Ученые создали уникальную память для ИИ: хранит данные, но не потребляет энергию

Сообщество ученых из университетов Гренобля, Парижа и Сорбонны разработали прототип так называемой байесовской машины с применением мемристоров, сообщает Techexplore. Таким образом, инженеры пытаются разработать альтернативные аппаратные решения, которые могут более эффективно запускать модели искусственного интеллекта и понизить потребление энергии.

За последние несколько десятилетий производительность моделей машинного обучения в различных реальных задачах значительно улучшилась. Однако обучение и реализация большинства этих моделей по-прежнему требует огромных затрат энергии и вычислительной мощности.

Ученые решили создать так называемую "байесовскую машину" (т.е. устройство на основе теоремы Байеса) с использованием мемристоров. Предложенная ими система оказалась значительно более энергоэффективной, чем используемые в настоящее время аппаратные решения.

По словам одного из исследователей Дэмиена Керлиоза, высокое потребление энергии происходит из-за разделения функций вычислений и памяти. Искусственный интеллект использует много данных, ему требуется много памяти, доступ к которой требует больших затрат энергии. Другое дело – человеческий мозг. Он гораздо более энергоэффективен, потому что функции памяти расположены как можно ближе к вычислительным функциям, и ученые собираются воспроизвести эту модель.

Мемристоры — это, по сути, электрические компоненты на основе наноустройств, которые ограничивают или регулируют поток электрического тока в цепи, а также заранее регистрируют, сколько энергии прошло в ней. Поскольку они выполняют как вычисления, так и хранение информации, эти устройства могут лучше выполнять задачу обработки информации словно человеческий мозг.

Команда исследователей построила "байесовскую машину" — небольшой искусственный интеллект с мемристорами. Прототип включает 2048 мемристоров на основе оксида гафния и 30 080 кремниевых транзисторов.

Испытав свой прототип ученые обнаружили, что он может распознавать определенные человеческие жесты, используя в тысячи раз меньше энергии, чем традиционные аппаратные решения на основе микроконтроллеров.

В будущем "байесовская машина" на основе мемристоров может помочь повысить энергоэффективность моделей ИИ, а также потенциально вдохновить других ученых на разработку подобных решений, например, в сфере безопасности или медицины.

Ранее Фокус сообщал, что ИИ научился писать вирусы вместо хакеров.