Сибирские разработчики “Мотив НТ” опубликовали open source код для разработки импульсных нейронных сетей, их обучения и использования. Это позволит протестировать новые возможности искусственного интеллекта для решения широкого спектра задач.
KNP-платформа состоит из пакета программ и эмулятора нейроморфного процессора "АЛТАЙ", которые позволяют проводить прикладные исследования и реализовывать решения по распознаванию и анализу информации, поступающей с цифровых и аналоговых устройств (изображений, звука, 3D-моделей и тактильных данных). На основе технологий возможно создавать системы, способные в реальном времени самообучаться и адаптироваться к новым условиям по принципам работы нейронных сетей головного мозга.
Технологии нейроморфного машинного обучения, которые лежат в основе KNP, относятся к области перспективных разработок, которые будут востребованы в производственном секторе (предиктивная аналитика), робототехнике, человеко-машинном взаимодействии (VR/AR, речевые интерфейсы, распознавание речи) и беспилотном транспорте. Открытый доступ к платформе позволит ускорить процесс изучения и практического использования возможностей искусственного интеллекта.
Рекордный спрос на вычислительные системы, возникший в последние годы, в том числе вследствие появления больших языковых моделей (LLM), приводит к удорожанию стоимости обучения нейронных сетей классическими методами и необходимости поиска энергоэффективных технологий.
Валерий Канглер, технический директор “Мотив НТ”: “Платформа работает на нейроморфном процессоре "АЛТАЙ", обеспечивающем баланс между производительностью, энергопотреблением и размерами устройства. Энергопотребление чипов "АЛТАЙ" как минимум в тысячу раз меньше, чем у классических ускорителей нейронных сетей. Это принципиально важный момент для развития технологий искусственного интеллекта и рынка микроэлектроники в России. В данный момент мы заканчиваем разработку третьего поколения процессора и готовимся к изготовлению его пилотной партии”.