Sisu
K:
Kuidas saavad uued MIT-kiibid aidata närvivõrkudega?
A:
Uus teaduslik töö närvivõrkude osas võib vähendada nende energia- ja ressursivajadust niikaugele, et insenerid võiksid oma võimsad võimalused paigutada palju mitmekesisematesse seadmete komplektidesse.
See võib avaldada tohutut mõju kõigele meie elus, alates toidu valmistamisest kuni arsti juurde minekuni või kuidas me autode või ühistranspordiga ringi sõidame.
Mõelge sellele, kuidas nutitelefonid meie elu muutsid - mõelge siis masinate õppimise ja tehisintellekti tehnoloogiate sisseehitamisse nendesse väikestesse kaasaskantavatesse seadmetesse.
Osa sellest murrangulisest tööst on näitusel MIT-is, kus mõned elektrotehnika ja infotehnoloogia tudengid otsivad, kuidas AI / ML süsteemide kavandamist ja ehitamist parendada.
Täpsemalt on tehnoloogia ajakirjanduses palju tähelepanu pööratud MITi abituriendi Abhishek Biswase ja erinevate kolleegide pingutustele.
Techcrunch räägib sellest, kuidas närvivõrgustiku teaduse areng võiks edendada “äärealadel arvutamist” ja panna võimsamad tehnoloogiad kaasaskantavatesse patareitoitega seadmesse.
Forbes ütleb, et Biswai läbimurre võib “panna tehisintellekti teie segisti sisse”.
Üldiselt teevad MIT-i teadlaste edusammud osaliselt laineid seetõttu, et on ilmne, kuidas need saavutused võivad mõjutada meie tarbijatehnoloogiaid, aga ka neid, mida kasutatakse valitsuse või ettevõtte eesmärkidel.
Põhimõtteliselt on protsessori evolutsiooni tüüp, mida Biswas kirjeldab, funktsioonide koospaiknemisega kiibikeskkonnas. Kirjanik selgitab Science Daily artiklis, kuidas enamikul traditsioonilistel protsessoritel on mälu, mida hoitakse väljaspool töötlemisala, ja andmeid edasi-tagasi. See salvestatud mäluandmete teisaldamise vajadus võtab aga palju energiat.
Biswas räägib nn punkttootest või tuumoperatsioonist, mis aitab närvivõrkudel töötada. Need teadlased kaaluvad ka kahekomponentsete raskuste kasutamist süsteemide lihtsustamiseks - ja see idee on olnud arvutiteaduse põhiosa juba ajast, kui leiutati esimesed personaalarvutid.
Selliseid riistvaramuudatusi propageerides pakuvad teadlased masinõppe ja tehisintellekti tööriistade jaoks mitmekülgsust, mis muudavad tehnoloogiate kasutamist. Liikudes puhtalt deterministlikust lineaarsest programmeerimisest süsteemile, kus arvutid jäljendavad inimese aju tegevust, asusid nad käima uue seiklusega, mille käeulatuses on palju võimsamaid tehnoloogiaid.