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Ricercatori AI cinesi hanno simulato il cervello di una scimmia su un computer

Il più grande sistema "neuromorfico" al mondo.

In breve:

Ricercatori cinesi hanno creato "Darwin Monkey", un computer neuromorfico con 960 chip che simula il cervello di una scimmia. È il più grande sistema neuromorfico al mondo, con ogni chip contenente oltre 2 miliardi di neuroni. All'interno lavora con DeepSeek. Questo segue il predecessore "Darwin Mouse", notevolmente più piccolo.

Riassunto completo:

  • Ricercatori cinesi della Zhejiang University hanno creato il "Darwin Monkey", un computer neuromorfico che simula il cervello di una scimmia.
  • Il sistema contiene 960 chip Darwin 3, con oltre 2 miliardi di neuroni simulati per chip, avvicinandosi al numero di neuroni di un cervello di macaco.
  • Il "Darwin Monkey" è il più grande computer neuromorfico al mondo e il primo basato su chip specifici per questa tecnologia.
  • Precedentemente, Intel ha annunciato nell'aprile 2024 "Hala Point", un prototipo neuromorfico con 1,15 miliardi di neuroni, paragonabile al cervello di un gufo.
  • I ricercatori della Zhejiang University avevano già realizzato il "Darwin Mouse" nel 2020, dotato di 120 milioni di neuroni artificiali.
  • I chip Darwin 3 sono stati sviluppati all'inizio del 2023 dalla Zhejiang University in collaborazione con il Zhejiang Laboratory.
  • Il "Darwin Monkey" utilizza il modello di intelligenza artificiale cinese DeepSeek per compiti di ragionamento logico, generazione di contenuti e risoluzione matematica.
  • L'efficienza energetica e la riduzione della complessità computazionale sono obiettivi chiave di sistemi neuromorfici come il "Darwin Monkey", che puntano a innovare l'intelligenza artificiale.

Che cos'è un sistema neuromorfico?

Un sistema neuromorfico è un tipo di computer progettato per imitare il funzionamento del cervello umano o animale, sia nel modo in cui elabora le informazioni sia nella struttura fisica dei circuiti. Usa chip speciali che simulano neuroni e sinapsi, invece dei tradizionali processori digitali. Questo approccio permette di eseguire calcoli in modo molto più veloce ed efficiente dal punto di vista energetico, soprattutto per compiti legati all’intelligenza artificiale come riconoscere immagini, suoni o schemi. L’obiettivo è creare macchine più “intelligenti” e vicine al modo in cui pensa un essere vivente.

Questo testo è un riassunto del seguente articolo (eng): PC Mag

Alternativa in italiano: non pervenuta

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