Дослідники з Імперського коледжу Лондона та Цюрихського технологічного інституту розробили нову спільно оптимізовану апаратну та програмну архітектуру штучного інтелекту, що моделює роботу людського мозку.
Ця технологіядозволяє виконувати обчислення значно швидше та споживає набагато менше енергії, ніж сучасні аналоги.
Читайте також:
Роботи на варті правосуддя. ШІ-юрист уперше допоміг виграти справу в суді Англії Основою розробки стали імпульсні нейронні мережі (SNN), які імітують взаємодію біологічних нейронів за допомогою коротких сигналів — імпульсів. Особливість SNN полягає в тому, що обробка інформації відбувається не безперервно, а лише під час виникнення значущих змін. Це дозволяє суттєво знизити енергоспоживання, що є критично важливим для сучасних систем штучного інтелекту, які відомі своєю високою ресурсомісткістю.
Попередні версії імпульсних мереж мали суттєвий недолік — вони погано утримували корисний контекст при тривалій обробці даних, особливо в умовах обмеженого обсягу сховища або жорстких лімітів живлення. Щоб подолати цю проблему, вчені створили архітектуру подвійної пам’яті,
натхненну поєднанням швидких і повільних процесів у мозку людини. Програмні компоненти поєднують повільний шлях запам’ятовування з швидкою імпульсною активністю. Кожен шар мережі підтримує компактний низьковимірний стан, який підсумовує нещодавні дії та оптимізує динаміку.
Такий підхід забезпечує високу точність при роботі з довгими послідовностями даних, використовуючи на 40−60% менше параметрів, ніж еквівалентні сучасні нейромережі. Паралельно автори розробили спеціалізоване апаратне забезпечення, оптимізоване для обчислень поруч із пам’яттю, що дозволило ідеально налаштувати потоки даних.
Експерименти показали вражаючі результати: пропускна здатність системи зросла понад чотири рази, а її енергоефективність — більш ніж у п’ять разів порівняно з існуючими передовими реалізаціями. У майбутньому ця технологія дозволить швидко аналізувати великі обсяги інформації в реальному часі на пристроях із обмеженим енергоспоживанням, зокрема в робототехніці, смарт-ґаджетах, периферійному ШІ та розгалужених мережах сенсорів.
Читайте також:
Для завищення цін на пальне. У США подали позов проти мереж АЗС через підозри у використанні ШІ
