Дом аппаратные средства Как новые мит-чипы могут помочь с нейронными сетями?

Как новые мит-чипы могут помочь с нейронными сетями?

Anonim

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 мог «поместить искусственный интеллект в ваш блендер».

В целом успехи ученых из Массачусетского технологического института набирают обороты отчасти потому, что очевидно, как эти достижения могут повлиять на наши потребительские технологии, а также на технологии, используемые 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. Переходя от чисто детерминированного линейного программирования к системе, в которой компьютеры имитируют активность человеческого мозга, мы собираемся начать новое приключение с гораздо более мощными технологиями, которые у нас под рукой.

Как новые мит-чипы могут помочь с нейронными сетями?