Учёные заявляют: обработка информации в человеческом мозге может стать вдохновением для систем искусственного интеллекта нового поколения

Image by AltumCode, from Unsplash

Учёные заявляют: обработка информации в человеческом мозге может стать вдохновением для систем искусственного интеллекта нового поколения

Время для прочтения: 2 мин.

Исследование, опубликованное 22 января в Nature, предполагает, что обработка информации человеком может служить моделью для обучения систем искусственного интеллекта следующего поколения.

Спешите? Вот краткие факты!

  • Эффективный ИИ может оказать влияние на такие секторы, как исследование космоса, здравоохранение и слежка.
  • Исследование изучает новые технологии памяти для масштабируемых нейроморфных вычислительных систем.
  • Нейроморфные вычисления предлагают энергоэффективные решения, поскольку потребление электроэнергии AI удваивается к 2026 году.

В этом исследовании приняли участие более дюжины ученых со всего мира, включая Кори Меркеля, доцента кафедры компьютерной инженерии в Технологическом институте Рочестера. Меркель специализируется на нейроморфных вычислениях, подходе, вдохновленном мозгом, направленном на увеличение вычислительной мощности и энергоэффективности в приложениях искусственного интеллекта.

«Возможность использования эффективного ИИ на ограниченных устройствах также откроет двери к множеству новых областей применения в сферах, таких как интерфейс мозг-компьютер, исследование космоса, технологии мониторинга здоровья и автономные системы наблюдения, например», — объяснила Меркель в пресс-релизе университета.

Его работа отвечает на растущий спрос на системы ИИ, адаптированные к ограниченным условиям по размеру, весу и энергопотреблению, таким как носимые устройства, смартфоны, роботы, дроны и спутники. Нейроморфные вычисления обещают значительные улучшения в обработке данных и потребностях в массовом хранилище.

Исследователи подчеркивают, как нейроморфные системы используют принципы био-интеллекта, определенные нейробиологами, предлагая модель для более быстрых и эффективных вычислительных сетей.

Меркель и Сума Джордж Кардвелл, старший исследователь в Национальной лаборатории Сандиа, также изучали новые технологии памяти, такие как RRAM и Спинтроника, для массового хранения в нейроморфных системах. Эти технологии показывают потенциал для масштабируемых решений и эффективного управления изменчивостью устройств.

Поскольку предполагается, что потребление электроэнергии ИИ удвоится к 2026 году, исследователи рассматривают нейроморфные вычисления как обещающее решение. Они подчеркнули, что данная область находится на «критическом перепутье», при этом масштабируемость становится ключевым критерием прогресса.

Нейроморфные вычисления открывают путь к созданию более эффективных, энергосберегающих систем ИИ на будущее.

Понравилась статья? Поставьте оценку!
Ужасно Удовлетворительно Хорошо Очень хорошо! Превосходно!

Мы рады, что вам понравилась наша статья!

Дорогой читатель, не могли бы вы оставить отзыв о нас на сайте Trustpilot? Это не займет у вас много времени, но очень важно для нас. Спасибо, наш замечательный читатель!

Оценить нас на Trustpilot
5.00 Проголосовало 2 пользователей
Заголовок
Комментарий
Спасибо за ваш отзыв
Loader
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

Оставьте комментарий

Loader
Loader Показать больше...