¿Son las neuronas más eficientes energéticamente que los transistores?

En términos de orden de magnitud, ¿cómo se compara el consumo de energía de una neurona de mamífero típica (en el cerebro) con el MOSFET de última generación?

Apagas alrededor de 100 W sentado allí. Tu cerebro puede hacer un procesamiento que ningún chip puede hacer.
Voto para cerrar esta pregunta porque no se puede comparar un MOSFET con una neurona de manera significativa. Es como comparar el pastel de manzana con el whisky: hacen cosas diferentes y tienen diferentes propósitos con diferentes objetivos.
@StephenG Sin embargo, el OP no está pidiendo comparar los propósitos u objetivos. Por ejemplo, todavía puede comparar el contenido calórico de la tarta de manzana y el whisky.
@BioPhysicist Según su argumento, cualquier comparación arbitraria entre diferentes cosas es razonable y está relacionada con el tema aquí. Hecho con el propósito de producir (en el mejor de los casos) una estadística inútil y sin sentido. Otra fuente más de preguntas sin sentido hechas por gente aburrida que no hace nada para ayudar a la gente a entender la física, que es para lo que es el sitio.
@StephenG Por favor, no tergiverses lo que digo. Definitivamente no estoy diciendo que todas las comparaciones sean sobre el tema aquí. Ni siquiera estoy defendiendo esta pregunta realmente. Solo me refería a tu comentario. Sí, las neuronas y los MOSFET son diferentes, pero técnicamente aún se pueden comparar sus energías. Eso es todo lo que estaba diciendo realmente. Si esta pregunta pertenece o no aquí es una discusión diferente; aunque no es una pregunta sin sentido.
@BioPhysicist No trato de torcer sus palabras, solo le digo cómo las leo, que creo que es algo que otras personas pueden interpretar. Gracias por la aclaración. Tendremos que estar de acuerdo en estar en desacuerdo sobre los méritos de la pregunta, por desgracia.
@StephenG Técnicamente, estoy de acuerdo en que la neurona y el transistor simplemente no son comparables. Sin embargo, creo que una respuesta bien investigada que explique la diferencia entre los dos podría ser muy útil para la comunidad.
Las comparaciones de consumo de energía me parecen un ejercicio de física legítimo. Creo que el único problema importante con la pregunta es en realidad solo la etiqueta de uso eficiente de la energía, ya que no hay una métrica de "eficiencia" para ninguno de los objetos en comparación.
Tal vez pueda dar más detalles en la pregunta por qué está interesado en una comparación, para qué quiere este número o qué tipo de comparación está buscando. Una respuesta muy simple es que tanto el cerebro como una computadora portátil necesitan alrededor de 20-30 vatios de potencia, por lo que puede dividir eso por la cantidad de neuronas en el cerebro o transistores en la computadora para obtener dos números, pero si estos valores están en cualquier forma útil depende de para qué lo quieras.
Puede comparar su consumo de energía, pero no puede comparar sus eficiencias, y el consumo de energía significa muy poco. Imitar una neurona requeriría un circuito complejo con múltiples transistores, mientras que se necesita una red neuronal compleja para resolver problemas que frecuentemente se manejan con circuitos de transistores simples. (Y, por supuesto, hay otros problemas que los transistores pueden resolver, pero para los que las neuronas simplemente no son útiles, como el cambio de energía).

Respuestas (6)

No en vano, no es tan fácil obtener el consumo de energía de una celda. ¿Cuál es el consumo de energía de una celda? hace varias estimaciones. Una estimación para una célula humana es

PAG C mi yo yo = 3 ⋅ 10 − 10 W

Cuando lo lea, tenga en cuenta que la potencia se mide en Watts o ATP/seg. El ATP, o trifosfato de adenosina, es la molécula que almacena energía en las células. Un ATP es la cantidad de energía liberada al eliminar un grupo fosfato.

Como señaló Martin Modrak, el cerebro tiene 2 % de la masa del cuerpo, pero utiliza 20 % de su energía. Las neuronas utilizan 80 % de esta 20 % . Estimaré que el cerebro es 25 % neuronas Eso significa que las neuronas usan aproximadamente 32 veces más energía que una célula humana típica, o

PAG b r a i norte   C mi yo yo = 10 − 8 W

Más sorprendentemente, el consumo de energía de un MOSFET no es tan simple como cabría esperar. Y no todos los MOSFET son iguales. Algunos están destinados a fuentes de alimentación conmutadas de alto voltaje. Guide to MOSFET Power Dissipation Calculation in High-Power Supply proporcionó un ejemplo de fuente de alimentación donde la disipación es 1.23 W .

Pero probablemente esté pensando en un transistor usado en una computadora. Encontré una estimación aproximada no respaldada en Si cada transistor en una CPU moderna fuera reemplazado por un tubo de vacío viejo, ¿cuánta energía consumiría esa CPU? que la potencia de un transistor es

PAG t r a norte s i s t o r ≈ 10 − 7 W

Como señaló Joao Méndez, el consumo de energía está directamente relacionado con la velocidad del reloj. Esto se debe a que la mayor parte de la energía se usa al cambiar entre 1 y 0. Este es el factor limitante de la velocidad del reloj. Demasiado consumo de energía significa que la temperatura del chip aumenta demasiado, incluso con una buena refrigeración. Además, para dispositivos móviles, agota la batería más rápidamente.

Tenga en cuenta que un cerebro y una computadora logran un inmenso poder de cómputo de maneras completamente diferentes.

Una computadora típica podría usar 10 10 MOSFET en la CPU y GPU, y > 10 11 en un gran banco de RAM. Una velocidad de reloj típica es > 10 9 Hz. Podría ejecutar cientos de hilos "en paralelo" usando ≈ 10 procesadores Desde el recuento de transistores ,

Max Roser, Hannah Ritchie, CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0, vía Wikimedia Commons

Por otro lado, un cerebro tiene alrededor de 10 11 neuronas ¿Existen realmente tantas neuronas en el cerebro humano como estrellas en la Vía Láctea? . También tiene aproximadamente 3 veces más células gliales, células neurogliales . Tiene lo que vagamente podría llamarse una "velocidad de reloj" de aproximadamente 5 − 80 Hz, ¿ cuál es la velocidad de reloj equivalente al cerebro humano? , y es masivamente paralelo.

MP 2Ring, Joe y Stephan Matthiesen señalan que una neurona tiene muchas dendritas, es mucho más compleja que un transistor y, por lo tanto, un elemento informático más poderoso. Esto es cierto, pero un transistor es mucho más rápido y puede realizar muchas operaciones en el tiempo que una neurona puede realizar una.

No tengo una buena manera de definir el poder de cómputo que se aplicaría a ambos, y mucho menos espero compararlos. Un cerebro y una computadora pueden hacer cosas que el otro no puede tocar. Cualquier cosa simple, como comparar velocidades de reloj y recuentos de dendritas, sin duda es engañosa.

Quizás agregue más información sobre los poderes informáticos relativos de un mosfet frente a una neurona, y sobre los circuitos mosfet frente a los "circuitos" neuronales. Una neurona humana típica tiene muchos miles de sinapsis de entrada (y puede enviar la salida a muchos miles de otras), y la fecha intercambiada en una sinapsis es generalmente más compleja que una simple transmisión unidireccional de un solo bit.
Creo que podría valer la pena agregar que el consumo de energía del transistor en una computadora está directamente relacionado con la velocidad del reloj. Aparte de eso, en el clavo.
Buena línea de base! Un problema potencial aquí es que las neuronas no son células promedio en términos de consumo de energía: Wiki ( en.wikipedia.org/wiki/Human_brain#Metabolism ) afirma que el cerebro consume ~ 20% del consumo total de energía de todo el cuerpo mientras pesa ~1,4 kg. De este consumo, ~80% es por neuronas ( pnas.org/content/110/9/3549 ), por lo que esto puede fácilmente hacer una diferencia de un orden de magnitud o dos sobre el consumo de una célula humana promedio...
Además, existe la duda de si la cantidad de MOSFET y la cantidad de neuronas son las medidas correctas para comparar. Cada neurona hace mucho más cómputo que un MOSFET individual, ya que integra entradas de muchas conexiones, mientras que un MOSFET individual es un simple interruptor. Quizás sería mejor la cantidad de sinapsis en el cerebro frente a la cantidad de puertas lógicas en la computadora.
@Stephan Matthiesen He publicado una respuesta con un enlace a una investigación que creo que indica que ambas comparaciones tienen muchos órdenes de magnitud.
@Joe Gracias. Estoy de acuerdo en que ambas comparaciones no son buenas. Pero como usted dice, no se sabe y es difícil saber qué tan compleja es una neurona, por lo que la sugerencia de sinapsis frente a puertas lógicas fue solo una idea de qué más mirar, en función de que son una especie de unidad más básica donde ocurre el procesamiento. En última instancia, el cerebro y la computadora funcionan de maneras completamente diferentes (por ejemplo, el cerebro ni siquiera es digital, y la "velocidad del reloj" del cerebro mencionada anteriormente tiene un significado muy diferente a la velocidad del reloj en una computadora). ¡Muchas complicaciones para cualquier comparación!
"Como señaló Martin Modrak, el cerebro tiene el 2 % de la masa del cuerpo, pero usa el 20 % de su energía. Las neuronas usan el 80 % de este 20 %. Estimaré que el cerebro tiene un 25 % de neuronas. Eso significa que las neuronas usan aproximadamente 32 veces más energía que una célula humana típica", ¿estás asumiendo que las neuronas tienen la misma masa que la célula promedio?
@Acccumulation: a falta de algo mejor, sí. Considéralo enrollado en "el cerebro tiene un 25% de neuronas". Realmente no sé si es cierto, pero me da una estimación aproximada.

Esto no responde directamente a su pregunta, pero creo que este artículo da una buena idea de cuánto más compleja es una sola neurona biológica que un nodo individual en una red neuronal artificial. En el artículo citado en el artículo, necesitan una red con 1000 nodos para modelar una sola neurona biológica, e incluso entonces dicen que la neurona biológica es probablemente más compleja que esto. Para comparar esto con su pregunta, necesitaría tener algún tipo de medida que relacione la complejidad de un solo transistor con la de un nodo en una red neuronal; Dudo que puedas decir que cada nodo corresponde a X transistores, pero seguramente los nodos son mucho más complejos.

Entonces, tal vez tenga alguna otra motivación para hacer esta pregunta. Pero si estás imaginando el funcionamiento de los transistores en una CPU y el de las neuronas en el cerebro como algo análogo y luego intentas hacer una comparación directa basada en esto, entonces no creo que esta comparación sea muy útil.

Como correlación con su artículo: recientemente determinaron cómo las neuronas se aproximan a la retropropagación sin necesidad de un período de inactividad para hacerlo. Obviamente, un transistor nunca podrá igualar eso.
@Ross Presser gracias por una referencia interesante

El cerebro humano funciona aproximadamente 12 vatios y tiene alrededor 90 mil millones de neuronas, para un consumo de energía de aproximadamente 10 − 10 vatios Sin embargo, no pude encontrar el consumo de energía de un MOSFET.

Mi CPU Intel Core I5 ​​y el cerebro humano usan cantidades comparables de energía (orden de magnitud: 100W).

Mi cerebro tiene unas 60 veces más neuronas que transistores tiene mi CPU.

Por tanto, cada transistor utiliza unas 60 veces la potencia de una neurona.

Esta es, por supuesto, una comparación sin sentido: una taza de arena tiene alrededor de 15 millones de granos de arena y no consume electricidad en absoluto, por lo que "usa un 100% menos de energía que las neuronas o los transistores".

Ni una neurona ni un transistor tienen poder de cálculo por sí mismos.

Incluso comparar a un ser humano completo con una computadora completa no tiene sentido, ¿cuál es más rápido? Para hacerme reír, un ser humano es más rápido. Para hacerme llorar, una computadora es más rápida :D

¿Has notado que repasar para los exámenes u otro trabajo intelectual intenso te da hambre? El cerebro humano quema hasta aproximadamente 100W. En algunos trabajos, por ejemplo, el reconocimiento facial, es mucho más eficiente desde el punto de vista energético que los ordenadores. En otros, por ejemplo, al sumar miles de números, las computadoras ganan.

Buen pensamiento. Es más probable que me sienta cansado que hambriento cuando pienso o hago ejercicio. Pero el ejercicio me dará hambre más tarde. Cuando me canso de pensar, a veces puedo pensar en otra cosa. Algo así como usar diferentes músculos. Entiendo que el uso de energía del cerebro no cambia mucho cuando piensas. ¿Cómo cambia para el ejercicio?

Realmente no se puede comparar significativamente el consumo de energía de las neuronas y los transistores. Aparte del hecho de que se necesita una CPU bastante poderosa para hacer un modelo en tiempo real de una neurona (en la medida en que incluso podemos modelar la complejidad completa de una), son fundamentalmente diferentes.

Los transistores son dispositivos electrónicos. Usan energía solo cuando están computando algo. Apague su computadora y la CPU no consumirá energía. Las neuronas son células vivas: consumen energía simplemente por estar vivas, para estar vivas en primer lugar. La diferencia de consumo de energía entre el pensamiento activo y no es minúscula, si es que existe.

Si tu cerebro usara más energía cuando piensas, se calentaría y tendría que ser enfriado por la sangre que fluye a través de él. Esto te ayudaría a mantenerte caliente o te haría sudar para deshacerte del calor. yo tampoco me he dado cuenta
@ mmesser314 ¡así es literalmente como funciona! en.wikipedia.org/wiki/Functional_magnetic_resonance_imaging
@Lawnmower Man: Sin embargo, la pregunta es ¿cuál es la diferencia en el consumo de energía entre una neurona "en reposo" y una activa? Digamos, por ejemplo, las neuronas en la corteza visual cuando estás en una habitación oscura, frente al procesamiento de una escena visual compleja. Tengo entendido que está en algún lugar alrededor del 5%.
¿Son las neuronas más eficientes energéticamente que los transistores?
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