Содержание
Q:
Как новые чипы MIT могут помочь с нейронными сетями?
A:
Новая научная работа по нейронным сетям может снизить их требования к мощности и ресурсам до такой степени, что инженеры смогут использовать свои мощные возможности в гораздо более разнообразных наборах устройств.
Это может оказать огромное влияние на все в нашей жизни: от того, как мы готовим еду, до того, как мы едем к врачу, или как мы передвигаемся на наших машинах или на общественном транспорте.
Подумайте о том, как смартфоны изменили нашу жизнь, а затем подумайте о внедрении технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в эти небольшие портативные устройства.
Некоторые из этих новаторских работ демонстрируются в Массачусетском технологическом институте, где некоторые студенты, изучающие электротехнику и информатику, изучают, как улучшить проектирование и сборку систем AI / ML.
В частности, усилиям Абхишека Бисваса, аспиранта Массачусетского технологического института, и различных коллег уделяется большое внимание в прессе по технологиям.
Techcrunch рассказывает о том, как эволюция науки о нейронных сетях может способствовать «вычислениям на грани» и внедрению более мощных технологий в портативные устройства с батарейным питанием.
Форбс говорит, что прорыв Бисваса может «поместить искусственный интеллект в ваш блендер».
В целом, достижения ученых из Массачусетского технологического института набирают обороты отчасти потому, что очевидно, как эти достижения могут повлиять на наши потребительские технологии, а также на те, которые используются в государственных или деловых целях.
По сути, тип эволюции процессора, который описывает Бисвас, связан с совмещением функций в микросхеме. В статье Science Daily автор объясняет, как у большинства традиционных процессоров есть память, которая хранится за пределами области обработки, и данные перемещаются туда и обратно. Однако эта потребность в перемещении хранимых в памяти данных занимает много сил.
Бисвас говорит о «точечном продукте» или основной операции, которая помогает нейронным сетям работать. Эти ученые также рассматривают возможность использования бинарных весов для упрощения систем - и эта идея действительно была фундаментальной частью компьютерной науки с тех пор, как были изобретены первые персональные компьютеры.
Стимулируя такого рода изменения в аппаратном обеспечении, ученые предоставляют больше возможностей для машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта, которые меняют способы использования технологий. Перейдя от чисто детерминированного линейного программирования к системе, в которой компьютеры имитируют активность человеческого мозга, мы собирались начать новое приключение с гораздо более мощными технологиями в наших руках.