國科會 揭腦神經運作 助力AI運算

呂俊儀／台北報導

國科會「腦科技創新研發及應用計畫」支持下，台大、清大研究團隊24日發表超高速4D顯微鏡技術，除有助提升對腦組織運算功能理解外，研究團隊分析，AI運作高耗能，但人腦運作卻非常節能，有助未來發展更先進及節能的AI運算。據了解，相關技術也與半導體學研團隊合作中。

這項跨領域研究結合臨床醫學、工程數理資訊、基礎研究、人文社會教育，成員包含台大物理系教授朱士維、清大工程與系統科學系教授吳順吉、以及台大藥理學科暨研究所副教授潘明楷等專家。

國科會副主委陳炳宇表示，腦科學與AI非常有關聯，AI硬體、GPU運算或AI模型都在模擬大腦如何運作，期待AI技術能有所突破。

不少科研發想都來自仿生，如AI類神經網路與深度學習。針對能耗，潘明楷舉例，人腦總耗能大概12瓦，小腦有時最高會到8瓦，高階筆電功耗約250瓦，GPU顯卡單張可能超過400瓦，若要達ChatGPT程度要200萬瓦以上，節能差異是百萬等級。

「人腦要運作總不能背核電廠在路上走」，潘明楷也說，過去也有訊息指日本想要做大型AI基地，但要成功得蓋六座核電廠，讓外界質疑是不可能的事。「這技術可讓我們了解人跟腦怎麼做到。」

是否對算力有幫助？朱士維解釋，小腦能耗與GPU差距非常多，也取決有多少平行運算單位，若能把個別單位能耗減少，能堆疊的運算單位就更多，現在瓶頸在於能耗。

朱士維簡報介紹，自主研發的4D顯微鏡，掃描速度比傳統顯微鏡快上千倍，搭配AI運算能力，將影像對比度提升十倍。

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