
Image by AltumCode, from Unsplash
Учёные заявляют: обработка информации в человеческом мозге может стать вдохновением для систем искусственного интеллекта нового поколения
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.
Оставьте комментарий
Отменить