Квантовый материал может компенсировать потребность в энергии искусственного интеллекта.
Команда инженеров создала аппаратное обеспечение, которое может обучать навыкам с использованием ИИ (искусственный интеллект), который в настоящее время работает на программных платформах. Обмен функциями интеллекта между аппаратным и программным обеспечением компенсирует энергию, необходимую для использования ИИ в более продвинутых приложениях, таких как самостоятельное вождение автомобиля или обнаружение наркотиков.
Чтобы просто решить головоломку или поиграть в игру, искусственный интеллект может потребовать программного обеспечения, работающего на тысячах компьютеров. Это может быть энергия, которую три атомные станции производят за один час.
Команда инженеров создала аппаратное обеспечение, которое может обучать навыкам, используя ИИ, который в настоящее время работает на программных платформах. Обмен функциями интеллекта между аппаратным и программным обеспечением компенсировал бы энергию, необходимую для использования ИИ в более продвинутых приложениях, таких как самостоятельное вождение автомобилей или обнаружение наркотиков.
"Программное обеспечение берет на себя большинство задач в области ИИ. Если бы вы могли включить интеллектуальные функции в компоненты схемы в дополнение к тому, что происходит в программном обеспечении, вы могли бы делать вещи, которые просто не могут быть сделаны сегодня", - сказал Шрирам Раманатан, профессор материаловедения в Университете Пердью.
Разработка аппаратного обеспечения ИИ все еще находится на ранних стадиях исследований. Исследователи продемонстрировали ИИ в части потенциального аппаратного обеспечения, но до сих пор не решили проблему большой потребности ИИ в энергии.
По словам Раманатана, поскольку ИИ все больше проникает в повседневную жизнь, сильная зависимость от программного обеспечения с огромной потребностью в энергии не является устойчивой. Если бы аппаратные и программные средства могли совместно использовать интеллектуальные функции, то при заданном потреблении энергии можно было бы добиться большего.
Команда Раманатана первой продемонстрировала искусственную "древовидную" память в куске потенциального оборудования при комнатной температуре. В прошлом исследователи могли наблюдать этот вид памяти в аппаратуре только при температурах, слишком низких для электронных устройств.
Результаты этого исследования опубликованы в журнале Nature Communications.
Аппаратное обеспечение, разработанное командой Раманатана, изготовлено из так называемого квантового материала. Эти материалы известны тем, что обладают свойствами, которые не могут быть объяснены классической физикой. Лаборатория Раманатана работает над тем, чтобы лучше понять эти материалы и то, как они могут быть использованы для решения проблем в электронике.
Программное обеспечение использует древовидную память для организации информации в различные "ветви", что облегчает ее извлечение при изучении новых навыков или задач.
В основе стратегии лежит то, как человеческий мозг классифицирует информацию и принимает решения.
"Человеческий мозг запоминает вещи в древовидной структуре категорий". Мы запоминаем "яблоко" под категорией "фрукт" и "слон" под категорией "животное", например." - говорит Хай-Тян Чжан, аспирант Лиллиан Гилбрет в Инженерном колледже Пердью. "Имитация этих особенностей в аппаратном обеспечении потенциально интересна для вычислений, вдохновленных мозгом".
Команда представила протон квантовому материалу под названием оксид неодимового никеля. Они обнаружили, что применение электрического импульса к материалу движется вокруг протона. Каждое новое положение протона создает разное состояние сопротивления, которое создает место хранения информации, называемое состоянием памяти. Несколько электрических импульсов создают ветвь, состоящую из состояний памяти.
"Мы можем построить много тысяч состояний памяти в материале, используя квантово-механические эффекты. Материал остается неизменным. Мы просто перетасовываем протоны" - сказал Раманатан.
Моделируя свойства, обнаруженные в этом материале, команда показала, что материал способен изучать числа от 0 до 9. Способность учить числа является базовой проверкой искусственного интеллекта.
Демонстрация этих деревьев при комнатной температуре в материале - это шаг к тому, чтобы показать, что оборудование может выгружать задачи из программного обеспечения.
"Это открытие открывает для ИИ новые границы, которые в основном игнорировались, потому что внедрение такого рода интеллекта в электронное оборудование не существовало" - сказал Раманатан.
Материал также может помочь создать способ более естественного общения людей с ИИ.
"Протоны также являются естественным носителем информации в человеке". Устройство, обеспечиваемое протонным транспортом, может стать ключевым компонентом для достижения в конечном итоге прямой связи с организмами, например, через имплантат мозга", - сказал Чжан.