K:
Kuinka uudet MIT-sirut voivat auttaa hermoverkoissa?
V:Uusi neuroverkkoja koskeva tieteellinen työ voi vähentää niiden virran- ja resurssitarpeita siihen pisteeseen, että insinöörit voisivat laittaa voimakkaan kykynsä paljon monipuolisempiin laitekokonaisuuksiin.
Tällä voi olla valtava vaikutus kaikkeen elämäämme, ruoanvalmistuksesta lääkäriin menemiseen tai autoihin tai julkiseen liikenteeseen pääsemiseen.
Ajattele kuinka älypuhelimet muuttivat elämäämme - ajattele sitten koneoppimis- ja tekoälytekniikoiden rakentamista näihin pieniin, kannettaviin laitteisiin.
Osa tästä uraauurtavasta työstä on esillä MIT: ssä, missä jotkut sähkötekniikan ja tietotekniikan opiskelijat etsivät miten parantaa AI / ML-järjestelmien suunnittelua ja rakentamista.
Erityisesti MIT-tutkinnon suorittaneen Abhishek Biswasin ja erilaisten kollegoiden ponnistelut ovat saaneet paljon huomiota tekniikkalehdissä.
Techcrunch puhuu siitä, kuinka hermoverkkotieteen kehitys voisi edistää laskentaa reunalla ja laittaa tehokkaampia tekniikoita kannettaviin akkukäyttöisiin laitteisiin.
Forbes sanoo, että Biswasin läpimurto voi “laittaa keinoälyn sekoittimesi sisälle”.
Yleensä MIT-tutkijoiden edistysaskeleet ovat aaltoilevia osittain siksi, että on selvää, kuinka nämä saavutukset voivat vaikuttaa kuluttajateknologioihimme samoin kuin niihin, joita käytetään julkisiin tai yritystarkoituksiin.
Pohjimmiltaan prosessorin kehitystyyppi, jota Biswas kuvaa, liittyy toimintojen samanaikaiseen sijoittamiseen siruympäristössä. Science Daily -artikkelissa kirjoittaja selittää, kuinka useimmilla perinteisillä prosessoreilla on muisti, joka on tallennettu käsittelyalueen ulkopuolelle, ja tietoja siirretään edestakaisin. Tämä tallennetun muistitiedon siirtämisen tarve vie kuitenkin paljon virtaa.
Biswas puhuu pistepisteestä tai ydinoperaatiosta, joka auttaa hermoverkkoja toimimaan. Nämä tutkijat harkitsevat myös binaaripainojen käyttöä järjestelmien yksinkertaistamiseksi - ja tämä ajatus on todella ollut olennainen osa tietotekniikkaa siitä lähtien, kun ensimmäiset henkilökohtaiset tietokoneet keksittiin.
Edistämällä tällaisia laitteistojen muutoksia, tutkijat tarjoavat entistä monipuolisempia koneoppimis- ja tekoälytyökaluja, jotka muuttavat tekniikoiden käyttöä. Siirtymällä puhtaasti deterministisestä lineaarisesta ohjelmoinnista järjestelmään, jossa tietokoneet matkivat ihmisen aivojen toimintaa, olemme aloittamassa uutta seikkailua, jossa on paljon tehokkaampia tekniikoita käden ulottuvilla.
