IBMは長年にわたってDARPAと協力してニューロモーフィックチップ（ニューロモーフィックアダプティブプラスチックスケーラブルエレクトロニクス、SyNAPSEのシステム）を作成してきました。このプロジェクトは2008年に始まりました。 目標は、動物の脳のニューロン（げっ歯類など）の動作原理に従って作業が編成されるチップとシステムの作成です。 これは非常に困難な作業であり、専門家はそれを解決するために多くの時間を費やす必要がありました。 さて、最後に、SyNAPSEプロジェクトの最初の重要な結果が発表されました。
TrueNorthシステムは、脳のニューロンのように機能する個々のチップモジュールで構成されています。 ニューロモーフィックチップをシステムに接続することにより、研究者は人工ニューラルネットワークを取得します。 IBMバージョンには4800万の接続が含まれており、これはラットの脳内のシナプスの数に近いものです。 提示された構造は、48の個別のチップモジュールで構成されています。
TrueNorthは、多くの非線形変換で構成されるアーキテクチャを使用してデータの高レベルの抽象化をモデル化しようとする一連の機械学習アルゴリズムである「 ディープラーニング 」をサポートしています。
この場合の「深さ」という用語は、モデル計算のグラフの深さ、つまり特定のアーキテクチャの入力ノードと出力ノード間の最大長を指します。 たとえば、単純な直接分布ニューラルネットワークの場合、深さはネットワーク層の数に対応します。 「ディープラーニング」という用語は、エラーの逆伝播法など、従来の教育方法では困難だった多層ネットワークの内部（深層）の教育の複雑さに焦点を当てています。
TrueNorthは、従来のコンピューターシステムよりも消費電力が少なく、スペースを取りません。 したがって、54億個のトランジスタを含む独立したTrueNorthチップは、わずか70 mWのエネルギーしか消費しません。 また、14億個のトランジスタを搭載したIntelプロセッサは、35〜140ワットを消費します。
TrueNorthの将来のバージョンは、スマートフォンやスマートウォッチでそのようなシステムを使用できるサイズまで大幅に削減できます。 TrueNorthチップには、GPUやFPGAよりも大きな利点があります。 IBM Corporationは、TrueNorthがコンピューターシステムが新しい開発段階に入ることを可能にする要因になることを望んでいます。 新しいテクノロジーは、スマートフォンやスマートウォッチの作成だけでなく、データセンターに設置された高性能システムでもニューロモーフィックチップを使用できます。
専門家によると、従来のシステムのように情報を絶えず送受信する必要がないため、これらすべてによりデータ処理のプロセスを高速化できます。 たとえば、TrueNorthはユーザーの写真内のすべてのマシンを識別できます。クラウドで処理するために各写真をリモートサーバーにアップロードする必要はありません。 このようなシステムをトレーニングするには、ネットワークへの永続的な接続は必要ありません。
従来のコンピューティングシステムは、特定の順序で情報を分析します。私がそう言うことができるなら、タスクは「インライン」に置かれます。 また、ニューロモーフィックチップは、膨大な数の操作を同時に処理し、並行して実行できます。
IBMの専門家が人間の脳を使って興味深い類似性を引き出しています。 そのため、企業は従来のコンピューターシステムと左半球を比較しています。 ニューロモーフィックシステムは、大きなデータセット内の個々のパターンを検出し、この情報を脳の右半球として解釈することができます。 おそらく近い将来、科学者は従来のコンピューターとニューロモルフィックチップの機能を組み合わせて、単一の超効率的な構造を作成できるようになるでしょう。
ニューロモーフィックチップの動作原理を説明するために、企業は技術専門家、科学者、および役人が参加したセミナーを開催しました 。 興味深いことに、ニューロモーフィックチップを使用するには、 IBMによって導入された特別なプログラミング言語が必要です。
現在、プロジェクトは開発の初期段階の1つであり、スマートフォンまたはスマートウォッチでのTrueNorthの使用はまだ先のことです。