Î:
Cum pot ajuta cipurile MIT noi cu rețelele neuronale?
A:Noile lucrări științifice în rețelele neuronale pot reduce necesarul de energie și resurse până la punctul în care inginerii și-ar putea pune capacitățile puternice în seturi de dispozitive mult mai diverse.
Acest lucru poate avea un impact imens asupra tuturor lucrurilor din viața noastră, de la modul în care pregătim mâncarea până la modul în care mergem la medic sau cum ne descurcăm folosind mașinile sau transportul public.
Gândiți-vă la modul în care smartphone-urile ne-au schimbat viața - apoi gândiți-vă că tehnologiile de învățare automată și inteligență artificială sunt integrate în aceste dispozitive portabile mici.
Unele dintre aceste lucrări de ultimă generație sunt expuse la MIT, unde unii studenți de inginerie electrică și informatică se uită la modul de îmbunătățire a proiectării și construirii sistemelor AI / ML.
Mai exact, eforturile lui Abhishek Biswas, un student absolvent de MIT și a diferiților colegi primesc multă atenție în presa tehnologică.
Techcrunch vorbește despre modul în care evoluția științei rețelei neuronale ar putea promova „calculul la margine” și a pus tehnologii mai puternice în dispozitive portabile cu baterii.
Forbes spune că descoperirea lui Biswas ar putea „pune inteligența artificială în blenderul tău”.
În general, progresele oamenilor de știință din MIT fac valuri în parte, deoarece este evident modul în care aceste realizări pot afecta tehnologiile noastre de consum, precum și cele utilizate în scopuri guvernamentale sau de afaceri.
În esență, tipul de evoluție a procesorului descris de Biswas are legătură cu funcțiile de co-localizare într-un mediu cip. Într-un articol Science Daily, scriitorul explică modul în care majoritatea procesoarelor tradiționale au memorie care este stocată în afara zonei de procesare, iar datele sunt reduse înainte și înapoi. Totuși, această nevoie de mișcare a datelor de memorie stocate necesită multă putere.
Biswas vorbește despre „produsul punct” sau operațiunea de bază care ajută rețelele neuronale să funcționeze. Acești oameni de știință au în vedere și utilizarea greutăților binare pentru simplificarea sistemelor - și această idee a fost într-adevăr o parte fundamentală a informaticii încă de la inventarea primelor calculatoare personale.
Prin promovarea acestor tipuri de schimbări hardware, oamenii de știință oferă o mai mare versatilitate instrumentelor de învățare a mașinilor și inteligenței artificiale care schimbă modul în care folosim tehnologiile. Trecând de la o programare liniară pur deterministă la un sistem în care calculatoarele imită activitatea creierului uman, suntem pe cale să pornim într-o nouă aventură cu tehnologii mult mai puternice la îndemâna noastră.
