За прошедшие несколько лет технологии глубинного машинного обучения и другие технологии, лежащие в основе искусственного интеллекта, совершили качественный рывок с точки зрения их производительности и функциональности. Однако, процесс обучения и эксплуатации нейронных сетей все еще требует больших количеств времени, энергии и вычислительных мощностей. Поэтому ученые и инженеры во всем мире пытаются разработать альтернативные аппаратные средства, которые могут обеспечить более быструю и эффективную работу моделей искусственного интеллекта, что увеличит их стабильность и позволит использовать их повсеместно.

К таким группам относится и сводная группа из нескольких французских научных учреждений, которая недавно закончила создание так называемого байесовского процессора, обеспечивающего работу некоторых из алгоритмов искусственного интеллекта, основанных на теореме Байеса. И самым интересным является то, что в основу этого процессора легли матрицы из мемристоров, что дало этому процессору высочайшую энергоэффективность по сравнению с традиционными методами.

Напомним нашим читателям, что мемристоры являются одним из относительно новых видов базовых электронных компонентов. Их отличительной чертой является то, что они способны запоминать в виде их электрического сопротивления значение протекавшего через них ранее тока. Таким образом, мемристоры могут выступать сразу в двух ролях - в качестве ячеек памяти, и в качестве вычислителей, выполняющих обработку информации, это, в свою очередь, позволяет реализовать при их помощи принципы хранения и обработки информации, схожие с принципами работы человеческого мозга.



Новый байесовский процессор содержит 2048 мемристоров из оксида гафния и 30080 традиционных кремниевых полевых транзисторов (MOSFET). Работа этого процессора была оценена на достаточно распространенной задаче по распознаванию жестов. И новый процессор справился с этой задачей, использовав в тысячи раз меньшее количество энергии, чем традиционное решение на основе микроконтроллера.

В настоящее время французские исследователи закончили проектирование и запустили этап производства нового варианта байесовского процессора, имеющего значительно большее количество ресурсов. Параллельно с этим ведется работа по адаптации других подходов машинного обучения к новым аппаратным средствам. И, вполне вероятно, что в недалеком будущем новые процессоры станут основой медицинских устройств, систем безопасности и различных датчиков, способных контролировать все аспекты окружающей нас жизни, начиная от состояния здоровья человека до хода промышленных производственных процессов.



Ключевые слова:
Мемристор, Процессор, Теорема, Байеса, Искусственный, Интеллект, Эффективность

Первоисточник

Другие новости по теме:

Быстродействующие оптические системы могут заменить суперкомпьютеры в системах глубинного машинного изучения и искусственного интеллекта

Искусственный интеллект научился генерировать фотореалистичные изображения несуществующих людей

Разработан новый математический процесс, позволяющий кардинально уменьшить наборы данных для обучения систем искусственного интеллекта

WuDao 2.0 - новая китайская система искусственного интеллекта, превосходящая по сложности системы Google и OpenAI

Компания Intel готовит новые средства, которые обеспечат 100-кратное ускорение систем искусственного интеллекта

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.