三个高度1.6米的标准机箱并列而立。黑色的外壳给人一种清凉的感觉，红色信号灯不断闪烁。如果你走近一些，你似乎能听到里面的声音。快速运转的脉冲信号声。
近日，浙江大学与之江实验室基于具有自主知识产权的类脑芯片联合研发出我国首台类脑计算机（达尔文鼠标）。 这款类脑计算机包含792颗浙江大学研发的达尔文二代类脑芯片，支持1.2亿个尖峰神经元和近1000亿个突触，相当于小鼠大脑的神经元数量。典型工作功耗仅需要350-500瓦，也是世界上神经元尺寸最大的类脑计算机。
颠覆传统的全新计算模式 对于工作生活各个领域已经司空见惯的计算机来说，或许大家都忘记了科学家最初是想通过机器来模拟人脑。但存储墙、功耗墙、智能化提升等问题给当前计算机发展带来重大挑战。
例如，存储墙问题源于现有冯诺依曼架构中数据存储和计算的分离。 “这就像在A处存储信息，需要计算时，将信息移至B处，计算完成后，再移回A处。不过，移动的速度远低于A处。”计算速度反而会变慢，成为关键瓶颈。
”该研究团队带头人、浙江大学计算机科学与技术学院教授潘刚表示，“目前的机器智能距离人类智能还很远。” 如何突破现有计算运算方式带来的计算机瓶颈？ 潘刚介绍，利用硬件和软件来模拟大脑神经网络的结构和运行机制，构建新的人工智能系统。这种颠覆传统计算架构的新计算模式就是类脑计算。其特点是存储与计算一体化、事件驱动、并行度高。
是国际学术界和工业界研究的热点，也是重要的科技战略。 “类脑计算已被视为解决人工智能等计算问题的重要路径。” 近年来，浙江大学聚焦人类智能、机器智能等核心领域，实施脑科学与人工智能融合研究计划，简称“双脑工程”。借鉴大脑的结构模型和功能机制，整合脑科学，将前沿成果应用于人工智能等研究领域，建立引领未来的新型计算机架构。
浙江大学成功研发达尔文第一代和分别于2015年和2019年推出达尔文第二代类脑计算芯片，该芯片用于模拟大脑神经网络的结构和功能机制，在图像、视频、自然语言的模糊处理方面具有巨大的优势。这次的成果是将我国自主产权的792达尔文二代类脑计算芯片集成到三个1.6米高的标准服务器机箱中，形成了一台功能强大的机架式类脑计算机。 那么，这种高性能和低功耗是如何实现的呢？该项目研究骨干马德副教授表示，大脑神经元的工作机制是钾离子和钠离子的流入和流出引起细胞膜电压的变化，从而传递信息，“可以简单地理解为神经元接收到输入脉冲，导致细胞体的膜电压升高，当膜电压达到特定阈值时，输出脉冲被发送到轴突，并通过突触传递到后续神经元，改变其功能。
实现信息的传递。” 真正像大脑一样“思考” 有了硬件，还必须有软件。 该项目研究骨干金晓飞表示，每个芯片有15万个神经元，每4个芯片做成一块板，几块板连接在一起形成一个模块。这台类似大脑的计算机就像积木一样组装在一起。
说起来容易，但要让这么多的神经元相互连接、可扩展，实现高效的联动组合，同时又将混沌的信息流有序地分配到相应的功能脑区，却没有那么简单。 为此，科研人员专门开发了一款用于类脑计算机的类脑操作系统——达尔文OS。
这款达尔文类脑操作系统面向冯诺依曼架构和神经拟态架构的混合计算架构，实现异构计算资源的统一调度和管理，为大规模脉冲神经网络计算任务提供运行和管理。服务平台。该项目研究骨干卢攀表示：“目前达尔文类脑操作系统的功能任务切换时间达到微秒级，可支持亿级类脑硬件资源管理。
” 这样，类脑计算机研究的价值才能真正实现实现——既可以应用于生活中的智能任务处理，也可以应用于神经科学研究，为神经科学家提供更快、更大规模的模拟工具和新的实验方法来探索大脑的工作机制。 目前，浙江大学和江实验室的研究人员基于达尔文鼠类脑计算机实现了多种智能任务。研究人员利用类脑计算机作为智能中枢，实现抗洪救援场景中多个机器人的协同工作，涉及语音识别、目标检测、路径规划等多项智能任务的同时处理，以及机器人之间的协作。 记者在实验现场看到，三台外形相似的机器人经过简单训练后，协同执行抗洪救援任务。
一号机器人开始带着自己的摄像头在现场巡逻。当它发现大坝有缺口时，它就叫来负责该项目的三号机器人来修复大坝。
同时，也在搜寻受伤人员。当它发现人体模型躺在地上时，它呼叫2号机器人负责救援。三号机器人和二号机器人来执行任务，一号机器人去其他地方巡逻。 这个场景看起来并不新鲜，现有的机器人也能做到。
但最大的区别在于，这些机器人在类脑计算机的控制下通过语音执行运动指令并接受任务分配。 “不同机器人的任务可以通过指令进行切换，这意味着它们的功能并不是固定的，而是通过不同的脑区来控制。一号机器人目前正在做巡逻工作，稍后它就可以负责救援或营救。”工程。
”该项目的研究骨干李莹副教授说。 在另一个实验场景中，研究团队成员对着电脑唱了一首歌的两句台词，然后电脑可以通过回忆“唱”出后续的歌曲内容。 “这是一个类脑计算机，模拟海马体的记忆机制来存取大脑内部的记忆信息。它与我们常用的检索功能不同。
”该项目研究骨干唐华进教授表示，达尔文鼠类脑计算机基于海马体学习记忆模型架构，基于人体网络结构和神经机制建立，可以模拟海马体的记忆学习功能。通过记忆脉冲编码，同一模型可以学习和记忆语音、歌曲和文本等不同类型的数据。 类脑计算机将如何“进化” 1946年诞生的世界上第一台计算机重28吨，运算速度为每秒5000次加法运算。然而，在接下来的70年里，计算机技术却迅速进步发展。
类脑计算机的发展速度可能会令人惊讶。 虽然目前的类脑计算机都“大”了，但科学家表示，随着达尔文芯片等硬件的不断迭代升级，尺寸缩小也将指日可待。未来，类脑计算机可能被植入手机、机器人中，产生新的智能服务体验。 与硬件更新相比，如何让类脑计算机变得更加智能，是科学家下一步研究的重点。
目前市场上传感器输入的信号仍以数字形式为主。应用于达尔文鼠脑计算机时，必须添加编码层，将信号转换为脉冲类型。
在这个过程中，信息的丢失和损坏会在一定程度上降低计算机的效率。如果这个问题能够得到解决，类脑计算机就会变得更加聪明。 目前，类脑计算研究还处于起步阶段。
达尔文鼠类脑计算机在规模和智能上距离真正的人脑还很遥远，但其意义在于它可以为这项技术提供了重要的实际例子，并为研究人员提供了验证大脑的工具和平台- 启发算法以更高的鲁棒性、实时性和智能性来解决实际任务。 浙江大学和之江实验室研究人员的目标是希望随着神经科学的发展和类脑计算机系统软件、工具链和算法的成熟，有一天类脑计算机能够像冯·诺依曼那样架构计算机它像大脑一样多才多艺，真正高效工作，与冯·诺依曼架构共存和补充，以解决不同的问题。 一位业内人士表示，从加减乘除等数值计算方法到模拟大脑的脉冲计算方法，这是计算模型的重要变化。
潘刚表示：“我们希望继续向人类智能方向发展达尔文系列类脑计算机，就像生物进化一样，以超低功耗提供更强的人工智能。