Новий нейроморфний чіп обіцяє революцію у штучному інтелекті
Час читання: 2 хв.
Дослідники у Великій Британії створили новий комп’ютерний чіп, який може значно підвищити енергоефективність деяких систем штучного інтелекту (ШІ).
Розроблений фізиками Університету Лафборо, пристрій дозволяє обробляти дані, що змінюються з часом, безпосередньо на апаратному рівні, а не покладатися на програмне забезпечення, що працює на звичайних комп’ютерах.
Дослідники заявляють, що такий підхід може бути до 2000 разів енергоефективнішим за традиційні програмні методи для деяких завдань, хоча точні переваги залежать від конкретного застосування.
Енергоефективна нейроморфна електроніка
“Це захопливо, бо демонструє, що ми можемо переосмислити, як будуються системи ШІ”, – пояснив старший викладач фізики доктор Павло Борисов, керівник групи, що фінансується Радою з досліджень інженерних і фізичних наук (EPSRC).
“Використовуючи фізичні процеси замість повного покладання на програмне забезпечення, ми можемо значно зменшити енергоспоживання для таких завдань”.
У статті, опублікованій у журналі Advanced Intelligent Systems, описано тонкоплівковий мемристор на основі оксиду ніобію з внутрішньою структурною неоднорідністю у вигляді випадкових нанопор. Пристрій виконує обчислювальні завдання, включно з операціями XOR, розпізнаванням зображень, прогнозуванням і реконструкцією часових рядів.
Для тестування дослідники використали складний тривимірний хаотичний часовий ряд Лоренца-63, застосовуючи три форми хвиль часової напруги до пристрою та навчаючи шар зчитування сигналами електричного струму. Результати показали задовільну точність прогнозування та реконструкції даних.
Потенціал масштабованих систем
Команда показала, що їхнє рішення підкреслює потенціал масштабованих пристроїв на кристалі з використанням повністю оксидних резервуарних систем, відкриваючи шлях до енергоефективної нейроморфної електроніки, здатної обробляти часові сигнали.
Пристрій може обробляти дані, залежні від часу, і, подаючи їх у лінійну комп’ютерну модель, дозволяє виявляти закономірності та робити короткострокові прогнози. Тести включали використання моделі Lorenz-63, розпізнавання пікселізованих чисел і виконання базових логічних операцій. Пристрій успішно впорався з усіма завданнями, демонструючи універсальність.
Зменшене енергоспоживання
“Натхненні тим, як мозок формує численні та, здавалося б, випадкові нейронні зв’язки, ми створили складні фізичні зв’язки у штучній нейронній мережі”, – додав доктор Борисов.
Він зазначив, що пристрій дозволяє передбачати еволюцію складних часових рядів при споживанні енергії до 2000 разів менше, ніж стандартні програмні методи.
Запис Новий нейроморфний чіп обіцяє революцію у штучному інтелекті спершу з’явиться на iTechua – Новини про смартфони, гаджети і різні девайси.
