チャレンジ

Evolved Machinesは、デバイス技術のための新しいパラダイムを開くリバースエンジニアリングの中心的存在です。彼らの研究には、大量の並列計算能力を必要とする神経生物学的にリアルな神経回路の大規模なシミュレーションが欠かせません。たった1つのニューロンのシミュレーションに、微分方程式計算が毎秒200万回も行われ、およそ4ギガフロップを必要とします。感覚処理に関わる神経配列には何千ものニューロンが必要なため、リアルタイムでの神経システムの詳細なシミュレーションには、10テラフロップを超える計算能力が必要なのです。

ソリューション

Evolved Machinesは、2006年9月にGPUにおいてNVIDIAとの協力を開始しました。そして、現世代のx86マイクロプロセッサに対し、およそ130倍も処理を加速化することに成功しました。現在彼らはGPUラックのひとつの設計に関わっています。これは世界トップのシステムに匹敵しますが、コストはその100分の1なのです。

インパクト

Evolved Machinesで開発中のアプリケーションには、視覚物体認識および臭気認識を含みます。現実世界の中で、物体を調査・認識するデバイスを開発するためには、赤ちゃんが生後6ヶ月の間に物体認識を学ぶように、人工神経回路は感覚の入力時に「ネットワーク」を徐々に形成します。

GPUを用いれば、現実環境で爆発を検知するために臭気を確認・察知する能力を持つ機器や、食物の鮮度を測定する機器が可能になります。コンテンツと自動誘導ロボット工学に基づいた画像データベースを構築するための、イメージ検知のさらなる進歩は、現在では不可能な水準の能力にまで、神経シミュレーションを発展させることができます。

NVIDIA GPUコンピューティング・ソリューションの詳細については http://www.nvidia.co.jp/object/tesla_computing_solutions_jp.htmlをご覧ください。