Darwin Monkey, znany również jako Wukong, odtwarza strukturę neuronalną mózgu makaka z zadziwiającą dokładnością. Jego możliwości mogą otworzyć nowe ścieżki w badaniach neurobiologicznych i przybliżyć nas do stworzenia prawdziwie uniwersalnej sztucznej inteligencji. Choć brzmi to niemal jak science fiction, chiński zespół udowodnił, że ta technologia jest już rzeczywistością.
System obsługuje ponad 2 miliardy sztucznych neuronów i 100 miliardów synaps, co odpowiada skali neuronalnej obserwowanej u makaków. To osiągnięcie stawia Chiny na pozycji światowego lidera w dziedzinie komputerów neuromorficznych. Poprzedni rekord należał do systemu Intel Hala Point z 1,15 miliarda neuronów, co pokazuje skalę postępu.
Konstrukcja opiera się na 960 chipach Darwin III, z których każdy może obsługiwać do 2,35 miliona neuronów impulsowych. Chipy te, opracowane przez zespół z Uniwersytetu Zhejiang i Zhejiang Lab, reprezentują trzecią generację chińskiej technologii neuromorficznej. Darwin Monkey jest pierwszym na świecie komputerem neuromorficznym z ponad 2 miliardami neuronów opartym na dedykowanych chipach.
Kluczową innowacją jest zastosowanie sieci neuronowych impulsowych, które radykalnie różnią się od konwencjonalnych rozwiązań. Systemy te przetwarzają dane poprzez impulsy aktywności, naśladując naturalny sposób komunikacji między biologicznymi neuronami. Fizycznie replikują sposób przemieszczania się informacji, umożliwiając równoległe przetwarzanie przy znacząco niższym zużyciu energii.
Efektywność energetyczna jest tu szczególnie imponująca. Darwin Monkey zużywa zaledwie 2000 watów mocy, co można porównać do poboru energii przez czajnik elektryczny. To dramatyczna różnica w porównaniu z tradycyjnymi superkomputerami, które często wymagają mocy sięgającej megawatów. Sztuczne neurony wchodzą w krótki okres odpoczynku po każdym impulsie, co ogranicza częstotliwość wyładowań i redukuje zapotrzebowanie na energię.
System nie jest jedynie teoretycznym eksperymentem. Zademonstrował już praktyczne zastosowania w zadaniach poznawczych, w tym rozumowaniu logicznym, generowaniu treści i rozwiązywaniu problemów matematycznych. Wykorzystuje model sztucznej inteligencji opracowany przez chiński startup DeepSeek, co pokazuje potencjał komercyjnych zastosowań.
Dla środowiska naukowego Darwin Monkey otwiera niezwykłe możliwości badawcze. System potrafi symulować mózgi zwierząt o różnym poziomie złożoności – od ryb zebry po myszy – oferując neurobiologom narzędzie do eksploracji mechanizmów neuronalnych bez konieczności prowadzenia eksperymentów na żywych organizmach. Sieci neuronowe impulsowe znajdują zastosowanie w wizji komputerowej i robotyce, szczególnie w aplikacjach wymagających reakcji w czasie rzeczywistym przy ograniczonym zasilaniu.
Technologia ta może znaleźć praktyczne zastosowania w pojazdach autonomicznych, dronach czy robotach mobilnych, gdzie niskie zużycie energii i szybkie przetwarzanie są kluczowe. To kolejny krok w kierunku stworzenia AGI – sztucznej inteligencji o zdolnościach porównywalnych z ludzką. Choć sieci neuronowe impulsowe wciąż ustępują głębokim sieciom neuronowym w niektórych zadaniach, luka ta systematycznie się zmniejsza.
Darwin Monkey jest następcą systemu Darwin Mouse uruchomionego we wrześniu 2020 roku, który symulował 120 milionów neuronów odpowiadających mózgowi myszy. Przejście od symulacji mózgu myszy do makaka w ciągu zaledwie pięciu lat pokazuje imponujące tempo rozwoju chińskich technologii neuromorficznych.
Nie oznacza to jednak, że technologia jest pozbawiona wyzwań. Główną trudnością pozostaje trenowanie sieci neuronowych impulsowych ze względu na złożoną dynamikę neuronów i niedyskretny charakter operacji. Mimo to postępy w rozwoju sprzętu neuromorficznego i algorytmów uczenia maszynowego stopniowo przełamują te bariery.
Czytaj też: IBM i AMD nawiązują współpracę w celu stworzenia superkomputerów kwantowo-centrycznych
Darwin Monkey reprezentuje znaczący krok naprzód w dziedzinie obliczeń inspirowanych biologią. Połączenie skali porównywalnej z mózgiem makaka, energooszczędności i praktycznych zastosowań czyni z niego platformę, która może przyspieszyć rozwój zarówno neurobiologii, jak i sztucznej inteligencji. Chińscy naukowcy udowodnili, że przyszłość obliczeń może leżeć nie w zwiększaniu mocy tradycyjnych procesorów, ale w naśladowaniu mądrości ewolucji.