Физический ИИ: будущее электроники

Ученые работают над созданием физического искусственного интеллекта. Это системы, где вычисления и обучение происходят прямо в оборудовании, которое воспринимает мир и взаимодействует с ним.

Вместо программных нейронных сетей, вычисления идут в самой структуре самоорганизующегося материала. Здесь связи формируются на наноуровне. За последние 15 лет исследователи обнаружили, что такие системы могут обрабатывать сложную информацию в реальном времени с низким потреблением энергии.

Как это работает

Самоорганизующиеся сети имитируют работу коры головного мозга. Они обрабатывают данные, как мозг, без больших энергозатрат.

• Распознавание речи и изображений – успешно справляются с такими задачами машинного обучения.
• Используется физика сети – не обычные программные модели нейронных сетей.

Преимущества для периферийных вычислений

Эта технология особенно полезна для периферийных вычислений — обработки данных там, где датчики собирают информацию. Современные датчики генерируют много данных, но не все они нужны. Традиционные системы сначала оцифровывают данные, затем ищут закономерности. Это дорого, особенно если есть ограничения по энергии, мощности или связи.

Например, спутники собирают много данных, но могут передать на Землю только часть. Поэтому информацию нужно сжимать или фильтровать. Физические нейронные сети могут обрабатывать данные прямо на месте, сокращая потребность в передаче больших объемов информации.

Источник: Время электроники