IBM перенесла ключевые функции нейронной сети непосредственно в кремний, чтобы сделать его в 100 раз более эффективным, чем существующие стандартные чипы. Ожидается, что чипы, созданные таким образом, в ближайшие годы увеличат возможности машинного обучения.
Нейронные сети являются основным элементом для усиления ИИ, поглощают данные и занимаются расшифровкой речи и описанием изображений с почти стопроцентной точностью. Нейронные сети в общих чертах моделируются на основе структуры человеческого мозга и обычно создаются с помощью программного, а не аппаратного обеспечения. Теперь программное обеспечение, работающее на обычных компьютерных чипах, замедляет работу.
Именно здесь исследователи IBM опубликовали исследовательскую работу, опубликованную в журнале Nature, в которой рассказывают об искусственных синапсах IBM в микроэлектронике. Разработанные ими чипы имитируют синапсы, соединяющие отдельные нейроны человеческого мозга. Мониторинг и усиление сильных сторон этих синаптических связей необходимы для обучения и роста сети.
Живой мозг осуществляет этот процесс в форме растущих или увядающих связей с течением времени. Это легко воспроизвести в программном обеспечении, хотя до сих пор сделать то же самое в аппаратном обеспечении совсем наоборот. Таким образом, IBM становится пионером в области передовой науки.
Ее исследователей вдохновила нейробиология, и подход включает использование двух типов синапсов. Это краткосрочные искусственные синапсы IBM для вычислений и долговременные для памяти. По словам Майкла Шнайдера, исследователя Национального института науки и технологий, этот процесс решает несколько ключевых проблем, среди которых главная из них — низкая точность.
На новых чипах было проведено испытание с двумя основными задачами распознавания изображений: классификация цветных изображений и рукописный ввод. Было замечено, что система работала так же точно, как программная глубокая нейронная сеть. Самое приятное то, что он потреблял всего 1% энергии.
Система будет полезна не только для ИИ, но и в других секторах, например, в недавних попытках IBM заново изобрести компьютерное оборудование. Компания надеется, что новые микроэлектронные компоненты могут быть полезны для будущих достижений.
Новый метод достаточно эффективен, чтобы стать вехой в истории будущих технологических разработок, но он также может остаться недостаточно развитым из-за невежества лидеров отрасли. Именно здесь IBM должна идеально продвигать свои инновации.
К вероятному негативу добавляется конструкция чипов, которая все еще относительно неуклюжа. В нем пять транзисторов и три других компонента, а транзистор в чипе должен быть только один. Кроме того, некоторые аспекты системы моделировались только для тестирования.
Учитывая все это, IBM все еще необходимо разработать полноценный чип, решающий все соответствующие проблемы, прежде чем продавать его. Инновация действительно является проспектом с точки зрения вычислений и искусственного интеллекта. IBM с необходимыми соответствующими действиями в ближайшие дни, возможно, только что написала первые главы этой книги истории!
