Ведущие исследователи из POSTECH и Корейского университета разработали новое аналоговое оборудование, использующее устройства ECRAM, способное существенно повысить эффективность вычислений в области искусственного интеллекта. Результаты их работы были опубликованы в международном журнале Science Advances.
Сейчас, когда технологии ИИ прогрессируют, существующие цифровые решения сталкиваются с ограничениями. В связи с этим, исследования аналогового оборудования, учитывающего специфические потребности ИИ, становятся особенно актуальными. Это оборудование оптимизирует работу полупроводников, регулируя их сопротивление с помощью внешнего напряжения и тока. Несмотря на свои преимущества, аналоговые технологии сталкиваются с задачами, связанными с требованиями вычислительного обучения.
Команда использовала устройства ECRAM с трёхконтактной структурой, что обеспечивало работу при низком энергопотреблении. В ходе эксперимента была создана массив 64×64, демонстрируя высокие электрические характеристики и эффективность. Использование алгоритма на аналоговой основе позволило достичь высокой точности обучения нейронной сети.
Профессор Сейонг Ким подчеркивает, что новые технологии могут значительно превзойти традиционные цифровые методы по производительности и энергоэффективности, открывая новые горизонты в сфере применения ИИ.Разработка аналогового оборудования, основанного на устройствах ECRAM, представляет собой важный шаг к преодолению ограничений традиционных цифровых архитектур. Применение трёхконтактной структуры позволяет улучшить управляемость сопротивления, что является ключевым моментом для оптимизации вычислительных процессов в нейронных сетях. В результате, системы на базе аналоговых технологий могут обработать большие объёмы данных быстрее и с меньшими энергетическими затратами.
Кроме того, использование аналогового подхода открывает возможности для создания более компактных и мощных вычислительных устройств. Это может быть особенно полезным в мобильных приложениях, где размер и энергопотребление имеют критическое значение. Переход к аналоговым решениям также может снизить стоимость производства, поскольку они требуют менее сложных полупроводниковых компонентов.
Таким образом, удовлетворение специфических потребностей в искусственном интеллекте через аналоговые устройства может привести к революционным изменениям в обработке информации. Это не только ускорит процесс разработки ИИ, но и повысит его доступность, что, в свою очередь, создает прилив новых инноваций в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и автономные технологии.
