Ljudski mozak je izvanredno moćan organ, sposoban da nadmaši gotovo svaki superračunar današnjice. Ipak, njegova potrošnja energije je zapanjujuće niska – svega 20 vati, što je otprilike isto kao i ekran prosječnog računara.
Kako to da mozak može izvoditi tako složene zadatke s minimalnom potrošnjom energije? Prema Advaitu Madhavanu, naučniku u Nacionalnom institutu za standarde i tehnologiju (NIST), mozak je nevjerovatno efikasan: „U računarskim terminima, mozak može izvoditi ekvivalent exaflopa – milijardu milijardi matematičkih operacija u sekundi – koristeći samo 20 vati energije.“
Kao organ, mozak je relativno zahtjevan: čini oko dva posto tjelesne mase, ali troši oko 20 posto bazalne energije tijela. Ipak, to je zapravo vrlo malo – dnevni unos od 2.700 kalorija pruža samo oko 340 kalorija za mozak, ili oko 0,4 kilovat-časova, dovoljno da stara 60-vatna sijalica svijetli manje od sedam sati. Za usporedbu, to je manje energije nego što dobijete iz tri banane, piše IFLScience.
Suprotno tome, jedan od najmoćnijih superračunara na svijetu, Oak Ridge Frontier, nedavno je demonstrirao exaflop performanse, ali je za to trebao milion puta više energije – 20 megavata. To bi značilo energiju ekvivalentnu tri miliona banana, ili 207 tona uglja za jedan dan rada, što stvara 340 tona CO₂. Alternativno, 120.000 litara tečnog naftnog derivata bi proizvelo pola toliko CO₂, dok bi 84 miliona litara prirodnog gasa ispustilo oko 74 tone CO₂.
Mozak postiže ovu nevjerovatnu efikasnost djelomično zahvaljujući načinu na koji je organizovan. Dok računari obrađuju informacije uglavnom sekvencijalno, mozak koristi i masovno paralelno procesiranje, istovremeno aktivirajući milijarde neurona i njihove veze. Na primjer, kada hvatate loptu, vaš mozak u isto vrijeme prepoznaje brzinu, smjer i lokaciju lopte, dok motorički korteks istovremeno koordinira mišiće ruku, trupa i nogu – sve to u djeliću sekunde.
Ova sposobnost paralelnog procesiranja predstavlja inspiraciju za inženjere koji pokušavaju stvoriti računare nalik mozgu. Tradicionalni AI modeli i dalje zavise od metoda poput backpropagationa, koje nisu biološki realne. Istraživači širom svijeta, uključujući timove na Univerzitetu Surrey i Univerzitetu u Sydneyu, razvijaju algoritme inspirisane mozgom, poput Topographical Sparse Mapping i Hebbian učenja, smanjujući energetske zahtjeve i ubrzavajući učenje AI sistema.
Cilj ovih istraživanja nije samo efikasnost, već i intuitivnost računara: sposobnost da koriste nepotpune informacije, rješavaju zadatke nelinearno i donose odluke bliže ljudskom načinu razmišljanja. Kako Madhavan naglašava, „računarski sistemi nove generacije moraju pratiti promjene u prikupljanju podataka i minimalizirati energetski uticaj, koristeći lekcije iz neuronaukaza održive tehnologije.“
Ljudski mozak, sa svojom nevjerovatnom sposobnošću i niskom potrošnjom energije, pokazuje da je priroda već stvorila moćni superračunar – onaj kojeg svi već posjedujemo.
Datum i vrijeme objave: 16.03.2026 – 15:02 sati
