Ученые из США и Австралии смогли создать целый искусственный мозг из серебряных нанопроводов, передает портал Качественный Казахстан. Это позволит значительно удешевить в будущем технологию обучения ИИ. 

Практически все компании, хотя бы косвенно связанные с компьютерными технологиями, в настоящее время одержимы идеей продуктивного искусственного интеллекта, что привело к появлению множества интересных и полезных сервисов. Однако стоимость использования этих услуг вызывает тревогу. 

Обучение и поддержание моделей искусственного интеллекта может быть очень дорогостоящим, но новое исследование ученых из Сиднейского и Калифорнийского университетов предлагает потенциально более дешевый способ сделать это. Специалисты создали "клубок" из серебряных нанопроводов, который оказался более эффективным решением для работы нейронных сетей. 

Современные системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, работают на огромных массивах ускорителей ИИ - по сути, графических процессорах с большим объемом видеопамяти и без видеовыхода. Это очень дорогое оборудование (вам повезет найти даже Nvidia H100 за 30 тыс. долл.), и электроэнергия, необходимая для его поддержания, требует значительных текущих затрат. Нанотехнологический подход, предложенный исследователями, позволяет более эффективно использовать ресурсы. 

Используя передовые нанотехнологии, научная группа создала сеть серебряных нанопроводов. Ширина каждой нити составляет примерно 1/1000 толщины человеческого волоса. Провода расположены в произвольном порядке и образуют сеть, которая пересекается и взаимодействует подобно синапсам в мозге. Это одна из форм нейроморфных вычислений, в которой провода действуют как физическая нейронная сеть - аппаратная, а не программная. 

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Communications, нанопровода ведут себя подобно настоящему мозгу при прохождении электрических сигналов через сеть нейронов. Тысячи стыков между проводами изменяют сигнал в ответ на электрические импульсы, и эта реакция происходит в реальном времени. Именно поэтому, по мнению экспертов, нанопроволочные сети идеально подходят для машинного обучения в режиме онлайн. 

Для такого обучения не требуется группировать данные в большие пакеты. Именно поэтому ускорители ИИ имеют десятки гигабайт оперативной памяти. Эффективнее подавать данные непрерывным потоком. Даже на этой ранней стадии нанотехнологические подходы уже работают в некоторых основных направлениях машинного обучения. Исследовательская группа преобразовала набор данных о почерке в электрические сигналы, которые затем были поданы в аппаратную сеть. Модель также смогла запомнить цифры, когда ее тестировали на запоминание чисел. 

Пройдет некоторое время, прежде чем нанопроволочные сети смогут конкурировать с мощными ускорителями ИИ, однако в скором времени могут появиться приложения, не нуждающиеся в их мощности. По мнению научной группы, в ближайшем будущем нейроморфные сети станут предметом всеобщего внимания.

Источник: nature