Bygg datamaskiner slik hjernen fungerer
Vi nærmer oss grensen for hvor mye mer mikroprosessorene kan utvikles. Gunnar Tufte foreslår å bygge datamaskiner på en helt ny måte, inspirert av menneskehjernen og nanoteknologi.
Gunnar Tufte tok publikum i salen under The Big Challenge med på en spennende og heseblesende reise i hvordan datamaskiner kan bli i fremtiden.
Selv er mannen med det flagrende håret professor i datateknologi, men prosjektet han leder handler mye om nevrovitenskap og fysikk. Mange av bildene som dukker opp på skjermen under foredraget hans er avbildninger av hjerneceller og nettverk i menneskehjernen.
Tufte kaller datamaskiner et underverk i den moderne verden, men han tror transistoren i den nærmer seg pensjonsalderen.
– Nå er det på tide å tenke nytt. I prinsippet bygges datamaskiner på samme måte som for 60-70 år siden, sier Gunnar Tufte.
Han forsker på datamaskiner som ikke finnes ennå. Selvorganiserende datamaskiner som bygges av utradisjonelle materialer. Tufte mener vi skal la oss inspirere av hjernens oppbygning i arkitekturen for fremtidens datamaskiner.
Det er ikke kyborger, en miks av teknologi og biologi, han snakker om.
I over 50 år har hastigheten til mikroprosessorene blitt fordoblet hvert andre år. Ganske snart er det ikke mulig å holde det voldsomme tempoet oppe lenger, mener Tufte. Forminskning av komponentene gjør maskinen upålitelig. Økning i antallet deler gjør den energikrevende. Et datasenter bruker like mye strøm som 40 000 husholdninger, og økende kompleksitet gjør maskinene altfor kostbare å fremstille.
Se til hjernen
NTNU-professoren mener hjernen har noen egenskaper som maskinene trenger.
– Hjernen gir stabil ytelse, selv om delene er ustabile, den har et veldig lavt energiforbruk og en selvorganiserende designprosess. Klarer vi å overføre slike egenskaper fra nevrale nettverk til datamaskiner, vil vi kunne revolusjonere måten vi lager maskinene på.
– Hva er forskjellen på datamaskinen og hjernen?
– Hjernen gjør mye av det samme som datamaskiner, den prosesserer informasjon, utøver kontroll og har minne. Men oppbygningen er helt ulik. Hjerneceller er selvorganiserende, de lager sin egen arkitektur og tilpasser seg konstant, uten noen overordnet plan.
– En celle er både konstruert og konstruktør. Nevrale nettverk er komplekse, men starter enkelt. Organismen tilpasser seg miljøet og verden. Når vi lager maskiner er det motsatt. Vi lager maskinen av deler som er nøyaktig planlagt og produsert, og de settes sammen etter en stor plan for å gjøre en bestemt oppgave. Maskinen er komplisert helt fra starten, men utvikler seg ikke.
Kunsten å lære
Og mens vi må programmere en datamaskin til å utføre nye oppgaver, eller tilpasses annen teknologi, har hjernen evnen til å lære.
– Hvordan skal en slik maskin bygges?
– Vi kan tenke oss en maskinvare, hardware, forskjellig fra data-arkitekturen som opererer etter klassisk instruksjonsbaserte program. En samling av nanomagneter er et slikt system. Magneter er lett å lage, enkle å skalere fordi de er så enkle og de krever lite energi. Ved å utnytte selvorganisering er vi ikke avhengig av den enkelte del. En eller flere kan avvike uten at resultatet blir feil.
Lager nanomagneter allerede
I nanolaboratoriet ved NTNU har man produsert nanomagneter, og Tufte og hans gruppe er i gang med å lage simuleringer av hvordan magnetene kan opptre selvorganiserende.
Forskerne samarbeider med kolleger ved ETH i Sveits, Universitetet i Sheffield, Universitetet i Gent og Universitetet i York. Interessen for å finansiere forskning på alternativer til silisiumprosessoren har økt, og de fem-seks siste årene har den tatt av, ifølge Tufte. Internasjonalt forskes det blant annet på bruk av karbon-nanorør og ulike molekylære løsninger.
Ignorere små feil
– Hvordan kan resultatet bli korrekt hvis du skal tillate feil i maskinvaren?
– Når du skalerer ned oppstår feil. Da må du kompensere med teknologi som skal oppdage feil. På et tidspunkt vil du bruke mer ressurser på å oppdage feil enn å løse problemet. Hjernen har en underliggende selvorganisering som ikke er avhengig av om en enkelt hjernecelle er pålitelig. Det må vi forsøke å kopiere.
– For å banne i kirka – verden vil vel bestå selv om dagens datamaskiner ikke blir kraftigere?
– Da ville vi unngått å krasje planeten. Men virkningen på økonomi og politikk ville vært enorm. Alt er basert på vekst. Personlig ville jeg sett det som en kjempefordel om veksten stanset. Forbruket må ned.
(Denne artikkelen er også publisert i Sintefs og NTNUs forskningstidsskrift Gemini, som Computerworld har et redaksjonelt samarbeid med.)
