P:
Kako novi MIT čipovi mogu pomoći kod neuronskih mreža?
A:Novi znanstveni rad na neuronskim mrežama može smanjiti njihove potrebe za energijom i resursima do točke u kojoj bi inženjeri mogli svoje moćne sposobnosti staviti u mnogo raznovrsnije skupove uređaja.
To može imati ogroman utjecaj na sve u našem životu, od načina na koji pripremamo hranu do načina na koji idemo liječniku ili kako se snalazimo automobilom ili javnim prijevozom.
Razmislite o tome kako su pametni telefoni promijenili naš život - a zatim razmislite o tome da li se u te male, prijenosne uređaje ugrađuju tehnologije strojnog učenja i umjetne inteligencije.
Neki od ovih revolucionarnih radova izloženi su na MIT-u, gdje neki studenti elektrotehnike i informatike proučavaju kako poboljšati dizajn i izgradnju AI / ML sustava.
Konkretno, napori Abhisheka Biswasa, diplomiranog studenta na MIT-u, i raznih kolega privlače puno pažnje u tehnološkom tisku.
Techcrunch govori o tome kako evolucija znanosti neuronske mreže može promovirati "računarstvo na rubu" i ugraditi snažnije tehnologije u prijenosne uređaje sa baterijama.
Forbes kaže da bi Biswasov proboj mogao "staviti umjetnu inteligenciju u vaš mikser."
Općenito, napredak znanstvenika s MIT-a stvaraju valove dijelom i zato što je očigledno kako ta dostignuća mogu utjecati na naše potrošačke tehnologije, kao i na one koje se koriste u državne ili poslovne svrhe.
U biti, tip evolucije procesora koji Biswas opisuje ima veze s funkcijama lokalizacije u okruženju čipova. U članku Science Daily, pisac objašnjava kako većina tradicionalnih procesora ima memoriju koja se pohranjuje izvan područja obrade, a podaci se zaustavljaju naprijed i nazad. Međutim, ova potreba za kretanjem pohranjenih podataka u memoriji oduzima dosta energije.
Biswas govori o "točku proizvoda" ili osnovnoj operaciji koja pomaže neuronskim mrežama. Ovi znanstvenici također razmatraju uporabu binarnih utega za pojednostavljenje sustava - a ova je ideja zapravo bila temeljni dio informatike još od izlaska prvih osobnih računala.
Promovirajući ove izmjene hardvera, znanstvenici pružaju više svestranosti za strojno učenje i alate umjetne inteligencije koji mijenjaju način na koji koristimo tehnologije. Prelaskom s čisto determiniranog linearnog programiranja u sustav u kojem računala oponašaju aktivnost ljudskog mozga, spremaćemo se u novu avanturu s mnogo moćnijim tehnologijama na dohvat ruke.
