Вчені створили ШІ, який споживає у 100 разів менше енергії

Вчені з Університету Тафтса представили архітектуру штучного інтелекту нового типу, здатну знизити енерговитрати у 100 разів при одночасному підвищенні точності. Ця розробка вирішує критичну проблему сучасності — неконтрольоване зростання енергоспоживання центрів обробки даних.

Проблема дійсно серйозна: тільки у 2024 році ШІ та дата-центри спожили близько 415 ТВт·год енергії — це понад 10% усього виробництва електроенергії у США. При цьому попит продовжує зростати, а великі обчислювальні кластери вже порівнюють за енергоспоживанням з невеликими містами.

Рішення лежить у так званому нейро-символічному ШІ. На відміну від звичних моделей на кшталт ChatGPT, які в основному «вгадують» наступний крок на основі даних, нова система поєднує нейромережі з логічним мисленням. Вона не просто перебирає варіанти, а намагається «думати» — розбивати завдання на етапи та імітувати людський підхід до вирішення.

На практиці це дає помітний ефект. У тестах нова модель досягла точності до 95% проти 34% у звичайних систем. Навчання зайняло всього 34 хвилини замість півтори доби, а енерговитрати скоротилися до 1% від стандартних рішень. Навіть на складніших завданнях, яких система раніше не бачила, вона продовжувала працювати, тоді як класичні моделі повністю провалювалися.

Якщо такий підхід отримає розвиток, він може серйозно змінити майбутнє ШІ. Замість нескінченного нарощування потужностей і будівництва нових дата-центрів індустрія може перейти до більш розумних і економічних моделей.