Исследователи из Sandia National Laboratories показали, что нейроморфные компьютеры, архитектура которых вдохновлена работой человеческого мозга, могут эффективно решать сложные математические уравнения. Речь идёт о задачах, которые описывают физические процессы и обычно требуют значительных вычислительных ресурсов, сообщает SciTechDaily.
В ходе экспериментов такие компьютеры справлялись с дифференциальными уравнениями быстрее и с меньшими затратами энергии, чем традиционные архитектуры. Вместо последовательных вычислений нейроморфные системы используют параллельную обработку. Это близко к тому, как работают нейроны и синапсы в мозге.
Авторы отмечают, что особенно хорошо такие системы подходят для фундаментальных математических задач, которые лежат в основе моделирования климата, материалов и физических процессов. При этом речь пока идёт о прототипах и лабораторных экспериментах, а не о готовых коммерческих компьютерах.
Работа показывает, что развитие нейроморфных вычислений может стать одним из путей к более энергоэффективным суперкомпьютерам.
