Компания IBM создала кремниевые чипы, которые выполняют функцию искусственных синопсисов в нейронных сетях, что значительно уменьшает энергозатраты машинного обучения.
Обычно нейронные сети, которые моделируются по принципу работы человеческого мозга, основаны на программном обеспечении, работающем на обычных чипах, что замедляет работу. Разработчики IBM предложили использовать непосредственно аппаратное обеспечение. Для этого они использовали кремниевые чипы, которые выступают в качестве микроэлектронных синопсисов в процессе обучения ИИ.
Исследователи протестировали аппаратную нейронную сеть с помощью двух простых задач распознавания образов: почерка и классификация цветных изображений. В результате система показала такой же результат, что и программный аналог, но для работы потребовалось в 100 раз меньше энергии. Хотя дизайн чипов все еще неуклюж, а некоторые элементы тестировались только в симуляции, но IBM считают это настоящим прорывом.
При дальнейших успешных испытаниях и возможности коммерческого запуска, такие чипы можно будет использовать в небольших устройствах, таких как смартфоны. До сих пор компания не занималась продажей чипов, но много инвестировала в разработку компьютерного оборудования, надеясь, что принципиально новые типы микроэлектронных компонентов могут стимулировать будущие крупные достижения.
Напомним, что эксперты обеспокоены слишком медленным развитием интернета вещей.
