Інженери здатні зробити чіпи у смартфонах потужнішими в 1000 разів
Команда інженерів з Університетського коледжу Лондона (UCL) розробила новий підхід до створення нейронних мереж на основі мемристорів, що працюють практично без помилок. Досі вважалося, що застосування мемристорів і безпомилковість обчислень при побудові нейронних мереж несумісні.
Перехід систем на базі штучного інтелекту з транзисторної апаратної бази на мемристори збільшить енергоефективність ШІ в 1000 разів, а це призведе до швидкої появи потужних нейроморфних чіпів практично скрізь – від смартфонів до промислових систем, повідомляє Tech Xplore.
Цікаво Наноалмазна батарея з терміном служби 28 тисяч років змінить світ
Команда з UCL придумала, як вирішити цю проблему і проведене моделювання підтвердило, що воно вірне. Рішення виявилося напрочуд простим. Вчені змусили мемристори працювати в декількох підгрупах нейронних мереж і усереднили їх обчислення. Таким чином, загальна продуктивність дещо знизилася, але кількість помилок скоротилася практично до нуля.
Крім того, вчені протестували підхід на декількох типах мемристорів і виявили, що точність зростає при використанні будь-якої моделі, незалежно від матеріалу або технології виготовлення.
Відкритий метод боротьби з помилками може стати основою для розвитку штучного інтелекту нового покоління.
Чому це важливо
Поява мемристичних нейронних мереж або нейроморфних чіпів з енергоефективністю в 1000 і більше разів вищою, ніж у поточних транзисторних систем, дозволить ефективно навчати нейронні мережі взагалі без підключення до зовнішніх ресурсів. Їх внутрішніх ресурсів буде для цього достатньо. Очевидно, що ця можливість переверне не одну індустрію.
І ресурс цей забезпечує сама природа мемристорів – їх ще називають "резистори з пам'яттю", тому що вони пам'ятають кількість електричного заряду, що протікав через них навіть після вимкнення. При цьому мемристори працюють не тільки в двійковому коді, що складається з нулів і одиниць, а й на декількох рівнях від нуля до одиниці одночасно.
Це означає, що кожен біт може вмістити більше інформації. А з урахуванням того, що оперативні дані обробляються і зберігаються в одному місці, їх не потрібно при проведенні розрахунків постійно відправляти в пам'ять і отримувати від неї, все це на порядки збільшує ефективність таких систем в порівнянні з транзисторами.
Не пропустіть Нанороботів навчили подорожувати по тілу людини: відео
Прогнози
Автори проєкту стверджують, що на даному етапі їх ШІ зрівнявся з уже існуючими нейромережами і виконує завдання на тому ж рівні, але це тільки початок перспективної розробки. Вчені обіцяють побудувати першу функціонуючу модель на основі мемристорів протягом трьох років.