Садржај
П:
Како нови МИТ чипови могу помоћи код неуронских мрежа?
А:
Нови научни рад на неуронским мрежама може смањити њихове потребе за напајањем и ресурсима до тачке у којој инжењери могу своје моћне могућности ставити у много разноврсније скупове уређаја.
То може имати огроман утицај на све у нашем животу, од начина на који припремамо храну до начина на који идемо код лекара или како се сналазимо аутомобилом или јавним превозом.
Размислите о томе како су паметни телефони променили наш живот - а затим размислите о томе да ли се у ове мале, преносне уређаје уграђују технологије машинског учења и вештачке интелигенције.
Неки од ових револуционарних радова изложени су на МИТ-у, где неки студенти електротехнике и рачунарске технологије гледају како да побољшају дизајн и изградњу АИ / МЛ система.
Конкретно, напори Абхисхека Бисваса, постдипломског студента МИТ-а и разних колега посвећују велику пажњу технолошкој штампи.
Тецхцрунцх говори о томе како еволуција науке о неуронским мрежама може промовисати „рачунарство на ивици“ и уградити снажније технологије у преносне уређаје са батеријама.
Форбес каже да би Бисвасов пробој могао да "стави вештачку интелигенцију у ваш блендер."
Генерално, напредак научника са МИТ-а ствара талас делом и зато што је очигледно како та достигнућа могу утицати на наше потрошачке технологије, као и на оне које се користе у државне или пословне сврхе.
У основи, тип еволуције процесора који Бисвас описује има везе са функцијама лоцирања у чип окружењу. У чланку Сциенце Даили, писац објашњава како већина традиционалних процесора има меморију која се чува изван подручја обраде, а подаци се окрећу напријед и назад. Међутим, ова потреба за кретањем сачуваних меморијских података одузима велику снагу.
Бисвас говори о „тачку производа“ или основној операцији која помаже неуронским мрежама. Ови научници такође разматрају употребу бинарних тегова за поједностављење система - а ова идеја је заправо била основни део рачунарске науке још од пре проналаска првих личних рачунара.
Промовишући ове врсте хардверских промена, научници пружају више разноврсности за апарат за машинско учење и вештачку интелигенцију који мењају начин на који користимо технологије. Преласком са чисто детерминираног линеарног програмирања у систем где рачунари опонашају људску активност мозга, спремали су се у нову авантуру са много моћнијим технологијама на дохват руке.