人間の脳全体をシミュレートするスーパーコンピューターが2024年に稼働する | 開発に使用されているプログラム言語は？

「人間の脳全体をシミュレートするスーパーコンピューター」の開発に使用されているプログラム言語やIT技術について解説します。

参考

Supercomputer that simulates entire human brain will switch on in 2024

New Scientist

人間の脳全体をシミュレートするスーパーコンピューターが 2024 年に稼働

記事によると、2024年に、人間の脳のシナプスを完全にシミュレートできるスーパーコンピューター「DeepSouth」がオーストラリアで稼働する予定です。

DeepSouthスーパーコンピューターは、1秒間に228兆回のシナプス操作が可能で、人間の脳が行う推定される操作数と同等です。シドニーにある国際ニューモーフィックシステムセンター（ICNS）が、世界の大手コンピューターテクノロジー製造業者2社と提携して開発しています。

DeepSouthスーパーコンピューターの目的は、人間の脳がどのようにして大量の情報を処理しつつ、比較的少ないエネルギーで動作するかを理解することです。

DeepSouthの開発に使用されるプログラム言語やIT技術は？

先進的なスーパーコンピューター「DeepSouth」を開発・運用するために使用されるであろうプログラミング言語やクラウドサービス、IT技術について考えてみましょう。

記事では紹介されていませんが、以下のように推測できます。

1. プログラミング言語:
   • C++やPython: 高度な計算処理やアルゴリズムの実装に使用されることが多い。特に、シミュレーションや機械学習アルゴリズムにはPythonがよく用いられます。
   • MATLABやR: データ分析や数値シミュレーションに適しており、複雑な数学的モデリングに使用される可能性があります。
2. データベース管理システム:
   • SQLベースのデータベース: 大量のデータを効率的に管理・操作するために使用されます。
   • NoSQLデータベース: 非構造化データやビッグデータを扱う際に有効で、柔軟なデータストレージオプションを提供します。
3. クラウドサービスと計算プラットフォーム:
   • Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure: 各クラウドプラットフォームは、大量の計算リソースを提供し、スーパーコンピューターのデータ処理とストレージのニーズをサポートするのに適しています。
4. 機械学習とAI技術:
   • 深層学習フレームワーク（例えばTensorFlowやPyTorch）: 人間の脳のシナプスを模倣するための複雑なネットワークの構築に使用されます。
   • 進化的アルゴリズムや強化学習: 脳のシナプスの動きをシミュレートし、最適化するために使用されることがあります。

各技術は、人間の脳の複雑な処理を模倣し、理解するために不可欠です。特に、大規模なデータ処理と分析、リアルタイムのシミュレーション、効率的なエネルギー管理が重要な役割を果たします。

あなたもAIエンジニアに転職して、人間の脳全体をシミュレートするスーパーコンピューターを開発しましょう。

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