Tartalom
K:
Hogyan segíthetnek az új MIT chipek az idegi hálózatokban?
A:
Az ideghálózatokkal kapcsolatos új tudományos munka csökkentheti energia- és erőforrásigényét arra a pontra, hogy a mérnökök nagy teljesítményű képességeiket sokkal változatosabb eszközkészletekbe tegyék.
Ez óriási hatással lehet az életünk mindenre, attól kezdve, hogy ételt készítünk, az orvoshoz megyünk, vagy az autóinkkal vagy tömegközlekedéssel hogyan járunk körül.
Gondoljon arra, hogy az okostelefonok megváltoztatta az életünket - gondoljon arra, hogy a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia technológiái beépülnek-e ezekbe a kicsi, hordozható eszközökbe.
Ezen úttörő munka egy része a MIT-en látható, ahol néhány villamosmérnöki és számítástechnikai hallgató arra törekszik, hogy miként lehetne fejleszteni az AI / ML rendszereket.
Konkrétan, Abhishek Biswas, egy MIT végzős hallgató és különféle kollégák erőfeszítései kapnak nagy figyelmet a technológiai sajtóban.
A Techcrunch arról beszél, hogy az ideghálózati tudomány fejlődése miként elősegítheti az „számítástechnika szélén” és hatalmasabb technológiákat helyezhet be a hordozható akkumulátorvezérelt eszközökbe.
A Forbes szerint Biswas áttörése „a mesterséges intelligenciát a turmixgépbe teheti”.
Általánosságban elmondható, hogy a MIT tudósai által elért haladás részben azért van, mert nyilvánvaló, hogy ezek az eredmények hogyan érinthetik a fogyasztói technológiáinkat, valamint a kormányzati vagy üzleti célokra használt technológiáinkat.
Alapvetõen a processzor evolúciójának a típusa, amelyet a Biswas ismertet, a chipek környezetében lévõ funkciók együtthelyezésével kapcsolatos. A Science Daily cikkben az író elmagyarázza, hogy a legtöbb hagyományos processzor rendelkezik-e memóriával, amelyet a feldolgozási területen kívül tárolnak, és az adatokat oda-vissza továbbítják. A tárolt memória adatok mozgásának ezen igénye azonban sok energiát igényel.
Biswas a „ponttermékről” vagy az alapműveletről beszél, amely elősegíti az ideghálózatok működését. Ezek a tudósok azt is fontolóra veszik, hogy bináris súlyokat használnak a rendszerek egyszerűsítésére - és ez az ötlet a számítógépes tudomány alapvető részét képezi azóta, hogy az első személyi számítógépet felfedezték.
Az ilyen típusú hardverváltások előmozdításával a tudósok nagyobb rugalmasságot biztosítanak a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia eszközök számára, amelyek megváltoztatják a technológiák használatát. A tisztán determinisztikus lineáris programozástól a rendszer felé haladva, ahol a számítógépek utánozzák az emberi agyi tevékenységeket, új kalandot indítottak, sokkal erősebb technológiákkal, amelyek kéznél vannak.