Siêu máy tính mô phỏng não người chạy với mức năng lượng tối thiểu

Não người là "vi xử lý" hoàn hảo của tự nhiên

Tuy nhiên, một nghiên cứu mang tính đột phá vừa được công bố trên tạp chí danh tiếng Nature Machine Intelligence có thể thay đổi hoàn toàn cục diện này.

Các nhà khoa học thần kinh tính toán tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Sandia (Mỹ) đã phát triển thành công một thuật toán mới cho phép các máy tính "neuromorphic". Đó là loại phần cứng được thiết kế mô phỏng cấu trúc não bộ con người, giúp giải quyết các bài toán vật lý phức tạp với độ hiệu quả đáng kinh ngạc.

Khám phá này không chỉ mở ra cánh cửa cho sự ra đời của các siêu máy tính xanh trong tương lai mà còn hứa hẹn mang lại những ứng dụng quan trọng trong an ninh quốc gia và y học, chứng minh rằng bộ não con người vẫn là cỗ máy tính toán tối ưu nhất của tự nhiên.

Khi bộ não trở thành "bản thiết kế" cho siêu máy tính giải toán

Để hiểu được tầm quan trọng của nghiên cứu này, trước hết chúng ta cần nói về Phương trình đạo hàm riêng (PDE - Partial Differential Equations). Đây không phải là những phép tính cộng trừ đơn giản, mà là nền tảng toán học để mô tả cách thế giới vận hành. Từ việc dự báo hướng đi của một cơn bão, mô phỏng luồng không khí quanh cánh máy bay, cho đến tính toán độ bền của một tòa nhà trước động đất, tất cả đều dựa vào PDE.

Trong hàng thập kỷ qua, để giải quyết các phương trình này, nhân loại phải dựa vào các siêu máy tính truyền thống khổng lồ, tiêu tốn năng lượng tương đương với cả một thị trấn nhỏ.

Máy tính Neuromorphic đi theo một hướng hoàn toàn khác. Thay vì xử lý dữ liệu theo trật tự tuyến tính cứng nhắc như máy tính cổ điển, chúng được thiết kế để bắt chước cấu trúc mạng lưới thần kinh của não bộ.

Trước đây, giới công nghệ mặc định rằng loại phần cứng này chỉ giỏi trong việc nhận diện hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ (những tác vụ mà AI thường làm). Ít ai tin rằng chúng có thể xử lý được sự chính xác tuyệt đối và phức tạp của các phương trình toán học cao cấp như PDE.

Brad Theilman và Brad Aimone, hai tác giả chính của nghiên cứu, đã lật ngược quan điểm đó. Brad Theilman chia sẻ một thực tế phũ phàng: "Chúng ta mới chỉ bắt đầu có những hệ thống máy tính thể hiện hành vi giống trí thông minh. Nhưng chúng trông chẳng giống gì bộ não cả, và thẳng thắn mà nói, lượng tài nguyên năng lượng mà chúng đòi hỏi là vô cùng phi lý".

Nhóm nghiên cứu lập luận rằng bộ não con người thực chất là một bậc thầy về vật lý mà chúng ta không hề hay biết. Brad Aimone lấy ví dụ: "Hãy nghĩ về bất kỳ tác vụ vận động nào, như đánh một quả bóng tennis hay vung gậy bóng chày. Đó thực chất là những phép tính cực kỳ phức tạp. Đó là những bài toán cấp độ exascale (tỉ tỉ phép tính mỗi giây) mà bộ não của chúng ta giải quyết một cách nhẹ nhàng với mức tiêu thụ năng lượng cực thấp".

Dựa trên cảm hứng này, họ đã phát triển một thuật toán cho phép phần cứng neuromorphic giải các phương trình PDE. Kết quả cho thấy hệ thống này không chỉ giải được mà còn giải với hiệu suất năng lượng vượt trội so với máy tính truyền thống. Điều này chứng minh rằng, việc bắt chước cấu trúc sinh học của não bộ không chỉ giúp máy tính "học" nhanh hơn mà còn có thể tính toán các vấn đề khoa học chính xác hơn và "xanh" hơn.

Từ an ninh quốc gia đến bí ẩn của những căn bệnh thần kinh

Ý nghĩa của nghiên cứu này vượt xa khỏi phạm vi phòng thí nghiệm. Đối với Cơ quan An ninh Hạt nhân Quốc gia Mỹ (NNSA) – đơn vị quản lý Phòng thí nghiệm Sandia, đây là một tin tức mang tính chiến lược. Nhiệm vụ của NNSA là duy trì khả năng răn đe hạt nhân, và điều này đòi hỏi những mô phỏng vật lý cực kỳ phức tạp về các hệ thống hạt nhân.

Hiện tại, các siêu máy tính dùng cho việc này đang ngốn một lượng điện năng khổng lồ. Công nghệ neuromorphic mở ra một hướng đi mới: duy trì, thậm chí nâng cao năng lực tính toán nhưng cắt giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng. Aimone khẳng định: "Bạn có thể giải quyết các vấn đề vật lý thực tế bằng cách tính toán giống như não bộ. Đó là điều mà trực giác con người thường bỏ qua, nhưng thực tế đã chứng minh trực giác đó sai".

Tuy nhiên, điều thú vị nhất của nghiên cứu này có lẽ nằm ở chiều ngược lại: Nó giúp chúng ta hiểu hơn về chính bộ não của mình. Thuật toán mà Theilman và Aimone phát triển có cấu trúc và động lực học rất giống với các mạng lưới vỏ não.

Theilman tiết lộ: "Chúng tôi đã chỉ ra rằng mô hình này có một liên kết tự nhiên nhưng không hề hiển nhiên với các phương trình PDE. Liên kết này chưa từng được phát hiện cho đến tận bây giờ, dù mô hình khoa học thần kinh này đã ra đời 12 năm trước".

Phát hiện này gợi mở một giả thuyết táo bạo: Nếu máy tính mô phỏng não bộ có thể giải toán vật lý, thì có lẽ bộ não cũng đang vận hành theo cơ chế toán học tương tự để xử lý thông tin. Điều này có thể là chìa khóa để giải mã các bệnh lý thần kinh. Aimone suy luận: "Các căn bệnh của não bộ có thể chính là các căn bệnh của sự tính toán".

Hiện tại, y học vẫn chưa nắm bắt tường tận cách não bộ thực hiện các phép tính. Nếu giả thuyết của nhóm nghiên cứu là đúng, công nghệ máy tính neuromorphic có thể trở thành công cụ mô phỏng để giúp các bác sĩ hiểu rõ hơn về cơ chế của Alzheimer hay Parkinson, từ đó tìm ra phương pháp điều trị mới.

Dù công nghệ này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng nền móng mà các nhà nghiên cứu tại Sandia đang xây dựng hứa hẹn một cuộc cách mạng kép. Một mặt, nó tạo ra thế hệ siêu máy tính mới mạnh mẽ và tiết kiệm điện năng cho các vấn đề cấp bách của nhân loại như biến đổi khí hậu hay an ninh quốc phòng.

Mặt khác, nó trở thành chiếc kính hiển vi soi rọi vào những bí mật sâu kín nhất trong tâm trí con người. Như Theilman kết luận đầy lạc quan: "Chúng tôi đã đặt một chân qua cánh cửa để hiểu các câu hỏi khoa học, nhưng đồng thời chúng tôi cũng đang nắm trong tay giải pháp cho một vấn đề thực tế cấp bách".

Bùi Tú