recebeu recentemente a distinção de ser o supercomputador mais rápido do mundo.

Esta obra da engenharia computacional orgulha-se de uma pontuação de benchmark LINPACK de 122,3 PFLOPS. O Departamento de Energia dos EUA planeia usar o Summit para investigação em energia, materiais avançados, inteligência artificial e aprender mais sobre doenças como cancro e Alzheimer.

SpiNNaker, Summit e outros supercomputadores fazem parte, de acordo com o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, de “… uma corrida para todo o conhecimento humano – uma corrida para entender tudo”.

https://pplware.sapo.pt/ciencia/o-supercomputador-que-imita-o-cerebro-humano-ja-esta-em-funcionamento/
 

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Lusitano89

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Re: Supercomputação
« Responder #46 em: Dezembro 27, 2018, 08:46:35 pm »
"Congresso da Comunicação do Caos" está de volta


 

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Lusitano89

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Re: Supercomputação
« Responder #47 em: Dezembro 28, 2018, 07:00:21 pm »
Reconstruções 3D de crimes em Itália



 

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Re: Supercomputação
« Responder #48 em: Janeiro 14, 2019, 11:15:21 pm »
Software identificou George num aquário com uma centena de peixes


Mais difícil do que encontrar uma agulha num palheiro será identificar e distinguir cada uma das palhas nesse mesmo palheiro. Foi mais ou menos isso que a equipa de investigadores do Centro Champalimaud conseguiu fazer numa experiência que envolveu uma centena de peixes-zebra dentro de um tanque no laboratório. No artigo publicado esta segunda-feira na revista Nature Methods, os cientistas apresentam (e disponibilizam a outros investigadores) uma ferramenta de trabalho que promete ser muito útil para identificar e acompanhar indivíduos em grupos com um tamanho considerável. Aqui trata-se de um pequeno peixe a que chamaram George num cardume de uma centena, mas também poderíamos estar a falar numa pessoa no meio de uma multidão.

George é um peixe-zebra, um dos modelos animais mais usados em estudos de laboratório, sobretudo no campo da genética e da biologia do desenvolvimento. Estes animais brilhantes com umas listras ao longo do corpo medem pouco mais do que 20 milímetros e (não será nenhuma ofensa dizê-lo) parecem todos iguais. Agora imagine tentar seguir um peixe-zebra num aquário com uma centena para tentar perceber como se comporta enquanto se cruza e toca noutros peixes iguais a ele.

O exercício seria desumano, mas uma equipa de investigadores do Centro Champalimaud provou que este desafio pode ser resolvido com sucesso por um software. Chama-se idtracker.ai, o que desfazendo a sigla e traduzindo significa que temos um programa de identificação e rastreio com recurso a inteligência artificial. O software está apoiado também em algoritmos convencionais, aliás, começou por aí segundo explicou ao PÚBLICO Gonzalo de Polavieja, investigador principal do Laboratório de Comportamento Colectivo no Centro Champalimaud e o principal autor do artigo publicado na Nature Methods. “Em 2014 desenvolvemos um sistema que chamámos idtracker, mas tínhamos muitos erros porque quando eles se tocam e cruzam é muito difícil segui-los. A novidade agora é que temos um software que reescrevemos usando a inteligência artificial. Com isso, conseguimos uma identificação muito melhor. Assim, em vez de pequenos grupos podemos acompanhar grupos maiores.”

A primeira versão do programa já conseguia seguir e identificar dez peixes, com o upgrade da inteligência artificial a nova versão chega aos 100. O programa funciona através da análise das imagens registadas por uma câmara de vídeo e, segundo o artigo, a precisão é enorme. “Em mais ou menos uma hora, o idtracker.ai identifica todos e cada um dos 100 peixes-zebra que aparecem no vídeo, a cada momento, com quase 100% de precisão”, assinala o comunicado de imprensa. Gonzalo de Polavieja confessa-se surpreendido com os resultados: “Não acreditava que seríamos capazes de alcançar estes números. Foi uma surpresa. Pensava que não havia informação suficiente nas imagens.” 

Redes e limites

Além dos algoritmos, o idtracker.ai é composto por duas redes neurais de aprendizagem profunda (em inglês, deep learning), simulações computacionais de redes de neurónios cerebrais que são capazes de aprender com a experiência. “Utilizando as imagens de vídeo dos peixes-zebra no tanque, a primeira rede na cadeia de processamento das imagens aprende a distinguir, ao nível de cada pequeno ponto nelas visível, aqueles que correspondem a apenas um animal e os que correspondem a vários. A partir dos resultados da primeira, a segunda rede neural aprende então a atribuir um nome (ou um número) a cada manchinha nas imagens que contém apenas um peixe”, explica o comunicado. E assim se concretiza um processo de identificação de cada um dos peixes que aos nossos olhos nada tem de diferente do outro que nada ao seu lado.


Gonzalo de Polavieja dá um exemplo: “Se mostrarmos à rede [neural] uma parte do vídeo que nunca viu e lhe perguntarmos ‘quem é aquele?’, a rede irá atribuir correctamente um nome (ou um número) a esse peixe 99,997% das vezes.” O comunicado de imprensa brinca com o peixe-zebra. Fala do George e tenta distingui-lo dos seus “companheiros” de tanque, o Tom e outros 98 animais. Na imagem que acompanha o artigo, os peixes não têm nome mas números, mas isso pouco importa na tarefa de uma identificação de sucesso.

E qual é a utilidade de seguir um determinado peixe num grupo de uma centena? “Estamos a tentar perceber quais são as regras do processo da tomada de decisão em grandes colectivos e também como é que eles aprendem juntos”, explica o investigador. No artigo, relata-se ainda uma experiência num cenário de “luta”. “Também usámos para estudar lutas de peixes e tentar perceber como lutam, quais são as regras, como podemos descrever esse comportamento, mas essa análise faz-se com grupos mais reduzidos, de dois ou três indivíduos apenas”, disse ao PÚBLICO. Reduzir é fácil, no entanto, será que podemos aumentar o número de animais e manter a precisão na identificação? “Temos provas de que pode ser feito em grupos de 150, mas não estudámos ainda o quão grande pode ser esse grupo. Mas, para nossa surpresa, nos testes que já fizemos as redes conseguiam identificar em grupos de dez ou 150, não havia grande diferença.”

E nós? É possível encontrar o Wally?

Há pelo menos duas possíveis perspectivas “humanas” neste trabalho. A primeira tem a ver com os nossos limites e com o que nós (não) conseguíamos fazer sem este software. “Para o cérebro humano – ou mesmo para um programa de computador convencional –, seria impossível reconhecer cada indivíduo no meio de dezenas de outros muito parecidos”, refere o comunicado. “Daríamos em doidos a tentar”, acrescenta Gonzalo de Polavieja.

A segunda perspectiva tem a ver com a aplicação deste software nos humanos, ou seja, no trabalho de identificação de um indivíduo numa multidão. “Vamos por partes”, pede Gonzalo de Polavieja. “Primeiro, ainda não o tentámos. Portanto, não sabemos a resposta para isso. Mas imagine que fazemos experiências em laboratório com humanos semelhantes a estas que fizemos com os peixes. Imagino – sem as ter feito – que seria ainda mais fácil do que com os peixes, porque os peixes são muito parecidos uns com os outros. Mas, por outro lado, na natureza é diferente. Se pusermos humanos a mexer-se na rua estamos perante um problema mais difícil.”


:arrow: https://www.publico.pt/2019/01/14/ciencia/noticia/software-identificou-george-aquario-centena-peixes-1857817?fbclid=IwAR3oVFf_brRogp-Uzu8Xicz1qTznPPoLFWtsR3TGo9zjt2Cvd40ovZvcOIE
 

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Lusitano89

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Re: Supercomputação
« Responder #49 em: Março 14, 2019, 04:17:52 pm »