Obsah
Q:
Ako môžu nové čipy MIT pomôcť s neurónovými sieťami?
A:
Nová vedecká práca na neurónových sieťach môže znížiť požiadavky na energiu a zdroje do tej miery, že by inžinieri mohli využiť svoje výkonné schopnosti na oveľa rozmanitejších súboroch zariadení.
To môže mať obrovský vplyv na všetko v našich životoch, od toho, ako pripravujeme jedlo, ako ideme k lekárovi, alebo ako sa dostaneme autom alebo verejnou dopravou.
Zamyslite sa nad tým, ako smartfóny zmenili náš život - potom premýšľajte o zabudovaní technológií strojového učenia a umelej inteligencie do týchto malých prenosných zariadení.
Niektoré z týchto priekopníckych prác sú vystavené na MIT, kde niektorí študenti elektrotechniky a informatiky študujú, ako vylepšiť návrh a zostavenie systémov AI / ML.
Konkrétne, úsilie Abhishek Biswas, postgraduálneho študenta MIT a rôznych kolegov si v technologickej tlači získava veľkú pozornosť.
Techcrunch hovorí o tom, ako by vývoj vedy o neuronových sieťach mohol podporovať „výpočtovú techniku na hrane“ a preniesť výkonnejšie technológie do prenosných zariadení poháňaných batériou.
Forbes hovorí, že prielom Biswasu mohol „vložiť umelú inteligenciu do vášho mixéra.“
Pokrok vedcov MIT vo všeobecnosti vytvára vlny čiastočne preto, že je zrejmé, ako tieto úspechy môžu ovplyvniť naše spotrebiteľské technológie, ako aj tie, ktoré sa používajú na vládne alebo obchodné účely.
V podstate typ vývoja procesora, ktorý Biswas opisuje, sa týka spoločných funkcií lokalizácie v prostredí čipov. V článku Science Daily autor vysvetľuje, ako má väčšina tradičných procesorov pamäť, ktorá je uložená mimo spracovateľskej oblasti a že dáta sú presunuté tam a späť. Táto potreba pohybu údajov z uloženej pamäte však vyžaduje veľa energie.
Biswas hovorí o „bodovom produkte“ alebo základnej operácii, ktorá pomáha nervovým sieťam pracovať. Títo vedci tiež zvažujú použitie binárnych závaží na zjednodušenie systémov - a táto myšlienka bola skutočne základnou súčasťou počítačovej vedy od doby, kedy boli vynájdené prvé osobné počítače.
Podporou týchto druhov zmien hardvéru vedci poskytujú viac univerzálnosti pre strojové učenie a nástroje umelej inteligencie, ktoré menia spôsob používania technológií. Prechodom z čisto deterministického lineárneho programovania na systém, v ktorom počítače napodobňujú činnosť ľudského mozgu, sa chystali vydať na nové dobrodružstvo s oveľa výkonnejšími technológiami na dosah ruky.