Перенос части вычислений из программного обеспечения непосредственно в физические материалы позволяет резко сократить энергопотребление систем искусственного интеллекта — в отдельных задачах до 2000 раз.
Разработку представили физики из Лафборский университет (Великобритания). Они создали устройство, которое обрабатывает данные прямо на уровне «железа», не полагаясь полностью на программные вычисления.
В основе технологии лежит мемристор — электронный компонент, способный «запоминать» предыдущие сигналы. Он изготовлен из нанопористого оксида, где формируются многочисленные электрические пути, выполняющие роль скрытого слоя нейросети и позволяющие самому материалу участвовать в вычислениях.
Такая архитектура особенно подходит для задач, связанных с анализом данных, меняющихся во времени, включая прогнозирование сложных процессов. В ходе тестов система успешно предсказывала поведение хаотической модели Лоренца, распознавала изображения и выполняла базовые логические операции, что показало универсальность подхода.
По оценке ученых, перенос вычислений в аппаратную часть поможет решить проблему растущего энергопотребления ИИ, которое увеличивается по мере усложнения моделей.